在当今快速发展的技术环境中，生成式AI正逐渐成为企业创新和增长的重要驱动力。然而，随着数十亿美元的投资涌入生成式AI项目，一个严峻的问题浮出水面：如何衡量这些投资的回报（ROI）？本文将探讨生成式AI ROI衡量的挑战，并提供一个12步框架，帮助公司有效地评估和最大化其生成式AI投资的价值。

一、生成式AI ROI衡量的挑战

1. 回报实现的延迟：

   • 与传统的IT投资不同，生成式AI的影响往往需要数月甚至数年才能显现。这种延迟使得在短期内证明AI投资合理性变得困难，即使其长期潜力巨大。

2. 缺乏标准化：

   • 不同公司对“生产力提升”、“成本节约”等概念的理解和衡量标准各不相同，缺乏通用的生成式AI ROI测量标准，使得在行业内甚至在组织内部对绩效进行基准评估或对比变得困难。

3. 无形收益的衡量：

   • 生成式AI的一些最重要益处，如改进的决策、增强的客户体验和加速的创新，难以用传统的量化方法体现。这些间接且无形的收益在传统的ROI计算中难以捕捉。

二、生成式AI ROI的关键绩效指标（KPI）

为了更好地应对这些挑战