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English(EN) Your AI Isn't Delivering Results Because You're Measuring The Wrong Things

AI 投资回报率衡量：关注成熟度和成果，而非仅仅是支出

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

两篇 Forbes 文章讨论了在企业内部衡量 AI 的投资回报率和影响所面临的挑战。第一篇文章认为，AI 支出应与运营成熟度进行基准比较，而不是与收入百分比进行比较，因为不同成熟度的公司在相似支出下会有截然不同的结果。第二篇文章强调，AI 的成功应通过业务成果的改进来衡量，例如周期时间或客户满意度，而不是仅仅采用许可证或提示等采用指标。两篇文章都强调，在实施 AI 之前，需要有清晰的基线和明确的业务目标，以确保有意义的价值实现。 AI

影响 企业需要重新定义衡量 AI 成功的方式，关注运营成熟度和切实的业务成果，而不仅仅是采用率。

排序理由 这些文章提供了关于企业应如何进行 AI 投资和衡量的专家意见和分析，而不是报道具体的事件。

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AI 投资回报率衡量：关注成熟度和成果，而非仅仅是支出

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报道来源 [2]

  1. Forbes — Innovation TIER_1 English(EN) · Shweta Gummidipudi, Forbes Councils Member ·

    您的AI预算正与错误的数字进行衡量

    What determines whether a dollar of AI spend produces anything is operating maturity.

  2. Forbes — Innovation TIER_1 English(EN) · Kerry Brown, Forbes Councils Member ·

    您的人工智能之所以无法带来成效，是因为您衡量错了指标

    Without defined outcomes and a reliable baseline, leaders can't distinguish a useful experiment from an initiative that's simply consuming money, talent and attention.​​

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