ai正在发展转型，无论是作为一种技术本身还是关于这种技术的使用方式。越来越多的企业把ai试水项目带出实验室，进行大规模的部署，其中一些企业获得了显著的好处。不管围绕ai有怎样的不确定性，忽视ai的潜力，都会让那些仍在以旧方式运营业务的企业面临潜在风险。
不过对于很多企业组织来说，从ai中获取价值可能是一件令人难以捉摸的事情。他们的模型可能没有经过调优的，他们的训练数据集可能还不够大，客户可能会心存疑虑，除此之外还有关于偏见、道德和透明度方面的担忧。在还没有准备就绪之前就把ai运用于生产环节，或者是还没有对其进行适当审查之前就把ai战略扩展到下一个阶段，对企业来说可能都要付出很高的代价，或者更糟糕的是，导致业务朝着不利的方向发展。
那么你如何得知一个ai项目是否会改变或者颠覆你的企业呢？如果没有硬性的roi数字，企业就必须通过某种确定的方式实现创新，下面就让我们来看看这些it领导者和业内人士是如何衡量ai价值的吧：
成熟技术与突破性技术衡量任何计划或者技术的商业价值，并不总是一种线性计算的过程，ai当然也不例外，尤其是考虑到成熟度和业务潜力的时候。经过验证和预测性的变量（例如数据挖掘、在成本和培训时间方面的节省、投资、促进新用途的能力）会对决策产生影响，尤其是在可接受的roi方面，但不管怎样，对技术有一定程度信任，这一点是至关重要的，无论是新技术还是成熟的技术。
例如在美国国家航空航天局（nasa）的喷气推进实验室，衡量ai项目的投资回报率，其中一个关键因素是技术的成熟度。
该实验室首席技术和创新官chris mattmann表示，一些ai技术的用途已经非常成熟，以自动化业务流程为例。
他说：“每家公司都有一些枯燥的东西，我们也有。我们对这些流程实施了自动化，例如票务处理、搜索、数据挖掘、使用ai查看合同和分包合同。”
该实验室使用了很多商用技术做到这一点，包括datarobot和google cloud。mattmann说，为了确定一项特定的技术是否值得投资，他们会考虑该技术是否会节省成本、时间和资源。“如果技术已经成熟了，就会体现出来的。”
对于那些还处于中等成熟度的技术来说，实验室会着眼于该技术是否具有开启新用途的能力，以及成本是多少。mattmann说：“例如，我们要去火星的话，会有一个用于深空电信的细管道，”现在，他们有足够的带宽每天从火星向地球发送大约200张照片。
“我们发送到火星上的探测车，内部有一种约豌豆大小的大脑，运行的是iphone 1处理器。我们只把那些抗辐射的东西放在太空中，这样就可以承受深空环境。我们深知，性能良好的芯片往往是那些较旧的芯片，因此我们不会在探测车上使用高级人工智能或者是机器学习。”
不过，最初作为一种技术演示而不是探测任务核心的nasa ingenuity火星直升机，搭载了高通的snapdragon处理器——一种ai芯片。“这证明，我们有可能使用更新的芯片来做更多ai方面的事情。”
这种ai将实现很多目前无法实现的新用例，例如ingenuity火星直升机无需每天发回200张图像，而是可以使用ai对这些图像进行分析，向地球发送一百万条文字说明，例如，在特定方向上有一个干涸的湖床等等。“与今天的图像相比，我们可以通过文本获得更多信息。”
最后，对于最前沿的实验性ai技术来说，衡量成功的标准就是这些技术能否用于新的科学用途，以及能否用于撰写和发表新论文。
他说：“训练和建立模型都是有成本的。”
谷歌和微软等企业可以随时访问海量的训练数据，但是在nasa的喷气推进实验室，数据集是很难获取的，需要博士级专家进行分析和标记。
“在nasa，我们训练一个新的ai模型的成本，是商业行业的10到20倍，”mattmann说。
在这里，新技术的出现可以让nasa在减少人工标记工作量的情况下打造ai模型，例如，可以利用生成式网络创建合成训练数据，他说。虽然是deep fakes，但却是用于科学用途的。
ai衡量及其影响范围如果没有一种直接的方法来衡量ai项目的业务影响时，企业会改为从相关关键绩效指标也就是kpi中挖掘数据。这些代理变量通常是和业务目标相关的，可能包括客户满意度、上市时间、员工保留率等。
美国医疗服务提供商atlantic health system就是一个很好的例子。该公司高级副总裁、首席信息官sunil dadlani说，患者是每一个决定的核心。在许多方面，他们是通过观察患者护理的改进来衡量ai的投资回报情况的。他说，这些以患者为中心的指标包括缩短住院时间、缩短治疗时间、加快保险资格验证、以及加快事先保险授权等等。
另一个项目涉及使用ai的项目，就是帮助放射科医生检查扫描情况，在这种情况下，衡量的kpi就是放射科医生收到潜在异常警报的频率。dadlani表示：“截至2022年4月，我们有99%的放射科医生报告说，使用ai分析了12000多项研究，触发了近600个警报。因此，医生就可以尽快解决潜在的严重问题。”
在美国第五大会计师事务所rsm，ai投资遵循两条紧密相连的路径：一条是帮助员工更好工作的生产力和分析工具，另一条是客户方面使用的同类工具，该公司管理咨询、业务和技术转型团队的合伙人richard davis表示。
例如，rsm在与客户合作的时候，可能会被要求从多个系统（包括会计、销售和营销、人力资源、物流）中提取数据，并将所有内容整合到一个面板中。davis说，ai可以帮助他们加快这一过程，然后，ai可以用于工作流程通过这些系统的情况，以及可能存在哪些挑战和障碍。
那么企业如何得知他们的ai是否朝着正确方向发展呢？
davis说：“首先，我们可以非常清楚地衡量工具的使用情况，”他没有提供rsm在ai项目投资或者是投资回报率方面的细节，但他说，“随着时间的推移，我们希望看到的是更有效地交付参与”。
他说，参与度的提升会改善生产力。“因此，如果过去需要我们一周才能完成某件事，那么现在我们的目标可能是将其缩短到一天。”
专注于商业利益衡量ai的成功与否，可能是很主观的。麻省理工学院的ai研究科学家、零售行业数据科学家eugenio zuccarelli说，评估一个ai项目就像开发ai本身一样，是一门艺术。
zuccarelli说，尽管如此，能够解释ai对业务的影响力，这一点仍然是很重要的。“kpi不应该围绕模型本身设定，而应该围绕着业务和人员指标，这应该是项目的最终目标。”否则，很容易选择一个看似成功、但实际上并不能转化为对企业产生有效影响的技术指标。
zuccarelli还曾在bmw和telstra担任数据科学的职位，他警告称，不要孤立地衡量ai项目的进展。例如，如果一个ai项目的目标是改进由于其他原因已经在改进的东西，那么需要一个控制组来确定实际上有多少改进是由ai引发的。
具有多年金融服务行业经验的vladislav shapiro表示，ai项目其他有价值的kpi可能是，例如，减少错误警报或者自动删除过多特权。他同时也是costidity的创始人，一个专门从事it安全、身份治理和管理的咨询集团。
最近他负责了一项由ai能驱动的安全部署，结果让误报率降低了三倍，很多以前需要手动的流程都实现了自动化。
他说：“当你向c级高管展示这些数字的时候，他们就会明白，上述所有措施都降低了数据泄露的风险，加强了问责制和治理。”
逐步地衡量成功与否全球专业服务公司genpact的首席数字战略官sanjay srivastava表示，自动化实现的成本节约，是展示ai项目经济效益一个最简单、也是最清晰的方式。但同时，ai也可以促进新的收入来源，甚至是彻底改变企业的商业模式。
例如，某家飞机发动机制造商发现，他们通过使用ai可以更好地预测故障和改善物流，从而开始提供发动机服务。“对于最终消费者来说，购买飞行里程要比购买发动机本身更好，这是一种新的商业模式，因为ai的赋能而改变了企业的运营方式。”
而且，业务影响力也很明显。
因此，为了证明那段时间投资ai是合情合理的，这家制造商需要制定一个长期的目标，然后把这个目标转化为可以通过其他方式衡量的若干个短期项目。
他说：“与其说‘十年后，我们将改变行业’，不如说，‘第一年，我们开始考虑需要库存哪些零件，’你还没有能力去颠覆这个行业，你只是说，‘我们需要恰当数量的零件’，这是一个为期一年的项目，目标是优化你的仓库系统，减少你在库存方面的投资。”
除了供应链优化之外，其他短期进度衡量指标还包括客户满意度。
“例如，如果飞机在孟买停留了五天等待某个零件，客户就会感觉得到。”
与战略愿景保持一致然后就是面对现实，一些ai项目在短期内可能会影响利润，但从长远来看，仍然是重要的且具有变革意义的。例如，一家企业部署了客户服务聊天机器人，可以消除很多枯燥的任务。gartner分析师whit andrews表示：“但是聊天机器人也可能是有坏处的，因为有些销售人员很擅长于追加销售并希望与人互动，所以企业组织可能并不希望都是机器人。”
他说，归根结底是看你想要成为一个什么样的企业。“某些时候，你必须问自己你是否是这种企业：如果交付搞砸了，客户会打电话询问货物在哪里，然后你和客户互动，尝试让他们改为每月收货一次。”
如果这个企业组织想通过展示可衡量的roi来推动转型，并且拥有一个以客户为中心的愿景，那么可能会跳过利润上的短期回报，而转向其他可能更有意义的指标上。
“一个完全自动化的组织可能会更成功，因为他们的市场份额在逐渐增加，但是你可以开发你的数据，这样你就可以在恰当的时间触达恰当的人群。如果有什么是你可以指出并说的，从逻辑上看，这会让我们的客户更快乐，我们的员工更成功，那么就放开去做吧。”
以上就是七位业内人士畅谈如何衡量ai带来的业务影响力的详细内容。