高管 AI 投资回报率 (ROI) 指南

我看到 AI 预算在幻灯片上获得批准，却在短短一个季度内就销声匿迹。技术是有效的，但 ROI 却没能实现。

差距不在于模型，而在于领导者如何定义价值并推动应用。AI 的 ROI 不是技术问题，而是领导力问题。

用例（Use case）会说：“我们使用 AI 来总结合同。” 价值案例（Value case）会说：“我们每年在初步筛选上花费 4,200 个法律工时。AI 能以 9 万美元的成本消除这些筛选工作，从而释放出价值 38 万美元的人力产能。”

一个是演示，另一个才能经受住 CFO 的考验。

在我资助任何项目之前，我需要三个数字：

• 基准值。目前在工时或错误率方面的成本是多少？没有“之前”，你就无法证明“之后”的效果。
• 可处理的部分。AI 很少能处理 100% 的任务。是 30% 还是 70%？夸大这一点会毁掉你的 ROI。
• 实现路径。除非你重新部署人员，否则释放出的工时并不等同于节省的成本。如果没有重新分配，20% 的生产力提升在财务上就是 0% 的收益。

模型质量能赢得头条，而应用程度才能带来回报。

一个准确率为 90% 但仅有 20% 团队成员使用的工具，其回报还不如一个准确率为 70% 但有 90% 团队成员使用的工具。其区别在于信任度和工作流的契合度。

ROI 等于单次使用价值乘以使用频率乘以用户占比。其中两个变量是人为因素。

我像对待基础设施一样为应用程度制定预算。我关注：

• 每个团队中的推动者（Champions）。
• 围绕工具设计的工作流。
• 来自实际用户的反馈闭环。

不要依赖“AI 起草速度快 5 倍”这类虚荣指标。起草变快可能导致审核变慢并增加错误。

我追踪三个层面：

• 活动。团队是否在使用它？
• 结果。目标指标是否发生了变化？
• 系统。下游是否出现了其他问题？

大多数失败的 AI 项目都犯了这些错误：

• 无法规模化的试点。它们测试的是干净的数据，而不是混乱的现实世界数据。
• 为了购买能力而非解决问题。选择三个具有深度价值的案例，而不是广泛但浅显的案例。
• 忽视变革成本。许可费用仅占账单的 10%，集成和培训占了剩下的 90%。
• 缺乏负责人。如果 ROI 没有出现在高管的绩效考核表（scorecard）上，就没人会去维护它。

停止问“AI 能做什么？” 转而问“我们今天在哪里亏钱，AI 能否比其他任何手段更快地止损？”

资助更少的东西，但要钻研得更深。先测量基准值。在应用程度上的投入应与技术投入相当。在每一笔资金旁边都要写上负责人的名字。

Source: https://dev.to/cedricbignet/the-executives-guide-to-ai-roi-52ah

Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi