ROI ในที่นี้หมายถึง การนำ AI มาใช้ช่วยปรับปรุงผลลัพธ์จริงได้มากกว่าต้นทุนที่เสียไปหรือไม่ — ทั้งในแง่เงินและ overhead ที่ซ่อนอยู่ กับดักคือการเฉลิมฉลอง vanity metrics ("จำนวนบรรทัดที่สร้าง", "จำนวน prompt ที่รัน") ซึ่งไม่ได้บอกอะไรเกี่ยวกับคุณค่าเลย ผมวัดผลลัพธ์ ชั่งน้ำหนักต้นทุนที่แท้จริง และตัดสินใจจากหลักฐาน ไม่ใช่กระแส
เพิกเฉยต่อ "จำนวนบรรทัดโค้ดที่ AI สร้าง" — โค้ดที่มากขึ้นเป็นต้นทุน ไม่ใช่ชัยชนะ
เครื่องมือที่ประหยัดเวลาพิมพ์ไปหนึ่งชั่วโมงแต่เพิ่มเวลา review อีกหนึ่งชั่วโมง ไม่ใช่ชัยชนะ
ผลประโยชน์บางอย่างมีจริงแต่คลุมเครือ เช่น ความพึงพอใจของนักพัฒนา, การ onboard ที่เร็วขึ้น, การสลับ context น้อยลง ความเสี่ยงบางอย่างก็คลุมเครือพอกัน เช่น ทักษะฝ่อ, คุณภาพที่ค่อยๆ คลาดเคลื่อนอย่างแนบเนียน เรียกสิ่งเหล่านี้ออกมาอย่างเปิดเผย แทนที่จะแสร้งว่าตาราง spreadsheet คือเรื่องราวทั้งหมด
ผู้นำถูกขอให้พิสูจน์ความคุ้มค่าของการใช้จ่ายเรื่อง AI มากขึ้นเรื่อยๆ การปฏิบัติต่อมันเหมือนการลงทุนอื่นๆ — ผลลัพธ์เหนือความหรูหรา, ต้นทุนที่แท้จริงเหนือราคาหน้าปก, หลักฐานเหนือกระแส — คือสิ่งที่แยกการได้ productivity ที่แท้จริงออกจากละครราคาแพง