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English(EN) Stop Blaming Math For Your AI ROI Problem

人工智能投资回报率难以捉摸：专家敦促重新设计流程而非虚荣指标 · 追踪2个来源

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

许多组织在证明其生成式人工智能（GenAI）项目的投资回报率（ROI）方面遇到困难，绝大多数报告没有可衡量的收益。这种ROI的缺乏通常不归因于技术限制，而是归因于流程重新设计和问责制的失败，导致跟踪采用率和任务级别节省时间等虚荣指标。专家建议，关注整体流程指标，如直通处理率、端到端周期时间和返工率，同时建立清晰的基线和所有权，对于准确衡量人工智能的真正业务影响至关重要。 AI

影响 强调了组织必须将重点从简单的生产力提升转移到全面的流程重新设计和问责制，以实现成功的人工智能集成和投资回报率。

排序理由 文章讨论了人工智能投资回报率衡量所面临的挑战和误解，提供了专家意见和分析，而不是报道具体事件。

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人工智能投资回报率难以捉摸：专家敦促重新设计流程而非虚荣指标 · 追踪2个来源

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报道来源 [2]

  1. Forbes — Innovation TIER_1 English(EN) · Mark Tauschek, Forbes Councils Member ·

    别把你的AI投资回报率问题归咎于数学

    What most organizations are missing is one person with the authority and the incentive to say what the AI's returning, and that's an organizational failure.

  2. Forbes — Innovation TIER_1 English(EN) · Alessio Alionco, Forbes Councils Member ·

    关于AI投资回报率的最大误解

    If executives judge AI only by productivity gains, they miss where the risk concentrates and where value truly compounds.

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