对于当今的CFO而言，随着AI技术更深入地融入企业运营，准确理解其成本效益正变得愈发重要。

CFO们不仅关注技术投资的回报率以及哪些AI用例最有效，还在思考：“仅仅因为我们能用AI做这件事，我们就应该用AI做吗？”Board公司CFO Gordon Pothier如此表示。

“我认为，我们首先需要真正理解并掌握这项技术的成本，”Pothier在接受CFO Dive采访时表示，该访谈聚焦于财务主管如何处理AI投资回报率问题。“我们该如何围绕它进行规划？”

健康怀疑

自2022年OpenAI推出ChatGPT以来，生成式AI已迅速成为许多专业人士和业务流程中的标准工具。

例如，Board的工程团队是早期采用者，“我认为，现在如果我们试图拿走这些工具，那将引发全面反抗，”Pothier说。

根据公司新闻稿，Pothier于2025年11月出任这家总部位于马萨诸塞州波士顿的企业规划平台的财务一把手。在加入Board之前，他在代码安全提供商Sonar任职三年，其中两年担任CFO。他过往的CFO经历还包括在Onapsis Inc.和Carbon Black担任财务主管。

然而，随着越来越多员工开始依赖AI，CFO们正更加关注其价格标签——以及过度依赖的潜在风险，无论是成本方面还是有效性方面。

例如，上个月，Uber高管透露这家网约车公司在短短四个月内就花光了其2026年的AI预算。这一消息引发了科技和企业高管日益增长的担忧，许多人需要平衡AI代币（企业使用模型时购买的数据处理单元）不断增长的成本与其尚未实现的投资回报率。

在当前的AI项目和支出方面，“CFO和其他关键公司领导者中存在更多‘健康怀疑’，”Pothier说。他补充道，采用该技术的推动力依然存在——Gartner预计到今年年底AI支出将超过2.5万亿美元（根据5月的一份报告）——而且生成式AI仍有有价值的用例。

但是，“我确实认为，怀疑正以一种健康的方式开始出现，比如‘好吧，这些成本节省是否真的可扩展，还是只是短期的？’”Pothier说。“投资回报率是多少？现在我们开始真正更多地讨论，未来几年的成本会是什么样子？”

过滤噪音

关于AI过度依赖，Pothier表示，企业的危险可能出现在“出于某种原因过快前进，而没有考虑问题的所有方面”的时候。

例如，在代币使用方面，企业可能正在计算当前代币的成本，但“我该如何进行情景规划，以应对未来三到五年的情况？”他说。

对于CFO来说，这意味着在内部AI实验和选择真正可持续的第三方供应商时，都需要进行更严格的审查，Pothier说。

例如，随着许多企业开始利用AI改善营销工作，不这样做似乎意味着落后——但CFO们必须“真正质疑”所提供的AI工具实际在做什么以及它是如何运作的，他说。

“一个聊天机器人是否真的比其他聊天机器人做得更多？”他说。“代币使用量又是多少？它是否在处理……以某种方式使用代币，导致成本会非常非常高？”

这并不是说CFO应该完全避免整合AI——如果有一个解决方案能解决特定问题，“你绝对应该考虑它，”Pothier说。“但我认为，你必须设法过滤掉一些噪音并确定优先级，而这并不总是容易的。”