衡量人工智慧的實際使用情況

Measuring the Real Work of AI

出版日期: 2026年05月15日 | 出版商:

Frost & Sullivan | 英文 11 Pages | 商品交期: 最快1-2個工作天內

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儘管企業採用人工智慧的速度正在加快，但企業內部對人工智慧的實際使用、管治和評估方式的了解仍然有限。傳統的部署指標，例如許可證數量和表面的使用統計數據，已無法反映人工智慧對生產力、風險管理和業務績效的真正貢獻。隨著人工智慧逐步進入工作場所，衡量其有效性正成為企業負責任地、可擴展地部署人工智慧的基本能力。

本報告透過兩種對比鮮明又相輔相成的方法，檢驗了人工智慧衡量現狀的演變。一種方法是將衡量指標整合到更廣泛的數位化工作場所和營運模式中，將人工智慧洞察與體驗管理、主動營運和結果主導管治連結起來。另一種方法是將人工智慧衡量指標部署為中立、輕量級的層，無需預先進行任何改造，即可快速了解已批准和未獲批准的人工智慧工具的實際使用情況、熟練程度和價值。

透過比較這些模型，本研究根據組織的成熟度、風險承受能力和價值實現所需時間，確定了人工智慧衡量最有效的領域。此外，本研究也探討了企業如何安排和組合各種方法，以從實驗階段過渡到可衡量的執行階段。最終，本報告指出，人工智慧衡量不僅僅是事後報告，更是一個「連接實體」，它將整個組織的管治、賦能和投資決策聯繫起來。

為什麼人工智慧測量變得至關重要

人工智慧正在向邊緣運算發展。
執行指標的重要性正在降低。
管治必須在互動的瞬間發揮作用。

TCS：將測量能力整合到現代化數位化工作場所

代理功能增強
面向工作場所的AIOps

Larridin：一個客觀衡量實際使用情況、熟練度和價值的層。

輕量化架構
基本原則
基於角色的價值觀

方法比較：在轉換過程中進行測量與作為獨立層的測量。

最佳方案

整合式方法：獨立洞察 + 結構化轉型

概括

變革性成長之旅

由Growth Pipeline Engine(TM) 提供
Growth Pipeline Engine TM

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Product Code: KC84-69

Enterprise AI adoption has accelerated, but visibility into how AI is actually used, governed, and valued inside organizations remains limited. Traditional adoption metrics - such as license counts or surface?level usage statistics - no longer reflect AI’s real contribution to productivity, risk management, and business performance. As AI shifts decisively to the point of work, measurement is emerging as a foundational capability for responsible and scalable enterprise AI.

This report examines the evolving AI measurement landscape through two contrasting yet complementary approaches. One embeds measurement within a broader digital workplace and operating model, integrating AI insights with experience management, agentic operations, and outcome?driven governance. The other introduces AI measurement as a neutral, lightweight layer that rapidly surfaces real usage, proficiency, and value across sanctioned and shadow AI tools - without requiring prior transformation.

By comparing these models, the study clarifies where AI measurement delivers the greatest impact depending on organizational maturity, risk posture, and time?to?value requirements. It also explores how enterprises are increasingly sequencing or combining approaches to move from experimentation to measurable execution. Ultimately, the report positions AI measurement not as a retrospective reporting function, but as the connective tissue linking governance, enablement, and investment decisions across the enterprise.