企业AI应用现状与挑战 - 企业拥有大量潜在的AI应用场景，但首席信息官们正致力于筛选无效案例并加速优质项目的价值实现 [1] - 近半数AI决策者承认其组织在评估和证明AI价值方面存在困难 [2] - 未能将AI项目与业务影响联系起来可能导致资源过度扩张或项目膨胀等AI炒作陷阱 [2] AI项目的价值衡量与管理 - 企业需明确AI项目的价值目标，例如客户体验改善或收入增长 [4] - 卡夫亨氏采用定量和定性评估来衡量AI项目的成功 [4] - 百事公司为其AI项目设定了明确的KPI进行密切监控 [4] - 明确项目最终目标有助于在采用出现偏差时识别改进领域 [5] 成功实施AI的关键因素 - 早期定义成功标准并确定有助于实现目标的衡量指标至关重要 [6] - AI失败的一个被低估的原因是未能交付价值，导致员工不愿使用 [6] - 技术领导者需将技术指标转化为业务价值主张，从内部关注的技术指标转向业务价值指标是实现成功的关键 [7] - 劳氏公司通过跟踪使用指标发现员工更倾向于使用语音转文本功能，并据此加强该功能，从而改善了员工和客户体验 [5]