您的组织是否正在投资人工智能（AI），但未看到预期的效果？您并不孤单。据 CDO 杂志报道，生成式 AI 工具已成为职场中最广泛应用的 AI 技术，人们期望通过这些工具提升生产力和改善客户体验。然而，报告也揭示了一个关键问题：49%的组织难以评估和展示其 AI 项目的价值。这个问题被视为比其他挑战（如人才短缺、技术难题、数据问题以及对 AI 的普遍信任）更为重要。由于难以证明 AI 的价值，这可能会成为其更广泛推广和取得成功的潜在障碍。
如果人工智能代表着未来，为什么组织在识别、衡量和报告其价值方面却如此挣扎？这个困境其实很简单：虽然认识到人工智能的潜力并不难，但由于缺乏衡量其影响的方法，使得这项投资看起来风险重重。要取得成功，关键在于开发一个与组织的 AI 战略及关联目标相契合的投资回报率（ROI）框架，并明确预期的收益。
理解投资回报
衡量投资回报率对于证明人工智能战略的成本至关重要，这些成本涵盖了技术、人才和基础设施，旨在实现特定的组织目标。投资回报率有助于确认人工智能计划是否产生了超出其成本的价值。与传统投资不同，后者追求即时财务回报，人工智能可能带来逐步积累的长期成果。例如，在客户服务领域应用人工智能，可以通过个性化互动和提升响应速度来优化用户体验，尽管这可能不会立即增加利润，但有助于在长期内提升客户满意度和忠诚度。
AI 投资回报率模型：全面评估价值的方法
AI 投资带来的回报能够实现有形和无形的双重好处。有形好处（即硬回报）可以用财务指标衡量，例如收入增加、成本降低和生产率提升。无形好处（即软回报）虽然难以量化，但同样重要，它们间接地促进客户关系、组织文化及业务增长。无形好处的例子包括员工敬业度提升、客户体验改善以及创新能力增强。
人工智能计划能带来多种收益，涵盖有形与无形、短期与长期、战略与战术层面，这些都会影响投资回报率模型。因此，要全面评估人工智能计划的价值和影响，需从三个不同的投资回报率类别进行考量，如图 1 所示。
图 1—人工智能投资回报模型
| 类别 | 说明 |
|---|---|
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可量化的投资回报 |
这包括 AI 带来的直接、可衡量的效益，比如节省成本和增加收入。 |
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战略回报率 |
这主要关注 AI 在实现长期组织目标（如 3 至 5 年周期内的数字化转型计划）中的作用，以获得竞争优势。 |
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能力投资回报 |
这段内容分析了 AI 项目如何通过技能培养、设立专业职位以及文化上的准备，来提高一个组织的整体 AI 成熟度。 |
"投资回报率案例：零售连锁企业的 AI 应用"
一家大型零售连锁店部署了 AI 驱动的库存管理系统，旨在优化其供应链。该系统通过算法预测库存水平、自动化订购流程，有效减少库存积压和缺货现象。
- 可衡量的投资回报率——AI 系统能有效降低库存持有成本，减少因缺货造成的销售损失，实现成本节约和收入增长。同时，该系统通过动态调整库存应对市场变化，确保热门商品持续有货，从而提升客户满意度。
- 通过自动化库存管理，该零售连锁店支持其战略目标，即提升运营效率和提供卓越的客户服务。AI 系统的功能使组织能够迅速适应消费者趋势和季节性变化，从而增强其市场竞争力。
- AI 系统能力回报率—AI 系统通过帮助员工掌握与高级 AI 工具的互动和管理，提升了员工的工作技能。这增强了组织整体的技术实力，并推动了创新文化的形成。
图 2 概述了 AI 驱动的库存管理系统在三个 ROI 类别中的有形和无形收益。分析显示，这项技术不仅优化了库存管理，还提升了运营效率和客户服务，从而支持了整个供应链的长期战略发展。
图 2—AI 驱动库存管理系统带来的有形及无形收益概览
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投资回报类别 |
AI 应用分类 |
目标 |
预期效益 |
指标、时间跨度和风险规避
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|---|---|---|---|---|
| 可量化的投资回报 |
该人工智能驱动的库存管理系统通过算法预测最佳库存水平，自动化订购流程，有效避免库存积压和库存不足的问题。 |
提高供应链效率。 |
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战略回报率 |
人工智能驱动的库存管理系统能够实时追踪库存，并根据市场需求趋势及季节性波动进行库存调整 |
通过确保商品供应的可靠性来提升客户服务与忠诚度。 |
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能力投资回报 |
通过提升员工的 AI 知识水平来增强技术能力，为库存管理系统提供培训，并招募支持组织内部 AI 整合的职位 |
提升员工技能与技术能力，打造人工智能驱动型组织。 |
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人工智能计划在实现短期可衡量的投资回报和长期战略目标方面的重要性显而易见，“每个人工智能项目都应不仅引导企业获得即时的财务收益，还应作为企业提升人工智能竞争能力的投资。任何未能增强人工智能成熟度的人工智能计划都被视为失败。”这一人工智能投资回报模型不仅强调财务收益，还揭示了人工智能投资如何与战略目标和组织能力紧密关联。
应对 ROI 挑战的策略
识别和衡量人工智能项目的投资回报率往往很困难，这主要是由以下几个原因造成的：
- 战略差距—清晰的战略和明确的目标对于 AI 的采用至关重要。例如，一个旨在提升客户服务的 AI 项目，必须与更宏大的目标相契合，比如提高客户满意度和留存率，这样才能确保其对组织目标的贡献是显著的。
- 跨部门不协调——当技术团队的开发内容与业务部门的需求脱节时会发生这种情况。协调各部门目标，并确保人工智能解决方案满足用户需求，对于提升业务绩效和推动创新非常重要。
- 将无形收益进行量化——为无形收益（比如提升客户满意度）赋予货币价值是有难度的。比如，AI 聊天机器人虽然能加快响应速度，但要把这种改进与收入增长联系起来却很复杂。为此，组织可以采用客户留存率和满意度调查等间接指标来估算其影响。
- 从长远来看—人工智能投资需要持续投入，就像一场马拉松而非短跑，前期需要投入大量数据收集和模型训练。由于收益显现较慢，可能会考验利益相关者的耐心。为了应对这种情况，及时沟通预期时间表和进展更新，有助于在整个项目期间保持利益相关者的积极参与。
- 指标不完善——没有清晰、可衡量的指标，就难以跟踪和验证人工智能计划的成功。例如，一家零售公司若使用人工智能优化库存，就需要特定的关键绩效指标（KPI），如减少库存短缺，才能准确评估其效果。持续监控和指标对于评估人工智能的影响、确保持续增长和效率至关重要。
这值得吗？
衡量 AI 投资回报是否值得努力？当然值得。这不仅仅是为了证明当前的投资；它也是为了为未来的创新铺平道路，并确保每一步前进都能最大限度地提高影响力和价值。
