运营者如何利用人工智能创造投资回报率指南

人工智能的蓬勃发展虽然带来了诸多益处，但也给运营商带来了一项核心挑战。尽管运营商在人工智能应用方面投入巨资，但许多运营商仍未在资产负债表上看到显著的投资回报。

事实上，虽然全球 花费 据麻省理工学院预测，到2028年，人工智能领域的市场规模预计将达到632亿美元。 分析 研究发现，仅有约5%的企业人工智能试点项目能够带来可衡量的财务回报，绝大多数项目几乎没有或根本没有投资回报率。这种差距给运营商带来了越来越大的压力，迫使他们尽快将资金转化为实际影响，但这往往导致资源浪费在失败的试点项目上，或者仓促投资于那些纸面上看起来很有前景但实际效果却不尽如人意的解决方案。

事实上，人工智能时代的成功并非仅仅取决于新技术的新颖性或复杂程度，而是取决于团队能否敏锐地理解自身面临的根本挑战，并选择能够带来真正价值的技术解决方案。虽然没有万全之策，但一些注意事项可以帮助团队朝着正确的方向前进。

避免缴纳紧急税

人工智能投资回报率面临的一大障碍是，害怕落后的心态左右了决策。当这种心态影响战略时，企业就会付出“紧急成本”，为了追赶最新趋势而耗费宝贵的时间、精力和资源。

内部和外部因素都可能引发这种压力。当领导层看到竞争对手大力宣传其新的人工智能能力时，很容易陷入比较的陷阱，最初为了保持竞争力而采取的行动很快就会演变成一场被动的应对竞赛。

从这个起点出发的投资失败的原因有很多，但最常见的原因之一是准备不足。虽然竞争对手可能提供类似的产品或服务，但组织的准备程度可能不足以应对市场变化。 数据基础 或者运营成熟度可能不足以支持相同的技术，从而使看似战略性的举措变成了一场冒险的赌博。

因此，最接近日常运营的经理和主管往往最能为技术决策提供信息。当一项看似必不可少的技术问世时，这些团队应该首先评估它是否能解决一个明确的问题，以及组织是否真正做好了支持它的准备。因为他们了解存在的摩擦点、时间浪费的地方以及技术可能产生影响的领域，所以他们能够帮助人工智能决策立足于实际运营，而不是盲目追求新奇。

进行自行车审计

另一个常见的技术采购陷阱是 过度购买这与紧急性税不同，因为它发生在确定存在真正的需求并且您在运营上已做好购买人工智能解决方案的准备之后。此时，问题不再是“我们需要什么”，而是“我们真正需要什么”？

这个问题在物流等传统行业尤为突出，近年来，物流行业在技术方面取得了飞速发展。过去，我们面临的挑战是如何用过时的系统和流程应对现代的复杂问题；而如今，我们则需要在第三方供应商提供的海量技术方案中做出选择，或者自主研发。

在购买自行车之前进行一次“自行车需求评估”大有裨益。它促使决策者回答一个简单的问题：我们需要的是法拉利还是自行车？雄心勃勃的技术团队喜欢天马行空的设想，而第三方供应商通常也力求一开始就提供顶级解决方案。两者都有其合理之处，但如果一辆自行车就能带你到达目的地，那么投资法拉利级别的动力就显得毫无意义了。

利用指标进行审计

做出决策的一种方法是，从三个指标层面理解你试图解决的问题：主要层面、次要层面和第三层面。综合评估这三个层面有助于明确摩擦点所在，每个层面的最佳绩效标准是什么，以及需要多少投资才能弥合差距。

三级指标代表核心运营行为。效率低下往往体现在这一层面，而能够改进数据采集和执行效率等自行车层面的解决方案，只需相对较小的投入就能产生显著影响。

次要指标反映了真正的绩效驱动因素——例如客户转化率以及团队可以通过提高生产力来影响的其他因素。解决这些方面的效率低下问题通常需要比自行车更先进但又比法拉利更简单的工具，例如能够处理更大数据集的复杂自动化系统。

主要指标是像营收这样的大块石头。法拉利级别的解决方案往往就出现在这里。这些通常是价格高昂的技术，承诺对利润产生实质性影响。虽然值得探索，但至关重要的是要记住，除非首先解决次要和次要的挑战，否则这些解决方案可能无法发挥其真正的投资回报率潜力。

规模较小、目标明确的投资往往是最佳的起点，因为它们通常能迅速见效。同时，它们还能提供学习有效策略的机会，并带来随着时间的推移而不断累积的收益，最终有助于以远低于大型投资的风险，实现相同甚至更大的总体影响力。

自行车审计和这套三级指标框架相结合，能够帮助企业根据实际问题调整解决方案规模，从而降低风险。关键不在于回避先进的人工智能，而在于从小处着手，用最少的投入解决最具影响力的问题，并逐步扩展。

在选择创业合作伙伴时要采取策略性措施。

最近发生的 浪涌 人工智能领域的风险投资已经使市场上涌现出大量新创企业。这些颠覆者将带着极具说服力的创新方案和成果前来洽谈，这些方案足以打动最挑剔的采购团队。

但买家需谨慎：许多新晋品牌的产品及其背后的团队往往未经市场检验。成为早期用户本身就存在风险，包括你可能在不知不觉中与他们共同打造产品。虽然这可能带来潜在收益，但这应该是一个经过深思熟虑的选择——因为当你试图解决一些具有实际经济影响的问题时，花费宝贵的资源帮助供应商完善其最新版本可能会带来不必要的麻烦。

一旦供应商完成整合，很多结果就超出了您的掌控。他们的发展路线图、客户支持的可扩展性、定价策略以及在发展过程中维持服务水平的能力都可能发生变化。这些变化会以一些在初期难以完全显现的方式影响合作关系的长期价值。

应对这种不确定性需要在前期投入耐心和判断力。花时间通过概念验证来验证解决方案，在深入整合之前了解合同承诺，并直接与现有用户沟通，这些都有助于团队选择能够在合作周期内持续创造价值的供应商。

让人工智能带来回报

综上所述，这些因素都强化了一个事实：敏锐的洞察力是人工智能投资回报率的首要且最关键的因素。当团队专注于识别真正的痛点时，由于低效环节得以消除，时间被重新分配到更高价值的任务上，结果就会得到提升。这才是真正的投资回报率，而它只能通过自律、清晰的思路和务实的决策才能获得，这些决策最终将惠及企业的盈利。