一方面，有大量信息表明AI项目的失败率很高，另一方面，同样有大量调查显示，即便不是大多数，也有许多企业已经从AI投资中获得了正向商业效益和投资回报。

例如，IBM在5月份发布的一项针对2000名CEO的全球研究显示，只有25%的AI项目实现了预期的投资回报，只有16%的项目在企业范围内得到了推广，另一项由Wakefield Research代表Informatica公司开展的研究发现，在600名企业领导者中，有67%的人表示，他们甚至无法将一半的GenAI试点项目成功转化为实际生产应用，97%的人表示，他们在展示试点项目的商业价值方面遇到了困难，但其他调查结果似乎与之相反。

4月份，Enterprise Strategy Group对1900名企业和IT领导者进行了调查，在那些已经部署了AI解决方案的受访者中，92%的人表示，他们的投资已经实现了回报。在1200多名已经量化其GenAI项目投资回报率的受访者中，通过增加收入、降低成本或两者兼而有之，平均回报率为41%。

还有一些调查结果同时呈现了上述两种情况。2月份，IDC代表联想集团对近3000名IT和企业决策者进行了一项调查，结果显示，68%的受访者表示，他们的AI项目达到了预期，另有26%的受访者表示，他们的项目超出了预期，但在33个AI项目中，只有4个项目投入了实际生产，失败率高达88%。

那么，实际发生的情况到底是怎样的呢?问题在于我们如何衡量AI项目的成功或失败。由于AI正迅速成为CIO的首要任务，那么，对于CIO来说，了解AI的价值所在、如何衡量这一价值，以及哪些指标对公司有意义，就显得至关重要。在业务颠覆方面，数字并不总是决定性的。

试点项目本来就有失败的可能性

让我们先从引起广泛关注的“大型AI项目失败”这一数据点说起，其隐含的意思是，这是一件坏事，但概念验证和试点项目本就不应该每次都成功，它们的目标是淘汰那些前景最差的想法，以便企业能够专注于最有前景的想法。高失败率意味着企业正在进行试验，尝试多种不同的可能性，因此，失败率高是一件好事。

在早期阶段失败的项目越多，项目投入全面生产时，就越有可能为企业带来正向的商业价值，而且，企业通过特定项目取得的成功越多，他们就越有可能进行更多试验，找到更多创造价值的机会。

事实上，如果一家企业的所有概念验证和试点项目都投入了实际生产，那可能只意味着该企业在AI创意方面不够创新、不够大胆、不够勇于尝试。无论董事会和其他高管、业务部门负责人、员工、合作伙伴或客户带来多大压力，将投入实际生产的项目数量作为衡量成功的标准，都不是一个好方法。

因此，尽管大多数试点项目失败，但企业仍报告正向投资回报率，这并不矛盾，这不是漏洞，而是特点，目标是让合适的AI项目投入生产，而不是最多的项目。医疗运营公司UST Healthproof的首席AI架构师罗莎·波卡雷尔(Rosha Pokharel)表示，企业能犯的最大错误是跳过试点项目，或未对概念验证结果进行充分审查，直接进入全面部署阶段。

她说：“概念验证通常只能处理几百个数据点，但是，当我们将其推广到实际生产中时，我们需要证明，在处理数百万个数据点时，它确实能够发挥作用，并达到符合业务标准和用户需求的准确度水平。”

如果数据问题得不到解决，项目就会失败，企业就会浪费将项目规模扩大所投入的所有资金，同样，如果AI设计人员在概念验证中未充分考虑用户需求，而他们将其大规模推广后却无人使用，那也会造成巨大成本。

她说，企业在衡量投资回报率时也需要谨慎。“我们不应将概念验证阶段的投资纳入考量，”她说，“概念验证阶段不是计算投资回报率的地方，它是快速试错区，我们想要了解哪些是可行、可靠、可用且有价值的，以及哪些可以扩大规模，这是概念验证的目标，其预算来自研发部门或创新实验室。”

她说，至少在她工作过的公司是这样做的，但她并不是唯一一个相信快速试验和及早止损的人。

PagerDuty是一家事件响应公司，该公司已在其内部运营及其产品和服务中部署了GenAI和智能体，该公司CIO埃里克·约翰逊(Eric Johnson)表示：“我们的口号是‘快速失败’，我们会启动项目，对于那些运行良好的项目——很好，我们继续推进。”

但也有一些想法行不通。他说：“很多时候，是我们选择了糟糕的用例，或者我们没有充分理解构建项目所需的工作量，或者项目没有产生巨大影响。”

自建还是购买

为了降低试点项目成本，PagerDuty决定不从头开始构建技术，事实上，商业解决方案通常提供免费试用，而不是预先收费，或者，免费试用可以协商。

约翰逊说：“如果我们想推出一个新的智能体，我们会说，在它真正证明其价值之前，我们不会付费。许多供应商都愿意进行这样的对话，因为他们知道，如果他们无法证明其价值，你就不会继续续签合同。因此，他们希望确保你获得预期的价值。”

另一家没有从头开始构建技术，而是在商业产品中立即发现价值的公司是托管公司Flexential，该公司首席运营官瑞安·马洛里(Ryan Mallory)表示：“我使用的是符合我们AI政策的现成服务，这意味着它们不会对公共模型进行训练。”

此外，使用现有产品的AI功能(这些功能是成熟工作流程的一部分)，可以更轻松地计算投资回报率，因为已经有一个现有的基准可以进行衡量，尤其是在客户支持或销售方面。

马洛里说：“我们所做的一切都为我们带来了直接的投资回报，达到了我们的预期，甚至超出了预期。”

特别是，大多数新的AI工具都是该公司现有技术堆栈的插件模块，这使得它们非常容易部署和扩展。他补充道：“我们最终会开发出自己的模型。”“我们可能还需要18个月的时间。”

关键指标：客户

当然，衡量投资回报率的最佳指标是对底线的影响，然而，当有多个AI项目以及许多其他计划正在进行，加上更广泛的商业环境和经济发生变化时，就很难厘清任何一个单独项目的影响。

根据麦肯锡3月份的一份报告，只有17%的企业表示，其税息折旧及摊销前利润(EBIDA)的5%或更多归因于GenAI，而超过80%的企业表示，GenAI没有产生实际影响，因此，企业不得不使用替代指标，最佳指标是什么?客户满意度、留存率和口碑推荐。

例如，Flexential已经在多个销售和客户支持职能中部署了GenAI。马洛里说：“这绝对是与底线息息相关的，我们看到客户流失率有所下降。当客户满意度提高，你能够更快地满足客户需求、要求或解决问题时，客户就不太可能离开。”

而且，自从该公司在其工作流程中添加了AI驱动的客户支持智能体后，响应时间平均缩短了20%，解决工单所需的平均时间增加了25%。

他们并不是唯一一家在客户满意度中发现AI价值的公司。根据IBM的调查，65%的CEO表示，建立和维持客户信任对其企业的成功产生的影响，将超过任何特定产品和服务功能，而且，在所有行业中，客户忠诚度都是推动投资回报率的关键差异化因素。

降低成本

但从短期来看，对于许多企业来说，降低成本是快速制胜之道，也是早期采用者(根据企业战略集团的调查，51%的早期采用者将其列为主要优先事项)的主要优先事项，而且，这一举措正在奏效：88%的企业表示，他们已经看到了效率方面的显著提升。

波士顿咨询集团(Boston Consulting Group)高级合伙人戴维·马丁(David Martin)表示：“由于各个领域都存在诸多压力，目前一些客户尤其关注成本问题，他们确实有义务为股东创造近期价值，同时为未来进行投资。”

他说，企业可以在许多领域找到提高生产力的方法，并将其直接转化为货币价值。

马丁说：“以客户服务为例，如果你能转移更多电话，让客服人员更快地完成工作，或者如果你向第三方支付呼叫中心费用，那么这就能立即转化为金钱。”

根据波士顿咨询集团的调查，47%的员工表示，GenAI每天为他们节省了一个多小时的时间，而且大多数人利用这段时间完成了更多工作，此外，44%的员工表示，他们从事战略性任务，34%的员工追求职业发展，但马丁表示，许多企业同时做到了这两点，在降低成本和寻找生产力效益的同时，也为未来进行投资。他说：“他们确实在认真思考AI对企业的影响。”

业务增长

企业在削减成本时所能获得的价值是有限的，但如果企业能够找到创造新业务或进入新市场的方法，那么其价值几乎是无上限的。

在Enterprise Strategy Group的调查中，企业采用GenAI的第三大驱动力是改善创新成果。事实上，84%的企业表示，AI已经在加快他们的创新步伐，这可以带来新的商业机会，在某些情况下，即使在短期内，这些机会也是可以量化的。例如，Flexential能够在公司网站上设置与特定类型内容相关的AI聊天机器人，从而获得更多潜在客户。

马洛里说：“我们看到，为潜在客户预订的会议数量大约增加了五倍，然后，我们将其与机会转化率和成交率挂钩，因此，我们拥有非常可量化的数据，而且这些数据对我们的团队非常有效。”

Flexential还迅速为其销售人员推出了AI销售支持功能，销售人员现在可以访问会议记录、收入情报以及他们开展新业务所需的其他资源。

他说：“当我们的销售人员掌握正确的信息时，他们的生产力就会更高。”而且，当销售人员能够利用AI更好地预测如何为客户服务时，成交率也会更高。

毕马威(KPMG)美国客户和市场全国管理负责人托德·洛尔(Todd Lohr)表示，总体而言，更多企业应该关注潜在增长以及AI驱动的颠覆风险。

他说：“AI正在冲击你的商业模式，它正在颠覆你的业务和进入壁垒，从长远来看，为了企业的可持续性、成功和可行性，你应该从商业模式的角度来思考这个问题，而不是从运营模式的角度。”

根据IBM的调查，68%的CEO表示，AI正在改变他们认为的核心业务，这些变化不一定能立即体现在投资回报率上，但随着商业模式的变化，它们对企业的长期生存至关重要，而且，其中许多变化都是由AI引起的，因此，61%的CEO表示，竞争优势取决于谁拥有最先进的GenAI，这也就不足为奇了。

洛尔说：“我们的客户不再问AI是否会改变他们的业务，他们问的是，AI的部署速度能有多快，这不仅仅是技术采用的问题，而是根本性的业务转型问题，需要重新构想工作的完成方式和衡量方式。”

接受不确定性

KeyBanc资本市场股权研究分析师杰克逊·阿德(Jackson Ader)表示，事实上，首席信息官通常不知道他们的AI项目的投资回报率是多少。在他对CIO的研究中，他发现，人们对投资回报率的预期各不相同。

他说：“我认为，CIO不会在AI上花费数百万美元，却只期望获得个位数的投资回报率，我认为更有可能发生的情况是，我们仍处于试验阶段。”

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