盡管人工智能（AI）仍存在不確定性，但忽視其發(fā)展?jié)摿Γ瑢鼓切├^續(xù)以原有方式開展業(yè)務的企業(yè)面臨重大風險。
越來越多的經(jīng)過驗證的AI項目正在規(guī)模部署，其中一些企業(yè)看到了顯著的好處。但對于許多企業(yè)來說，從AI中獲取價值可能是難以捉摸的，例如AI的模型可能無法調(diào)整，訓練數(shù)據(jù)集可能不夠大，客戶可能會心存疑慮，以及關于AI的偏見、道德和透明度的擔憂。
在AI計劃準備就緒之前將其投入生產(chǎn)，或在對其結果進行適當審查之前將AI戰(zhàn)略擴展多業(yè)務階段，可能會讓企業(yè)受到損失。或者更糟糕的是，不當?shù)氖褂脮⒐緲I(yè)務推向不利的方向。
因此，評估AI投資回報率至關重要，但同時具有挑戰(zhàn)性。如何衡量AI的業(yè)務影響呢？以下帶你了解IT領導者和業(yè)內(nèi)人士如何衡量AI的價值。
正確對待成熟和突破性技術
衡量任何計劃或技術的商業(yè)價值并不總是線性計算的。AI當然也不例外，尤其是考慮到成熟度和業(yè)務潛力時，對技術的信任度至關重要，無論是突破性技術還是成熟技術。諸如數(shù)據(jù)挖掘、培訓成本的節(jié)省、投資和促進新用途的能力等經(jīng)過驗證和預測的變量，將會影響可接受的投資回報率的決策。
對于美國國家航空航天局噴氣推進實驗室來說，衡量AI項目投資回報率的關鍵因素是技術成熟度。
該實驗室首席技術和創(chuàng)新官Chris Mattmann表示，一些AI用例如今已經(jīng)非常成熟，比如自動化業(yè)務流程。“每家公司都有重復而單調(diào)的工作，所以需要將一些業(yè)務流程實現(xiàn)自動化，例如票務處理、搜索、數(shù)據(jù)挖掘、使用AI查驗合同等。”
該實驗室使用商業(yè)可用的技術來做到這一點，其中包括DataRobot和Google Cloud。Mattmann說，為了確定一項特定技術是否值得投資，將考慮它是否會節(jié)省成本、時間和資源。
對于處于中等成熟度的技術，該實驗室著眼于該技術是否具有開啟新用例的能力，以及成本是多少。他說，“我們發(fā)射的火星探測器需要有一個用于太空通信的傳輸方式，而如今已經(jīng)有足夠的帶寬支持每天從火星向地球發(fā)送大約200張照片。
他介紹，該火星探測器具有豌豆大小的大腦，采用的是iPhone一樣的處理器，它們可以承受各種考驗。成熟芯片性能良好，可以滿足應用需求。”但是，AI將開啟目前無法實現(xiàn)的新用例。例如，漫游者火星探測器無需每天發(fā)回200張圖像，而是可以使用AI分析圖像本身，并可以向地球發(fā)送一百萬字的文字說明，例如描述在特定方向上有一個干涸的湖床。與目前的圖像相比，企業(yè)可以通過文本獲得更多可見性。
最后，對于最前沿的實驗性AI技術，衡量成功的標準是它們是否允許完成新的科學探索，以及撰寫和發(fā)表新論文。
谷歌和微軟等公司可以隨時訪問海量的訓練數(shù)據(jù)，但在美國國家航空航天局噴氣推進實驗室，數(shù)據(jù)集很難獲取，需要博士級別專家進行分析和標注。正如Mattmann所說，“美國國家航空航天局訓練新的AI模型的成本是商業(yè)行業(yè)的10到20倍。”
在這方面，新技術的出現(xiàn)將使美國宇航局能夠創(chuàng)建AI模型，而不需要人工標注。例如，生成網(wǎng)絡可以用來創(chuàng)建合成訓練數(shù)據(jù)。
衡量AI的業(yè)務影響及范圍
當無法直接衡量AI項目的業(yè)務影響時，企業(yè)將從相關關鍵績效指標（KPI）中挖掘數(shù)據(jù)。這些變量通常與業(yè)務目標相關，可以包括客戶滿意度、上市時間或員工保留率。
Atlantic Health System公司高級副總裁兼首席信息官Sunil Dadlani說，患者是該公司每項決策的核心。因此，在許多方面，AI投資的回報是通過觀察患者護理的改進來衡量的。這些以患者為中心的指標包括縮短住院時間、加快治療、保險資格驗證和保險授權。
另一個項目涉及使用AI來支持放射科醫(yī)生檢查掃描，其KPI是放射科醫(yī)生收到潛在異常發(fā)現(xiàn)警報的頻率。Dadlani說，“截至2022年4月，我們99%的放射科醫(yī)生報告說使用AI分析了12000多項研究，已經(jīng)觸發(fā)了近600個警報?；诖耍@些醫(yī)生可以盡快解決潛在的嚴重問題。”
美國排名第五的RSM會計師事務管理咨詢、業(yè)務和技術轉(zhuǎn)型團隊合伙人Richard Davis指出，該公司AI投資遵循兩條緊密相連的途徑：一條途徑是幫助員工更好地工作的生產(chǎn)力和分析工具，另一條途徑是客戶使用的相同或類似工具。
例如，在與客戶合作時，可能會要求RSM會計師事務所從多個系統(tǒng)（會計、銷售和營銷、人力資源、物流）中提取數(shù)據(jù)，并將所有內(nèi)容整合到一個表格中。Davis表示，AI可以幫助加快這一過程。
那么企業(yè)如何知道其AI是否朝著正確的方向發(fā)展呢？Davis說，“我們可以非常清楚地衡量工具的使用情況，隨著時間的推移，我們希望看到的是更高效的參與。”
他表示，這種參與度的提高應該會導致生產(chǎn)率的提高。“如果過去需要一周才能完成某件事，我們的目標可能是將其縮短到一天。”
關注AI的商業(yè)利益
衡量AI的成功也可能是主觀的。麻省理工學院AI研究科學家、零售行業(yè)的數(shù)據(jù)科學家Eugenio Zuccarelli表示，評估AI項目與開發(fā)AI本身一樣是一門藝術。
Zuccarelli說，盡管如此，能夠解釋AI對業(yè)務的影響仍然很重要，“關鍵績效指標（KPI）不應該圍繞模型本身設定，而應該圍繞業(yè)務和人員指標，這應該是AI項目的最終目標。否則，很容易選擇一個看似成功但實際上并不能轉(zhuǎn)化為對企業(yè)產(chǎn)生有效影響的技術指標。”
Zuccarelli曾在寶馬公司和Telstra公司擔任數(shù)據(jù)科學職位，他警告不要孤立地衡量進展。例如，如果一個AI項目旨在改進由于其他原因已經(jīng)在改進的東西，那么需要一個控制團隊來確定實際上有多少改進是由AI引起的。
具有多年金融服務行業(yè)經(jīng)驗的Vladislav Shapiro表示，AI項目的KPI具有其他價值，例如減少錯誤警報或自動刪除過多特權。他們在最近進行的一項由AI驅(qū)動的安全部署中，將誤報率降低了三倍，并且許多以前的人工流程都實現(xiàn)了自動化。
他說，“當向企業(yè)管理層展示這些數(shù)字時，他們就會明白，上述所有措施都降低了數(shù)據(jù)被泄露的風險，并增加了問責制和治理。”
逐步衡量AI的成功
全球?qū)I(yè)服務商Genpact公司首席數(shù)字策略師Sanjay Srivastava表示，降低成本的自動化是展示AI經(jīng)濟效益的最簡單、最清晰的方式。但AI也可以促進新的收入來源，甚至徹底改變企業(yè)的商業(yè)模式。
例如，一家飛機發(fā)動機制造商發(fā)現(xiàn)AI可以更好地預測故障和改善物流，從而可以提供發(fā)動機服務。Srivastava說，“對于最終消費者來說，購買飛行里程比購買發(fā)動機本身更有吸引力。這是一種新的業(yè)務模式。它改變了企業(yè)運營方式，因為AI使之成為可能。”
當然這種商業(yè)成功不是立竿見影的，為了證明在某段時間內(nèi)對AI的投資是合理的，這家制造商需要定個長期目標，并將其轉(zhuǎn)化為可以通過其他方式衡量的短期項目。
因此，“不要說，‘我們在十年后將改變這個行業(yè)’，而是說，‘我們在第一年將開始考慮需要庫存的零件’。這是一個為期一年的項目，旨在優(yōu)化倉庫系統(tǒng)，減少庫存投資。”
除了優(yōu)化供應鏈之外，其他短期進度衡量指標還包括客戶滿意度等。
與公司戰(zhàn)略愿景保持一致
還有一個現(xiàn)實是，在短期內(nèi)，一些AI項目可能會損害企業(yè)的收入，但從長遠來看仍然是重要的和變革性的。
Gartner公司分析師Whit Andrews說，例如推出客戶服務聊天機器人的企業(yè)可以消除日常任務，但聊天機器人可能也是有害的，因為有些人喜歡溝通，并希望與真實人員接觸。
他表示，“這可以追溯到企業(yè)想成為什么樣的公司。在某些時候，企業(yè)必須詢問自己是否是這樣的公司。例如，如果快遞出現(xiàn)問題，客戶可以打電話詢問它在哪里，與他們互動，然后嘗試每月一次向他們銷售產(chǎn)品。”
言下之意，如果該公司致力于AI驅(qū)動的轉(zhuǎn)型，并以可衡量的投資回報率提供支持，并具有以客戶為中心的愿景，那么它可能會超越對收入的直接影響，轉(zhuǎn)而關注其他可能更有意義的指標。
綜上，人工智能的業(yè)務影響及價值是可以從多個維度衡量的。AI技術本身還在發(fā)展演進中，各細分領域的應用成熟度也不相同，IT領導者必須能夠結合公司實際業(yè)務情況加以應用和評估，才能正確擁抱AI，不在新一輪變革中掉隊。
