Hướng dẫn chi tiết cách đo lường giá trị thực của AI tạo sinh trong doanh nghiệp
- Theo khảo sát của KPMG, 78% lãnh đạo cấp cao tự tin về ROI của AI tạo sinh, tuy nhiên phần lớn công ty vẫn đang loay hoay trong việc định lượng giá trị thực tế
- Các thách thức chính khi đo lường ROI của AI tạo sinh:
- Thiếu tiêu chuẩn đo lường thống nhất
- Khó phân tách tác động của AI với các yếu tố khác
- Nhiều lợi ích gián tiếp khó định lượng bằng tiền
- Thời gian để thấy hiệu quả thường kéo dài
- Vấn đề chất lượng và khả năng tiếp cận dữ liệu
- Công nghệ phát triển quá nhanh
- Các chỉ số KPI quan trọng cần theo dõi:
- Tăng năng suất
- Tiết kiệm chi phí và thời gian
- Tỷ lệ giảm lỗi
- Hiệu quả sử dụng dữ liệu
- Mức độ hài lòng của khách hàng
- Ví dụ thực tế từ công ty Drip Capital:
- Tăng 70% năng suất xử lý tài liệu
- Giảm 80% tỷ lệ lỗi
- Giảm 92% thời gian xử lý giao dịch
- Tăng 40% điểm số NPS
- Tăng 50% hiệu quả sử dụng dữ liệu
- Khung đánh giá 12 bước để đo lường ROI:
- Xác định mục tiêu chiến lược
- Đánh giá cơ sở
- Xác định và ưu tiên use case
- Mô hình hóa chi phí
- Dự báo lợi ích
- Đánh giá và giảm thiểu rủi ro
- Tính toán ROI
- Đánh giá tác động định tính
- Triển khai và giám sát
- Cải tiến liên tục
- Đánh giá khả năng mở rộng
- Báo cáo với các bên liên quan
📌 AI tạo sinh đòi hỏi cách tiếp cận mới trong đo lường giá trị, vượt ra ngoài các chỉ số tài chính truyền thống. 78% lãnh đạo tin tưởng ROI nhưng cần khung đánh giá toàn diện 12 bước, kết hợp cả định lượng và định tính để tối đa hóa hiệu quả đầu tư.
https://venturebeat.com/ai/unlocking-generative-ais-true-value-a-guide-to-measuring-roi/
Thảo luận
Follow Us
Tin phổ biến
