如何将AI使用与业务价值关联

# 如何将AI使用与业务价值联系起来 来源：https://openai.com/index/how-to-connect-ai-usage-to-business-value/ 随着越来越多团队使用AI，管理员和业务负责人需要了解它在哪些领域创造价值，以及下一步应投资何处。使用情况和支出只能反映部分情况，管理员还需要了解人们用AI完成什么任务、帮助他们达成什么目标。 ChatGPT管理控制台的分析功能整合了ChatGPT Work和Codex的使用数据、成本信息、任务洞察及成效指标。 以下介绍管理员如何运用这些工具来理解采用情况、支持团队并评估业务价值。 ## 了解AI使用情况与支出 使用情况分析展示采用率增长趋势和支出分布，帮助管理员聚焦支持工作、审核成本并评估资源需求。**使用情况**视图集中展示ChatGPT Work和Codex的活跃用户、配额及token使用量。例如，按组或用户筛选可以揭示采用率较低的环节，为管理员提供与团队负责人讨论工作流优化和培训需求的切入点。 显示ChatGPT Work和Codex活跃用户与配额趋势的使用概况。 ***使用情况****概览展示ChatGPT Work和Codex的活跃用户与配额趋势。所有截图均使用示意性演示数据。* ## 观察团队如何运用AI工作 **洞察**中的任务分类器帮助管理员理解AI支持的工作类型：它将消息样本归类为不同的用例和任务。例如软件工程包括功能开发和代码维护，而销售与收入则涵盖客户研究和规划。**概览**标签页直观展示工作构成；**用例**标签页提供带有任务细分的详细表格。管理员可以按组筛选以观察团队使用AI的方式，然后与业务负责人共同确定需要评估的工作流和成果。 展示任务配额分布的洞察概览。 ***洞察****概览展示配额在任务间的分配情况，从功能实现到客户研究。* 以下图中销售团队的案例显示，客户研究和规划消耗了最多配额——这成为讨论AI如何改变客户准备工作的起点。 展示销售任务、配额、消息数和活跃用户的用例表格。 ***用例****表格按任务分解团队工作，并显示配额、消息数和活跃用户数据。* ## 识别团队需要的培训与支持 在任务详情中，**模型**、**推理**和**速度**的细分显示各项设置在任务中的配额占比。这有助于管理员评估配置是否适合工作内容，并针对模型选择开展定向培训。例如，常规简报可能值得用更快速或低成本的设置测试，通过对比质量和复核修正时间来评估效果。 **插件排行榜**和**技能**视图展示支持任务的工具，帮助管理员聚焦培训内容并决定维护或共享哪些工作流。相关插件使用率低可能意味着访问权限或培训不足；常用技能可能需要明确负责人和定期更新。 账户研究与规划分析显示按模型、推理级别和速度划分的配额占比，以及插件和技能使用情况。Google Drive以30.81万次调用位居插件首位；Account Brief以9.6万次调用位居技能首位。 ## 追踪Codex对工程成果的贡献 **成果**视图展示Codex对合并提交和代码行数的贡献，以及代码审查活动。通过趋势分析和分组、用户或代码库筛选功能，帮助管理员和工程负责人理解采用情况，决定扩展访问权限或支持团队的方向。 如果Codex对合并代码的贡献份额持续增长，工程负责人可以将这一趋势与审查时间、缺陷率和返工情况进行对比，评估其是否帮助团队更高效地交付软件。 展示Codex对合并提交和代码行数贡献的成果仪表板。 ***成果****视图跟踪合并提交和代码行数中Codex贡献占比随时间的变化。* ChatGPT Work中的管理员插件支持管理员比较采用情况、支出和任务数据，并将发现转化为报告，为预算和推广决策提供依据。它还能生成成品报告，例如包含图表、关键发现和建议步骤的领导层演示文稿，可直接分享给跨部门利益相关者。 通过管理员API，团队可在自有仪表板中自动化报告生成，并将分析数据与业务系统数据相结合。例如支持工单仪表板可以同时展示配额使用情况和工单处理时间。 管理员插件对月度AI推广评估请求的回复。示意性使用量总计681万配额，增长45.3%；图表对比2026年8月12日至9月10日期间工程与销售部门Work和Codex的日配额使用情况。 *管理员插件对比团队配额趋势，为月度推广评估总结变化情况。* ## 将分析结果与业务成果关联 使用情况和任务数据是管理员与业务负责人共同探究价值的起点。业务负责人提供评估所需的背景信息：工作流发生了哪些变化、结果是否改善、以及改善的价值几何。双方可以将产品活动与交付时间、质量或盈利能力等指标相关联。 假设管理控制台中的任务分类器显示销售团队普遍进行客户研究。管理员检查模型选择是否适合任务，为CRM插件使用率低的场景提供培训，并分享确保客户计划一致性的技能。销售负责人随后对比准备工作时间与团队基线。如果节省了时间，则追踪多少时间用于客户对话、哪些对话转化为合格商机、哪些商机最终成交。该业务的收入和贡献边际有助于展示额外产能是否带来财务效益。 探索工作流价值时，可从以下几个问题入手： 1. **你希望改进什么？** 选择对团队重要的成果，例如更快准备、更高质量工作、更低成本或更多销售。 2. **当前流程是怎样的？** 建立基线：团队执行该任务的频率、耗时以及良好结果的标准。 3. **AI带来了哪些变化？** 在指定期限内对比结果，包括复核修正工作的时间消耗，确保更快的完成速度仍能保持团队质量标准。 4. **这为团队创造了什么可能性？** 节省的时间可能意味着更多客户对话；更高质量工作可能减少修正次数。与团队沟通了解这些改进在哪些方面最关键。 5. **收益是否值得投入？** 将团队收获与AI、部署及持续支持的成本进行对比，有助于决定扩展哪些方面以及团队需要哪些额外帮助。 ### 年度ROI示例：销售客户研究 假设一个销售团队，每人每周准备两份客户简报。每份简报整合客户历史、行业研究和下次对话要点。 #### AI带来了哪些变化？ 销售客户研究对比示例：人工准备简报需4小时，使用AI（含复核修正）仅需1小时，每份简报节省3小时。将50%节省时间重新投入意味着可增加3次30分钟客户通话。其他潜在收益包括更完善的客户计划、更个性化的触达和更短的交易周期。 #### 累计成效如何？ **年度节省时间** 20名销售 × 每周2份简报 × 节省3小时 × 46周 = 5,520小时 **预估年度产能价值** 假设团队将50%时间投入生产性工作，按每小时75美元的完全雇佣成本计算。销售人员可利用此时间接触新潜在客户、跟进商机并与客户深入交流。 5,520小时 × 50% × $75 = $207,000 **首年总成本** 假设**$60,000**用于AI、部署、培训和持续支持。 **($207,000 − $60,000) ÷ $60,000 = 245% 示意性ROI。** 工作流的价值可能超越生产力提升。在销售领域，更好的客户研究和对客户的共同理解能支持更深入对话、更强关系建立和新商机挖掘。团队可以衡量这些改进是否带来其他业务成果，如交易周期缩短或赢单率提升。 *所有数据均为假设。ROI反映预估产能价值，未包含赢单率提升、交易规模扩大或其他销售成果的潜在收益。* ## 客户看到的AI业务影响 从软件交付到现场活动运营，客户正在将AI应用于对其业务至关重要的任务： **1Password** (https://openai.com/index/1password/)使用Codex构建、审查和测试软件，使工程师能更快交付功能。通过Codex快速构建生产级功能和内部工具，同时保持严格的安全策略，该公司预估实现553% ROI和每年80万美元工程产能价值。 **ATV Big Air Tour** (https://openai.com/index/atv-big-air-tour/)使用ChatGPT Work检查活动列表、规划库存并提升网站可见性。列表审查时间从每周8小时降至1小时，库存工作从2-3天缩短至2-3小时，使团队有更多时间专注于巡演和客户服务。 **Playco** (https://openai.com/index/playco-game-prototyping-with-astra/)通过OpenAI API使用GPT‐6 Astra构建和测试可玩游戏原型。团队基于一个基础原型创建了三个主题化版本，报告称比使用前一个模型减少50%手动修复，帮助开发者测试和比较更多创意。 ## 如何开始 在管理控制台中打开**洞察**功能，选择一个支持业务优先级的常见任务。与业务负责人共同审查，商定基线和待衡量成果，并设定进度评估日期。利用结果决定是扩展工作流、改进团队使用方式还是测试不同方法。在我们的文档中了解更多详情(新窗口打开) (http://learn.chatgpt.com/docs/enterprise/work-codex-analytics)。