如何在智能体时代管理AI投资

OpenAI News的一篇文章指出，企业可以通过衡量每美元的有用工作量、提升效率并将高价值工作流规模化，来管理智能体时代的AI投资。

此前企业缺乏系统化评估AI投资效益的方法，该文章提出了以单位成本的有用产出为核心的管理框架，这改变了以往仅凭定性与直觉决策的现状。

通过量化每美元能产生多少有用工作，企业可识别出低效环节；改进效率后，将已验证的高价值工作流进行规模化复制，从而持续优化AI投资回报。

企业可能依据该框架调整AI产品预算分配，优先支持效率指标优秀的工作流，中止或重审产出低下的项目，从而影响产品研发方向与资源投入。

• 开发企业内部AI投资效率仪表盘，实时展示每美元有用产出的变化趋势
• 推出面向中大型企业的AI工作流审计与优化咨询服务
• 构建高价值AI工作流模板库，帮助企业快速规模化已验证的流程

• 文章中“有用工作”的具体定义与度量标准是什么？
• 是否有实证案例证明该框架在不同行业中的效果？
• 在智能体场景中，如何区分有用工作与单纯的计算消耗？
• 企业实施该框架需要哪些前提条件（如数据基础设施）？