MIT Sloan 管理评论发现利用 AI 设定 KPI 效果更好

利用 AI 来设定智能化的 KPI ，是大模型可以落地的又一个企业应用方向。可不要小瞧了这样一个小小的工具，国内有不少专做 KPI/OKR 设定与衡量的公司。

在当今高速变化的商业世界中，企业的成功很大程度上取决于对绩效的精确衡量和有效管理。关键绩效指标，即 KPI（Key Performance Indicators），正是为此而生。它们是企业用来衡量进步、成就目标和整体业务健康状况的关键工具。KPIs可以涵盖销售额、市场份额、客户满意度、生产质量和员工绩效等各个方面，其目的是提供一个清晰、量化的绩效框架，帮助决策者了解组织在关键领域的表现。

虽然现在很多互联网公司采用了谷歌创建的 OKR 来设定企业目标，但国内企业在实践的过程中，基本都把 OKR 当成 KPI 来用，只是相比于以往，OKR 这个工具有了一个更加系统的框架，企业能够真正地设定多个指标，以及开始在公司从上而下的推行，让组织都去设定一个目标。从这个角度来说，OKR 确实是一个好的工具。

（接下来就把 OKR 与 KPI 混用了，借用给组织设定目标这个概念）

设定精确的KPI至关重要，因为它们直接影响企业战略的制定和执行。适当的KPIs能够推动员工向着公司的长期目标努力，确保每个团队成员的工作与总体业务战略保持一致。

然而，在制定KPIs时，许多企业面临着不小的挑战。

• • 首先，确定哪些指标最能代表企业的成功并非易事。在众多的潜在指标中，挑选出最有影响力、最能反映关键成果的KPIs需要深刻的业务洞察力和市场理解能力。

• • 其次，随着商业环境的不断变化，昨天设定的KPI可能今天就不再适用。因此，企业需要持续地审视和更新它们的KPIs，以确保指标依然相关且能准确反映当前的业务状况。

另一个挑战是数据的收集和分析。企业需要有能力从庞大复杂的数据中抽取有价值的信息，并将其转化为明确的行动方向。这要求企业不仅要有高效的数据处理系统，还要有能力解读数据背后的深层含义。

此外，KPIs的过度复杂化或数量过多也可能导致团队成员难以理解、难以管理，甚至可能引起混淆和内部竞争，从而削弱其作为绩效管理工具的效力。因此，设计简洁、精确并且能够激励员工行动的KPIs对于企业至关重要。

随着技术的发展，尤其是人工智能（AI）在数据分析和决策优化方面的应用，企业有了新的工具来应对这些挑战。最近，MIT 斯隆管理评论上的一篇文章发现，人工智能可以帮助企业发展更智能的关键绩效指标（KPIs），他们称之为称为智能 KPIs（拖到最后点击阅读原文）。

智能 KPIs 能够更好地引导组织朝着关键业务目标前进。智能 KPIs 通过提供预测性洞察和情境意识，提供了更详细准确的企业情况，帮助组织改善绩效和促进各职能之间的协调。

通过对 3000 多名管理者进行的一项全球调查，MIT Sloan 管理评论和波士顿咨询集团发现，各行各业的高管正在使用人工智能来优化 KPI 的优先级、组织和共享，并提高 KPI 的准确性和预测能力。调查发现，使用人工智能来确定 KPI 优先级的受访者，其功能之间的协调改善的可能性是没有使用人工智能的受访者的 4.3 倍。

研究团队确定了三种类型的智能 KPIs：

• • 智能描述性 KPIs ，综合历史和当前数据，提供关于过去和当前绩效的洞察，并提供关键差距的背景信息。这些结果使 KPI 更有效，并加深对 KPI 之间关系的理解。

• • 智能预测性 KPIs ，预测未来绩效，提供潜在结果的可见性，并强调减少风险或扩大机会的预防性行动。例如，通用电气正在使用智能 KPIs 分析订单流程，以寻找增加未来订单的机会。

• • 智能指导性 KPIs ，不仅描述和预测，还会提供基于人工智能的建议来进行纠正措施。例如，赛诺菲利用智能 KPIs 根据供应链绩效调整销售指标。

企业还可以使用人工智能发现指标之间的相互依赖关系，以创建将不同 KPI 捆绑在一起的 KPI “集合”。即使涉及利润率和市场份额等多个职能和利益相关者的 KPIs，人工智能也可以帮助链接这些 KPIs。通过打破壁垒并增加协作，KPI 集合可以推进跨职能绩效。

人工智能还可以增强 KPI 信息共享和协作。调查显示，使用人工智能共享 KPIs 的公司在功能之间改善协调的可能性是不使用人工智能的组织的五倍，并且更容易灵活和应对。

比如，一个零售企业可能传统上会关注每日的销售额作为KPI。但AI分析可能揭示出其他因素，如客户在店内逗留的时间，对销售额有着直接的影响。这种洞察使企业能够设定更为全面和有针对性的KPI，如“平均顾客逗留时间”，从而更有效地驱动绩效提升。

此外，AI的预测能力还可以辅助企业在遇到突发事件时快速调整KPI。在面临如突发市场变动或竞争对手的新策略等挑战时，AI可以迅速预测这些事件对企业各项指标的潜在影响，并建议如何调整现有KPI以适应这些变化。

通过将AI融入 KPI 设定过程，企业不再只是被动地根据过去的绩效数据来制定指标，而是能够主动地结合对未来的预测来设计 KPI 。这使得 KPI 不仅能够反映当前的业务状况，而且还能指向企业未来的发展方向。

我也找到了一个关于 OKR 的 GPTs（https://chat.openai.com/g/g-aWMMZTS0D-okr-gpt/c/2c2b6f5e-e2f2-451f-a4b1-39c4e2011d3c），问他用研团队应该如何设计 OKR，他让我提供更多的团队和组织信息。把这样的工具引用到企业 IM 里，比如飞书，钉钉，应该能够节省不少时间，提升 OKR 的质量。