随着供应商纷纷推出生成式人工智能 copilots 和虚拟助理，大多数供应商都通过支付额外的许可费来获得生成式人工智能功能。这一额外费用导致 IT 和业务领导者质疑生成式人工智能的价值，以及是否存在足够的投资回报率来证明额外的许可费用是合理的。
即使是那些可以免费使用生成式人工智能虚拟助手的企业，也可能会产生一些成本，如用户培训和额外的管理费用，以制定适当的安全、合规和隐私政策。因此，百万美元（或每个用户每月 30 美元）的问题是：”如何确定人工智能支出的投资回报率？”
确定投资回报率在 Metrigy，我们通常采用三种衡量标准来确定任何协作技术（不仅仅是生成式人工智能）的投资回报率。它们是：
通过利用改进的协作能力来支持销售活动或提供新服务，从而增加收入。例如，投资高质量视频终端的公司可能会发现，他们的虚拟销售团队实现了更高的成交率，或者公司能够更好地提供远程医疗或远程学习等服务。通过降低运营成本节省成本。这里的例子包括与传统系统相比减少许可成本，减少员工管理平台所需的时间，以及利用新的协作能力减少差旅成本。此外，还可以通过 “少花钱多办事 “和减少支持特定活动的人员需求来节省成本。通过节省时间提高生产力。最容易衡量的方法是查看可重复的流程，如员工和客户入职时间、Scrum 平均时间或产品更新所需的平均时间。生产力的提高可能有助于增加收入和节约成本。在所有这些领域，生成式人工智能工具都能带来潜在的投资回报率优势，如下例所示。请注意，这些示例都能释放人类的时间：
1. 增加收入
销售助理在实时通话中指导销售人员自动创建和优化销售和营销资料通过报告和分析，更深入地了解销售机会和渠道2. 节约成本
运营管理可加快故障排除速度，减少停机时间会议室分析可识别使用模式，从而实现更有效的配置通过自动汇总呼叫和处理行动项目，提高联络中心座席效率，减少对人员的需求3. 提高生产力
自动进行会议转录和总结，节省会后工作时间总结聊天和电子邮件，节省阅读信息的时间内容创建工具，加快创建文档的时间显然，这只是一份简短的清单，许多潜在的投资回报率效益将针对具体的组织或行业。
衡量效益遗憾的是，大多数 IT 和业务领导者缺乏时间和资源来准确识别和跟踪协作支出的投资回报率。例如，在 Metrigy 最近进行的 “工作场所协作与联络中心合规性和安全性 “研究中，平均只有 12% 的参与者跟踪其协作支出的投资回报率，通常是通过检查支出变化、评估可重复流程中生产率的提高，或研究改进协作对销售和客户支持活动的益处。在研究人工智能如何为联络中心带来效益的参与者中，投资回报率分析的比例较高，但企业要真正了解协作应用的效益，还有很长的路要走。
要确定生成式人工智能的效益，IT 和业务领导者应首先确定一套流程或角色，然后衡量推出生成式人工智能的影响。此外，还必须衡量生成式人工智能工具的使用情况，以确保用户正在利用向他们提供的功能。在这两种情况下，公司都可以利用现有的管理工具、通过项目管理工具跟踪的任务时间，或者仅仅通过最终用户调查。
将时间转化为金钱衡量生成式人工智能投资回报率的一个难题是将节省的时间转化为金钱。购买生成式人工智能许可证的一个常见理由是，虚拟助理或 copilots 每周可为员工节省三到四个小时，因此可以收回成本。
时间上的节省可能是真实的，但金钱上的收益只有在每周将这三四个小时用于其他活动以提高利润的情况下才是真实的。如果我把每周节省下来的这三四个小时用来上网或玩手机游戏，我就不可能为我的雇主带来任何投资回报（除非这些额外的时间能提高幸福感和工作满意度）。
同样，这里需要的是 IT 和业务领导者确定与生成式人工智能工具改变工作流程的方式相关的切实改进。
小结并非每家公司都需要或想要确定生成式人工智能的具体投资回报率。有些公司可能会认为，人工智能能为员工和/或竞争者带来好处，因此将其推广开来。但对于那些难以证明额外许可成本合理性的公司来说，需要花时间确定具体的、可衡量的收益，这些收益有助于提高收入或降低成本，有可能是通过提高员工生产力实现的。这需要一些工作量，但确定可衡量的投资回报率将证明大规模生成式人工智能投资的合理性。
关于 Metrigy：Metrigy 是一家创新型研究和咨询公司，专注于快速变化的工作场所协作、数字工作场所、数字转型、客户体验和员工体验等领域，以及一些相关技术。Metrigy以主要研究指标和分析为支撑，为技术提供商和企业组织提供战略指导和信息内容。
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