企業投資與發展AI應用，投資報酬率應當為首要考量，企業必須思考：AI如何為企業帶來真實的商業價值，將支出花在刀口上。本文指出三大關鍵，對齊策略、衡量效益、有序治理，有效指出一套針對企業，可持續的價值評估方法。
在由代理型AI驅動的數位轉型浪潮裡，企業投資與發展AI應用，遍地開花。但當導入過多應用卻不見實際成效與回報，或無法有效擴展至更多企業場景，企業就會面臨資源投入與產出不成正比的窘境。
隨著企業應用AI的情境愈發多元，企業必須思考：AI如何為企業帶來真實的商業價值，將投資花在刀口上。
關鍵一：對齊企業策略，聚焦「做什麼」與「為什麼做」。若企業未能清楚定義導入AI的價值與目標，就容易出現僅展開技術實驗卻沒有實際商業成果的狀況。例如，雖然企業導入生成式AI知識庫，員工仍無法信任查詢結果，最終淪為實驗型專案，無法轉化為企業長期資產與競爭優勢。建議企業應從自身組織策略出發，盤點哪些關鍵痛點值得借用AI技術協助解決，並進一步評估短期與中期可產生的效益回報與繼續擴展的潛力。
關鍵二：建立緊扣經營成效且可衡量的標準。難以評估AI導入效益，一直是企業常見的挑戰之一。企業更關注的是這些技術是否能產生實質經營成果，若缺少明確可量化的成效標準，不僅會造成部門對應用成效的認知分歧，企業也難以持續投入資源與將其規模化。建議企業可以實際產出為核心，延伸設計一套多面向指標，例如人力節省的規模（數量與成本）、處理任務量、錯誤率、客戶滿意度等，來衡量AI專案的成效。此外，也應同步連結實際營運情境與成效，例如透過對照組、A/B測試等方式追蹤使用成效及優化應用方式，以驗證技術與商業價值之間的關聯性。
關鍵三：掌握規模化（Scale up）機制，同時強化技術、人才與治理。要將AI應用從單點走向規模化，關鍵在於是否有清晰的技術架構與方法，支持複製、擴展、落地，也需要搭配穩定的技術、人力與治理制度。首先，企業需建構一致且可擴展的AI應用架構，包括共用資料平台、模組化模型與API服務等，支持快速導入新場景能力。其次，應設立完善的治理營運制度，規劃AI使用原則與資料風險監控機制，確保企業在不同場景應用時有清晰的判準與流程。最後，也須強化企業內部AI文化與知識轉移，才能讓導入效益持續擴大、形成長期資產。
＜本文作者：林桂如現為台灣IBM諮詢數據與科技轉型業務負責人＞