Microsoft 高管：衡量 AI 投资回报不能只看自动化
微软负责 AI 转型的高管说了句实话：光算自动化省了多少人力，会低估 AI 的价值。她列举了风控、复杂度管理、定制化这些更难量化但更重要的收益。正在给 AI 项目定 KPI 的管理者可以拿这套思路来用。
Microsoft AI 与工作转型副总裁 Katy George 在接受 The Information 采访时谈到公司如何衡量 AI 的投资回报率。她认为 ROI 指标因业务而异，不能套用统一标准。她指出，AI 的价值不局限于自动化既有工作，还在风险降低、复杂度管理、细分与定制、收入增长等方向催生全新能力和流程。这类收益更难量化，但她强调它们比自动化节省的成本更重要。
这一表态反映出大型企业在落地 AI 时面临的真实难题：效率类收益容易用工时和成本核算，而能力类收益需要更长期的业务指标来验证。对正在制定 AI 预算和考核机制的企业管理者来说，Microsoft 的思路提供了一个参考框架：按业务场景分别设定衡量口径，而不是追求单一 ROI 数字。
How is Microsoft measuring AI’s return on investment?
Katy George, Microsoft’s Corporate Vice President of AI & Work Transformation, explains why the metric depends on the business.
“It's not just about AI doing automating work. We're actually seeing a lot of how AI creates whole new capabilities and processes around risk reduction, complexity management, segmentation, customization, revenue growth. And so those are a little harder to measure, but they're actually far more important."
本条情报归属 AITOP「行业」核心栏目，重点聚焦北美前沿实验室与硅谷科技巨头。在跨区域产业观察坐标中，该动态直接关联「AI 开发者工具链、Coding Agent 与工程化实践」研究主线，反映出当前技术演进与商业落地的最新风向。涉及核心实体与技术议题包括：Microsoft、企业AI、ROI、AI落地，读者可通过下方标签进入对应专题页查阅历史脉络与关联对比。
信源核验说明：本文原始线索采编自「The Information」（@theinformation），经 AITOP 多维评分管线结构化提炼。
