随着世界各地的领导团队开始规划 2025 年，每个人都在思考一个问题：他们在人工智能和/或生成式人工智能 (GenAI) 上的投资何时能获得回报。Google Cloud 的最新研究显示，超过 60% 的大型公司（员工人数超过 100 人）正在使用 GenAI，其中 74% 的公司已经获得了可观的投资回报 (ROI)。但要最大限度地提高人工智能/GenAI 的投资回报，需要采取一种战略方法，这种方法不仅要合理化成本，还要包括直接/间接回报、对交付周期和隐性费用的清晰理解，以及集成以人为本的功能以确保可靠、可扩展的流程。
重新定义投资回报率
鉴于去年媒体对 AI/GenAI 的关注，人们很容易忘记这些投资仍然相对较新，这意味着大多数公司甚至还没有开始看到可能的投资回报率。这使得从一开始就管理董事会的期望变得更加重要，因为任何早期评估都会产生关键印象，从而影响领导层对未来投资的看法。如果他们对立即实现变革性变化寄予厚望，那么如果这些变化仍在早期阶段扎根，他们的看法可能会变坏。换句话说，新的创新需要新的衡量视角，领导者应该重新审视他们对短期和长期投资回报率的看法。
就成功转型的构成而言，进步通常最好由旁观者来衡量，但即使是“小”胜利也可能带来更大的潜在成果。以下三种方法可以帮助您了解 AI/GenAI 投资的背景，以及一些类似投资案例。
1. 区分直接投资回报率和间接投资回报率
在某些行业，直接投资回报更容易发现。例如，如果零售或 CPG 公司开始提供新的 GenAI 功能，他们可能会立即从客户那里了解到这些功能的接受程度。而在制造业等其他行业，更多的是间接投资回报，这依赖于长期投资。对于这些软回报，通常是“涓滴效应”可以创造新的机会或释放新的价值。想象一下，您正在实施一种新的 AI 解决方案来提高团队生产力。虽然您的最初目标可能是产出，但活动的增加也可能导致发现从未考虑过的全新增长路径。这是 AI/GenAI 最令人兴奋和激动的部分——未知的潜力。虽然潜力很难衡量，但它应该始终作为计算回报的一个因素。
电子商务公司 Mercari很好地体现了直接和间接投资回报，该公司去年在其二手商品交易平台中添加了由 ChatGPT 提供支持的购物助手。他们的新“Merchant AI”将允许客户“登录网站，与购物助手进行自然对话，回答有关他们需求的问题，然后收到一系列建议”以指导下一步操作。直接投资回报是Mercari 的票量减少了 74%，而间接投资回报是由此节省的时间使公司能够逐步减少技术债务并扩大运营规模。
2. 考虑 AI/GenAI 投资的准备时间以及随之而来的隐性成本
考虑到高管层不断面临增加利润的压力，他们不太可能突然采取“好事多磨”的心态。但现实情况是，任何进军人工智能/GenAI 的尝试都需要时间和金钱，甚至在你到达起跑线之前。从基础设施和培训投资到获取不同的 API 和相关数据，可能需要数月的准备工作，除了准备开始之外，不会有任何“回报”。另一个隐性成本（很多人都没有谈论）是，人工智能可能会产生幻觉和错误，这可能会让公司走上错误的方向，打开漏洞，或可能引发代价高昂的公关问题，从而让公司损失大量资金。整个体验非常新颖，这让一切都变得更有风险，成本也更高，因此领导者在评估投资回报率时必须考虑到这一点。
麦肯锡对这一决策过程及其相关成本进行了深入分析，并重复了经典的“租用、购买或构建”场景。在他们的原型中，首席信息官或首席技术官应该考虑他们是“接受者”（使用公开的 LLM，几乎没有定制）、“塑造者”（将模型与自有数据集成以获得更加定制化的结果）还是“制造者”（构建定制模型以解决离散业务案例）。每种原型都有自己的成本，技术领导者必须评估这些成本，从成本高达 200 万美元的“接受者”到有时可能高达该金额 100 倍的“制造者”。
努力使AI/GenAI的投资更加以人为本
人们（尤其是工人）仍然非常担心人工智能会取代人类。公司不应忽视这些担忧，而应将任何转型定位为增强而不是替代，并尝试寻找方法使其投资更加以人为本。对于 GenAI 来说，这不是一项交易；而是一种合作关系，人类仍然需要评估任何生成的见解或材料的有效性，以确保它们没有偏见、幻觉或其他误解。这就是为什么公司必须不断挑战人工智能，为每个决策提供理由，以确保准确性。它将为内容提供更多验证，您的员工将看到流程中明确的角色，并且它最终将有助于投资回报率，因为您在每个阶段都在学习。
制定严格的限制措施来严格限制人工智能可以收集哪些类型的信息也是一个好主意。问问自己，“我们应该允许人工智能访问互联网吗？”也许不应该。关键是，首先要考虑需求，如果你有其他行之有效的方法，那就使用它们。有时，人工智能只是用于总结，而不是“思考”。关键在于创造正确的平衡，人类仍然发挥着关键作用。根据埃森哲的研究，94% 的高管认为人机界面技术将让我们更好地了解行为和意图，从而改变人机交互。
缩小承诺与现实之间的差距
专家们一致认为，虽然 GenAI 的低门槛是一个很大的特点，但其“长期潜力取决于其短期价值的体现”。这意味着任何 AI/GenAI 试点项目在启动前都应该有一系列明确定义（但灵活）的成功标准，公司应该不断监控流程，以确保它们持续提供价值。在这个数字创新的新时代，我们可能永远不会有一条传统的“终点线”。相反，通过改变我们对 AI/GenAI 短期和长期投资回报率的看法，公司可以更明智地使用投资资金，并专注于开发可以与业务一起扩展的能力。
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