现在市面上各种AI工具层出不穷，不少企业非常有创新意识，开始积极的拥抱AI。很多老板都花了不少钱在AI上。

最近，一个家装公司的老板跟我说，他们也开始尝试使用AI，花了十几万采买工具，感觉这玩意还真不错，

以前设计师几个小时做的事情，现在几分钟就能干完。

改户型、做效果图、搭软装、调整风格、生成方案……效率比以前高多了，设计师加班少了，抱怨声也少多了。

于是，我问他，那买AI工具的钱赚回来了吧？

他哽住了。

我换了个问法，说那你觉得AI干的活能值多少钱？

还是答不上来。

好吧，再直白点：“一个月帮你省了多少人工？”

他说：“应该省了不少。”

我再问：“具体多少呢？”

“嗯……这还真说不清楚。”

反正AI确实很好用。

“有五六个设计师在用。”     “我们每天用了一百多次AI。”    “生成了八九十张图。”......

看到AI真正落地赋能业务，我们由衷感到高兴。

不过，对于一家企业而言，所有投入都势必追求可落地的回报。能够量化投入产出比，才是最优解。

AI 发展的这几年，先后出现了不少衡量AI价值的标准，比如大家都听过的 DAU、DAA 。DAU是每日活跃的用户数，也就是“有五六个设计师在用”；DAA是每日活跃的智能体，约等于“我们每天用了一百多次AI”。不过，这都是在算投入了多少，少了“产出”这边的值，又怎么算得清投入产出比呢？

| 从不清楚到价值明确

近来，在AI圈出现了一个新鲜的说法：DRV每日成果价值。

据说能从“产出”的维度来计算AI给人类干的活值多少钱。

怎么算的呢？一个非常直白的公式：

DRV = 标准工时 × 时薪 × 质量系数Q

简单来讲就是三个问题：

第一，这件事原本需要一个成熟的人做多久？

这就是标准工时。

第二，这个人做这件事，一个小时值多少钱？

这就是时薪。

第三，AI做出的东西能用吗，还改吗？

这就是质量系数Q。

三个数相乘，就是这次工作的DRV。

| 质量系数Q：成果质量纳入计算

质量系数Q怎么理解？它其实是你给AI评的分。

Q＝1，方案完美，可直接落地

Q＝0.5~0.8，有瑕疵，微调即可使用

Q＝0，漏洞百出，完全无效，需全部返工

为什么一定要加一个Q？

因为这里最容易出现一个误区：

做出来，不等于做好了。

所以，DRV不是单纯计算“AI干了多少活”，而是在计算“AI真正帮公司完成了多少有用的工作”。

举个例子：

一位家装公司的设计师，现在需要给一家民宿做前厅室内设计，他把初始平面图交给AI，让AI画一张初稿：

没多大会儿，AI交作业了，猛一看，还真是那么回事，画面精美细腻，还做出了民俗风韵。Q值可以给个0.7。

等等，好像哪里不对！仔细看看，空间结构、实际尺寸比例完全不对，门都开错了，根本没法用。看来只能给0.2安慰分了。

工作没完成，还得继续，那就换个AI工具，让LeapCore做做看。

一样的原始平面图，一样的提示词，这次出来的图，空间结构，尺寸、比例都对了，审美也没啥问题，细节还做的很丰富，可以松一口气，至少能用了。不过，还可以再精益求精一下，Q值暂且给个0.8吧。

这就是质量系数Q。

| DRV反馈：计量与训练的闭环

那么LeapCore执行的这次任务，值多少钱呢？

我们估算，设计师从构思到出图得3个小时。他的时薪是300元。所以，

这次任务的DRV=300元×3小时×0.8=720元

看到这里，DRV怎么计算AI产出的价值，应该很清楚了。

“不就是一个公式吗？”

其实，DRV的意义远不止于此。

真正重要的是：为你企业里的工作建立一把“价值标尺”。

以前大家说：“这个设计师效率挺高。”

现在可以进一步问：“他的标准工时是多少？”、“这项工作对应多少人工价值？”

“AI完成以后，质量到底怎么样？”、“最终产生了多少DRV？”

这样一来，很多原本说不清楚的问题，就开始变得清楚了。

公示中的Q，除了打分，更重要的作用是在指出短板、给到优化指引。

继续看刚才的设计图：

设计师给AI的Q值是0.8，是因为觉得还有改进的空间，比如：

1、地面的假山不喜欢，可以去掉

2、这是民宿，需要多一些温馨自然的元素

LeapCore接到指令后迅速开始修改，最终的结果如下：

设计师感觉很满意，不用再改了，Q=1。

调教AI的过程，就好比带新人上手工作。不过，AI拥有超强脑力，学习能力远超人类，你提出的意见、公司的标准，说过一次就能牢牢记住。Q就是你用来校准AI的方式，让它知道自己还得改、该往哪改。就这样不断的干活，不断的改进，Q值会不断上涨。一段时间以后，AI训练好了，做出来的东西甚至完全不需要改动，直接就能用。

| DRV：每一分投入都花得明白

现在AI赋能工作早已不是新鲜事，但搞清楚一个道理很重要：

AI本身不会创造价值，可量化、可核验、可落地的设计成果，才是真正的价值。

没有衡量标准的数智化投入，本质上都是碰运气。企业需要先手握自己的标尺，再用DRV精准算账，才能让每一分AI投入，都花得明明白白。

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