评估 AI 投资回报率虽拥有寻事性，但至闭要紧。IT 教导者和行业考查家就怎么大白知道 AI 管事是否获得成绩提出了以下意见。

　　无论是举动一项工夫，如故正在操纵办法上，AI都正处于转型期。越来越多的公司将 AI 试点项目带出测试测验室，并实行大范畴安置，极少公司于是看到了宏大的好处。尽量 AI 有不确定性，藐视其潜力都市导致公司以老旧办法发展交易并面对崩溃的危害。

　　然而，看待很多公司来说，从 AI 中获取代价不妨是难以预测的。他们的模子不妨没有颠末调治；演练数据集不妨还不敷大；客户不妨会意存疑虑，又有对意见、德性和透后度的忧愁等等。正在计划好将AI 谋略参加临盆之前，或者正在得当审查其结果之前，就将 AI 战术提前不妨会花费公司资金，或者更倒霉的是，将对交易起色倒霉。

　　那么怎么知晓，一个 AI 项目是否会改造或阻挠公司呢？倘使没有直接的 ROI 数字，公司就必需通过造造性的办法来确定这一点。以下是 IT 教导者和业内人士怎么权衡 AI 的代价。

　　权衡任何谋略或工夫的贸易代价并不老是线性打算， AI 当然也不不同，越发是思考到成熟度和交易潜力时。体验说明和预测的变量——如数据开掘、节俭本钱和培训、投资和激动新用处的本领——会影响可采纳投资回报率的决议，但对工夫予以必定水准的相信，无论是对新兴如故对成熟工夫，都至闭要紧。

　　美国宇航局（NASA）喷气胀动测验室的 CTO 兼改进官 Chris Mattmann 说，极少 AI 的案例利用仍旧极端成熟。以主动化交易流程为例。

　　他说：“每家公司都有无聊的东西，咱们也有。因此咱们主动化了良多事变，好比管造单子、探寻、数据开掘、操纵 AI 查看合同和分包合同。”

　　JPL 通过操纵已告终贸易化的工夫来做到这一点，征求 DataRobot 和 Google Cloud，Mattmann 说。为了确定一项特定工夫是否值得投资，公司会思考它是否会节俭本钱、功夫和资源。 “它仍旧是成熟的，因此该当或许证据这一点。”

　　看待处于中等成熟度的工夫，JPL 着眼于该工夫是否有告终新效力的本领以及本钱怎么。他说：“比方咱们要去火星，有一个用于深空电信的细管道。而此日，有足够的带宽每天从火星向地球发送约莫 200 张照片。

　　咱们派出的那些精美的火星探测器有豌豆巨细的大脑，他们正正在运转 iPhone 1 管造器。咱们只把颠末辐射硬化的东西留的太空中，咱们信任它们能够承担深空境遇。咱们知晓机能优良的芯片是那些较旧的芯片，于是咱们不正在漫游车前实行高级 AI 或 ML。

　　但 Ingenuity 直升机最初只是举动工夫演示而并非义务的主题，它搭载了高通骁龙管造器，即 AI 芯片。这向咱们证据，有不妨具有更新的芯片并做更多的 AI。”

　　正在这里， AI 将启用目前无法告终的新用例。比方，漫游者无需每天发还 200 张图像，而是能够操纵 AI 理会图像，向地球发送一百万个文字诠释；比方，正在特定倾向上有一个枯窘的湖床，咱们能够通过文本得回比现阶段更多的可见度。

　　结果，看待最前沿的测验性 AI 工夫，权衡胜利的模范是它们是否许诺已毕新的科学，以及撰写并宣告新论文。

　　Mattmann 说：“演练和成立模子是有本钱的。像谷歌和微软等公司能够随时拜候海量的演练数据，但正在 JPL数据集很难获取，须要博士级的专家实行理会和象征。正在 NASA，咱们演练新 AI 模子的本钱是贸易行业的 10 到 20 倍。”

　　正在这里，新工夫的崭露能够让 NASA 用更少的人为标签来创修 AI 模子。

　　当没有直接的法子来权衡 AI 项宗旨交易影响时，公司会从闭连的闭节绩效目标 (KPI) 中开掘数据。这些代庖变量平时与交易倾向闭连，此中征求客户速意度、上市功夫或员工保存率。

　　Atlantic Health System 公司便是一个范例的例子。Sunil Dadlani 是该公司的高级副总裁兼 CIO，他以为正在其公司病人是每个决议的主题。于是正在很多方面， AI 投资的回报是通过考查病人照顾的订正来权衡的。他说，这些以病人工核心的目标征求缩短住院功夫、加快医疗功夫、加快保障资历验证以及更速的事先保障授权。

　　另一个项目涉及操纵 AI 来援帮放射科大夫搜检扫描结果。此中一个KPI 是放射科大夫对潜正在分表发掘的警报频率。Dadlani 说：“截至 2022 年 4 。云迹机器人使用方法