前言：是时候终结这场关于AI ROI的“伪辩论”了
“AI没有带来预期收益。”——这句话，我们在过去两年听得耳朵都快起茧了。它和另外几个“兄弟”谬论，共同构成了阻碍许多技术团队推动AI项目的“三座大山”：
-
谬论一：AI是“巨无霸”工程，投入成本太高，我们玩不起。
-
谬论二：AI的价值虚无缥缈，ROI没法算，跟老板说不清。
-
谬论三：工具再好，员工也有抵触心理，根本推不动。
然而，当多数人还在为这些“借口”踌躇不前时，一批先行者已经用无可辩驳的数据证明：这些所谓的“难题”，其实都是可以被轻松化解的“伪命题”。今天，我们就用事实作为武器，逐一将其击穿。
第一击：击穿谬论一：“AI是‘巨无霸’工程？”
真相：成功的AI落地，往往是“外科手术式”的精准打击，而非“地毯式轰炸”。
很多企业对AI望而却步，是将其想象成一个需要重金投入、全盘改造的庞大工程。但事实恰恰相反，最高效的AI应用，往往是从一个极小的切口开始。
-
证据1：某财富100强电信公司的“17秒胜利” 这个案例堪称“微观AI”的典范。他们没有试图去颠覆整个呼叫中心，而仅仅是在800名客服代表的工作流中，集成了一个AI知识助手。目标只有一个：减少信息查找时间。最终，每通电话节省 17秒。这个项目的投入和复杂度，远低于一个传统IT系统，但其累积效应却直接影响了企业的核心运营成本。
-
证据2：Booking.com的“瓶颈爆破” Booking.com也没有贪大求全，试图用AI改造整个营销部门。他们精准识别出业务流程中的最大瓶颈——视频脚本创作，然后集中AI火力进行“爆破”。结果是，这一个点的突破，盘活了整个内容生产线，制作周期从 8周 缩短至 2周，带来了全局性的商业价值。
结论：别再把AI想象成需要“造航母”。成功的AI实践，更像是打造一支灵活的“快艇舰队”，从解决一个个具体的、小而美的问题开始。
第二击：击穿谬论二：“AI的ROI没法算？”
真相：一个定义良好的AI项目，其ROI不仅可以计算，甚至可以用小学生都会的数学来计算。
“价值难以量化”是阻碍AI项目立项最常见的理由。然而，这往往不是因为价值真的“虚”，而是因为项目开始前，就没人去定义“实”的衡量标准。
-
证据1：Confluent的“千万美元算术题” Confluent的案例堪称ROI计算的教科书。这道题简单到可以用心算：
-
节省工时: 15,000 小时/月
-
人力成本: ~$50/小时 (行业估算)
-
年化ROI:
15,000 * $50 * 12 = $9,000,000这张清晰的财务账单，足以让任何CFO都无法拒绝。
-
-
证据2：某全球咨询公司的“效率公式” 这家咨询公司的ROI同样清晰：
-
核心指标: 提案准备时间
-
优化结果: 从4周（约672工时）缩短至几小时
-
量化ROI:
效率提升 ≈ 97%这个指标直接与公司的核心商业能力——项目竞标速度——挂钩，其价值不言而喻。
-
结论：如果你的AI项目算不清ROI，大概率不是AI的问题，而是你从一开始就没想清楚要解决的商业问题是什么。无法衡量，就无法管理，更无法优化。
第三击：击穿谬论三：“员工不用，推不动？”
真相：世界上没有推不动的员工，只有不够好用的工具和没有解决真痛点的产品。
将项目失败归咎于“用户习惯”或“组织阻力”，是技术人员最常犯的错误。高采用率从来不是“推”出来的，而是用户主动“拉”出来的。
-
证据：Wealthsimple的“98%奇迹” Wealthsimple的案例给出了终极答案。他们通过AI解决了全员最高频的痛点——查找内部信息。最终，员工采用率高达 98%。这个数字背后没有强制推广，没有复杂的培训，只有一个原因：这个工具实实在在地为每个人的日常工作节省了时间和精力。当AI成为员工的“刚需”时，采用率自然水到渠成。$100万美元的年化收益，只是这个高采用率带来的必然结果。
结论：不要问“如何推动员工使用AI？”，而要问“我们的AI解决了哪个让员工每天都想吐槽的问题？”。用户体验和真实痛点，是驱动采纳率的唯一引擎。
从“破除谬论”到“建立新常识”
当这些谬论被一一击穿后，关于AI落地的新常识便浮出水面：
-
新常识一：从“针尖”突破。选择最小的切口，解决最痛的问题，实现最快的胜利。
-
新常识二：指标驱动一切。在立项时就把ROI的计算公式写下来，并以此为唯一目标。
-
新常识三：为用户“偷懒”而设计。你的AI工具，必须让用户的某项工作变得“更简单、更懒惰”，否则就没人会用它。
AI投资的春天确实已经到来，但它只属于那些抛弃幻想、直面问题、用工程思维解决商业挑战的务实者。是时候停止抱怨，开始行动了。
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
