企业AI到底省多少？微软Azure OpenAI全面评估 AI 应用商业价值的关键指标

我们正处在新一代人工智能应用创新的爆发期，这种趋势有望大幅加速自动化进程，提升生产力，激发创新，并改善工作质量以及员工和客户体验。然而，那些不及时采取行动并进行适应的公司，未来可能会被远远甩在后面。麦肯锡最近的一项全球调查显示，员工在使用人工智能技术方面已经远远走在了他们所属组织的前面。几乎所有受访者（91%）都表示，他们在工作中已经在使用新一代人工智能技术。但令人担忧的是，大多数公司在这一领域仍然落后。尽管员工的使用率极高，但企业在应用新一代人工智能技术时的成熟度却远低于预期。在麦肯锡的调查中，只有 13% 的受访者所在公司成功实施了多个人工智能用例。

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对于企业来说，单靠技术的采用无法直接创造价值。无论这项技术是核心战略（如开发新一代智能 AI 产品），还是支持其他业务战略，它的部署都应该与价值创造的机会和可衡量的结果紧密挂钩。为了充分释放新一代人工智能技术的潜力，企业必须深入思考这项技术将如何重新定义组织的工作方式。但这也不可避免地带来了诸多挑战。

AI 技术及其应用正在迅速发展，使得建立稳定的度量框架变得极具挑战性。随着新技术、模型和工具的不断涌现，现有的度量标准可能很快过时。这种动态变化要求持续更新用于衡量投资回报率（ROI）的指标和方法，给管理者带来了额外的复杂性。此外，AI 系统可能需要频繁再训练和更新以提高性能，这使得建立一致的 ROI 衡量基准更加困难。AI 投资通常会带来长期收益，如改进决策和创新，但这些收益往往需要时间来显现。这种长期视角也使得即时证明财务回报变得更加困难。平衡短期收益的预期与长期收益的实现，是衡量 AI 投资回报率的一大关键挑战。

除了长期与短期效益的平衡，AI 技术实施还涉及无形利益的量化、系统集成的复杂性、数据质量管理以及组织变革管理等多重挑战。AI 应用可能在客户满意度或员工士气等方面带来显著提升，这些无形利益虽然影响深远，但难以量化。集成 AI 解决方案与现有 IT 基础设施的过程也常常复杂且昂贵，可能需要对遗留系统进行重大升级甚至全面重构。此外，高质量的数据对于 AI 项目的成功至关重要，确保数据的准确性和完整性需要耗费大量资源，增加了项目的复杂性和成本。实施 AI 技术通常需要组织进行文化、流程和技能组合的重大变革，有效的变更管理对于最大化 AI 实施的 ROI 至关重要。因此，管理者们需要采用灵活、全面且动态的方法，以准确评估 AI 项目所带来的价值。

生成成功率是衡量新一代 AI 应用效果的重要指标之一，直接反映了 AI 系统在满足用户需求方面的能力。这个指标涉及两个重要关键部分：使用者意图理解和与使用者目标对齐。

使用者意图理解

新一代 AI 技术的核心能力在于准确理解和捕捉用户的意图。为了衡量这一点，企业可以通过分析用户输入与由 AI 技术生成内容之间的一致性来评估系统的理解能力。

与使用者目标对齐

在新一代 AI 应用中，成功不仅仅意味着理解用户的意图，还需要生成的结果与用户的具体目标高度一致。这个对齐过程可以通过设定明确的业务目标来实现，如提升客户满意度、增加转化率或优化内容创作效率。企业可以通过跟踪生成内容的实际效果，来评估 AI 技术是否在帮助用户实现其目标。

内容采用率衡量的是用户在实际工作中采用新一代 AI 输出内容的频率和意愿。这一指标可以通过评估创意符合程度和迭代修改次数来进一步细化和分析。

创意符合程度

创意符合程度衡量的是由 AI 技术生成的内容与用户原本构思或预期之间的契合度。高创意符合程度意味着由 AI 技术生成的内容不仅满足了用户的基本要求，还能在创意层面上与用户的初步构想保持一致，甚至可能超越用户的预期。

迭代修改次数

迭代修改次数反映了由 AI 技术生成的内容在被用户采纳之前需要进行的调整或修改次数。理想情况下，由 AI 技术生成的内容应尽量减少用户的修改需求，使其能够直接或仅需少量调整后即能作为最终交付物。如果生成的内容需要频繁修改，可能意味着 AI 技术对用户意图的理解不足，或生成的内容未能充分满足用户的具体需求。因此，跟踪和分析用户对由 AI 技术生成内容的修改次数，可以帮助企业识别 AI 模型的不足之处，并进一步优化生成算法，提高内容的采用率。

智能GitHub Copilot 副驾驶® 代码建议和代码接受数据 （基于示例数据）

对照试验通过对比由 AI 技术生成内容与传统人工内容在不同维度上的表现，帮助企业评估新一代 AI 技术的实际价值。具体来说，可以通过评估交付同样内容所需的时间节省和接收者对于交付物的满意度来进一步量化对照试验的结果。

交付同样内容所需的时间节省

新一代 AI 技术的一个主要优势在于其能够显著加快内容创作的速度。对照试验中，企业可以通过比较传统方法和由 AI 技术生成方法在交付同样内容时所需的时间，来评估 AI 技术的效率提升。时间节省的多少不仅反映了 AI 技术在处理速度上的优势，还表明了其在提高生产效率、缩短项目周期方面的潜力。比如，企业可以测量不同任务的完成时间，如撰写文案、设计创意或生成报告，并将这些时间与由 AI 技术生成的内容所需的时间进行对比。这种对比能直观地展示 AI 技术在提高工作效率方面的贡献。

接收者对于交付物的满意度

时间节省是一个重要的指标，但仅有速度还不足以证明新一代 AI 技术的全面价值。因此，在对照试验中，评估交付物的质量同样关键。接收者满意度是衡量新一代 AI 技术生成内容质量的主要标准。企业可以通过收集内容使用者或最终客户的反馈，来评估由 AI 技术生成的内容在满足需求、创意质量、准确性和可用性等方面的表现。例如，可以使用满意度调查或评分系统，来收集接收者对不同版本内容的意见，并分析由 AI 技术生成内容是否在质量上达到了或超过了人工创建内容的水平。通过这种方式，企业可以衡量 AI 技术的实际效果，并确定其在特定应用场景中的适用性。

成本收益量化是指通过精确计算新一代 AI 应用所带来的成本节约和收益增长，从而评估其对企业整体财务状况的影响。该指标可以通过整体投资收益比来进一步细化和量化。

整体投资收益比（Total ROI）

投资收益比是衡量新一代 AI 应用效果的核心财务指标之一。它通过对比新一代 AI 技术的实施成本与其带来的直接和间接收益，来确定这一技术的经济效益。计算投资收益时，企业需要考虑多个方面的成本和收益：

● 直接成本节约：新一代 AI 技术能够自动化许多需要大量人力和时间的任务，如内容创作、数据分析和客户服务，从而显著降低成本。此外，AI 技术还能提高生产效率，减少项目周期，进而降低运营成本。企业可以通过计算这些节约的成本，来衡量 AI 的直接财务贡献。

● 收入增长：新一代 AI 应用的另一大好处是通过提升产品或服务的质量，增加客户满意度，从而推动销售增长。由 AI 技术生成的高质量内容可以帮助企业更好地吸引和留住客户，增加转化率和客户终身价值。此外，AI 技术还可以通过提供更精准的市场洞察，帮助企业开发新的产品和服务，进而开辟新的收入来源。企业可以通过分析这些新增收入，来评估 AI 技术对盈利能力的提升。

● 间接收益：除了直接的成本节约和收入增长，新一代 AI 技术还可能带来许多间接收益，例如提高品牌知名度、提升客户忠诚度以及增强市场竞争力。这些间接收益虽然难以直接量化，但对企业的长期发展具有重要意义。通过建立合理的评估模型，企业可以尝试将这些间接收益纳入投资回报计算中，从而获得更全面的收益评估。

综合以上四个维度，企业能够全面衡量新一代 AI 应用的收益，不仅了解其在用户使用侧行为模式，同时跟踪 AI 应用在技术层面的表现，使管理者能够更清晰把握其在业务和财务上的实际贡献。这种多维度的评估思路可能可以帮助企业能够最大化利用新一代 AI 技术，实现可持续的业务增长和创新。