AI到底有没有提效，别只看用了多少次
AI项目做了一个月，汇报材料通常不难看。开通了多少账号，调用了多少次，生成了多少文档，做了几个Agent，都能做成图表。但老板再问一句：“那到底省了什么？”会议室往往会安静一下。使用量只能说明有人打开过工具。真正的效率，要回到一项具体工作：原来怎么做，现在怎么做，时间、质量、成本和风险发生了什么变化。没有基线，就没有提效AI接入前，至少连续记录一到两周：每期任务量；单次人工时间；参与人数；等待和交接时间；返工和错误；高风险问题数量；当前软件和人工成本。不要靠回忆填写。可以用现有工单、Git记录、CRM时间、表格或抽样计时。使用WPS AI或其他表格工具整理数据可以，但原始数据口径要由业务负责人确认。先看五个真正有用的指标任务周期从工作触发到最终可用结果的时间。只记录模型响应几秒没有意义。如果AI十秒生成，员工排队等审批两天，流程仍然是两天。人工采用率人工采用率 = 被直接采用或小幅修改的AI结果 / AI总结果采用率太低，可能是输入、知识、任务定义或工具不合适。返工和错误率AI让第一稿更快，但如果后面要反复修正，时间只是从前面挪到了后面。要记录错误类型和业务影响，而不只是数量。单次任务成本包括：软件账号；模型API；服务器、存储和备份；流程维护；人工审核；异常处理；培训和集成投入。Dify、FastGPT或n8n可以降低部分集成门槛，但自托管也有服务器、升级和维护成本。可复制性不是看最会用AI的人能多快，而是第二位、第三位同岗位员工能不能得到相近结果。不能复制的提效，通常只是个人能力增强，还没有变成公司能力。一套够用的计算方法每月节省工时 = 每月任务量 ×（改造前单次人工时间 - 改造后单次人工时间） 每月时间收益 = 每月节省工时 × 人工小时成本 每月净收益 = 时间收益 + 可量化质量收益 - 软件、模型、维护和审核成本 投资回收月数 = 一次性投入 / 每月净收益质量收益不好估算时，不要硬填一个漂亮数字。可以单独记录漏单减少、响应变快、线上事故下降和客户投诉变化，等数据稳定再折算。一个明确标注的假设案例下面是演示计算，不是真实公司结果。某团队每月处理600张售后工单。原来每张分类和补字段需要6分钟，AI建议分类后人工确认需要2.5分钟。每月节省工时 = 600 ×（6 - 2.5）分钟 = 2100分钟 = 35小时假设综合人工小时成本为100元，时间收益约3500元。如果每月模型、软件和维护成本为1800元，暂时净收益约1700元。一次性集成和培训投入9000元，简单回收周期约5.3个月。但还要继续看：错误分类有没有增加；客服是不是更快找到技术人员；人工确认有没有形成排队；600张工单是否都适合AI；维护成本是否被低估。只算节省时间，很容易把返工和风险漏掉。给每个试点设继续和停止条件开始前就写下来：继续条件： - 单次人工时间至少下降30%； - 人工采用率达到团队设定门槛； - 高风险错误不增加； - 两名以上员工能独立使用； - 月度成本在预算内。 停止或调整条件： - 人工检查时间超过原流程； - 错误难以发现； - 数据或权限无法合规处理； - 业务负责人不愿继续使用； - 三个评估周期后仍没有稳定改善。这些比例需要公司按任务风险设定，不能把示例数字直接当标准。不同部门看不同结果研发：需求到PR周期、Review时间、测试、缺陷和回滚。销售：会后整理时间、CRM完整率、跟进遗漏和客户回复速度。客服：首次响应、人工采用、转人工、重复追问和错误承诺。财务：对账时间、异常发现、人工复核和错误影响。行政人事：制度问题响应、资料查找、员工重复咨询和内容更新速度。管理层：发现偏差所需时间、决策材料来源和待拍板问题是否更清楚。不要用一套指标评价所有部门。做一张每月评估表项目改造前本月目标结论任务量 单次人工时间 人工采用率无 返工率 高风险错误 0 软件和模型成本 维护与审核工时 可复现员工数 旁边保留问题清单：本月AI最常错在哪里，哪些资料缺失，哪个人工节点最慢，下个月准备改什么。ROI不是只决定“继续还是停止”有些试点时间没有明显下降，却暴露了数据版本混乱、流程口径不一和责任不清。这同样有价值，只是结果可能不是继续加模型，而是先整理流程和数据。也有些场景节省时间不多，但降低了高风险遗漏。它的价值不能只用工时计算。所以评估不是为了证明AI一定有效。它是为了让公司知道，应该扩大、调整、暂停，还是把精力转到更适合的地方。账号数量很容易增长。能讲清楚一项工作前后发生了什么，才算真正开始管理AI带来的效率。