如何衡量 AI 生产力与投资回报率

更多 prompt、许可或生成文字并不能证明价值。衡量应围绕一个定义明确的工作流程及决策展开。

关键要点

• 以可信基准为参照，衡量完整工作流程。
• 将审查、错误、管理及变更成本计算在内。
• 把释放出来的产能转化为双方认可的业务成果。

建立基准

在改变流程前，记录当前工作量、时间、质量、返工、延误、错误及成本。

衡量完整工作流程

应计入准备、生成、审查、异常处理、管理及下游影响。

区分释放的产能与实际实现的价值

只有当节省出的时间改善了服务、处理能力、质量、学习成果或其他双方认可的结果时，它才真正具有价值。

采用均衡的衡量指标组合

综合衡量周期时间、首次通过质量、修正工作量、处理量、客户结果、员工体验、事件风险及总成本。单一速度指标可能会掩盖质量下降。

应按任务及用户体验对结果进行细分，避免平均值掩盖有害的失败情况。

把是否继续作为明确决策

设定审查日期，以及继续、调整或停止的阈值。应将结果与更简单的流程改进及现有软件进行比较，而不只是与什么都不做相比。

行动检查清单

1. 选择一个工作流程及决策负责人。
2. 记录基准工作量、时间、质量及成本。
3. 衡量设置、审查、异常处理及下游结果。
4. 计算实际实现的收益及总成本。
5. 在固定日期决定继续、调整或停止。

合理的下一步

针对一个重复发生的工作流程，使用相同质量标准进行为期四周的前后对比衡量。接下来可查看实用 AI 配方、比较已评审的 AI 工具，或使用 AI Finder 缩小下一步决策范围。