Poradenství Big4 – hodnota za minimální náklady?

Co dnes dokáže vypočítat software – a proč management přesto zůstává managementem

Matematická optimalizace může automatizovat části komplexních analýz CAPEX, zkrátit cykly přepočítávání a zpřístupnit profesionální rozhodovací inteligenci širšímu okruhu lidí v podniku. Ne jako náhrada za strategii, poradenství nebo management – ale jako matematická infrastruktura pro rozhodování.

Co se stane, když se strategie změní během několika hodin?

Varování ohledně výsledků. Propad poptávky. Nové regulatorní požadavky. Vyšší náklady na financování. Akvizice. Geopolitická změna. Nebo prostě nový pokyn představenstva:

Je třeba snížit kapitálové

výdaje

(CAPEX).

Vezměme si společnost s investičním rozpočtem 500 milionů EUR.

Vedení se rozhodne pro snížení o 15 procent.

Nový rozpočet kapitálových výdajů (CAPEX): 425 milionů EUR.

Na první pohled se úkol jeví jako jednoduchý:

Kde ušetříme 75 milionů EUR?

To však není klíčová otázka pro vedení.

Mnohem zajímavější otázka zní:

Která kombinace zbývajících investic přinese za nových podmínek týkajících se rozpočtu, zdrojů, rizik, závislostí a strategie nejvyšší definovaný přínos hodnoty?

Tím se úkol zásadně mění.

Z krácení rozpočtu se stává matematický alokační problém.

Od změny strategie ke smyčce přepočítávání

Strategické podnikové poradenství je mnohem více než jen matematika.

Zahrnuje porozumění trhu, strategii, organizaci, transformaci, regulatorní otázky, znalost odvětví, komunikaci a lidský úsudek.

Software to nenahradí.

V rámci komplexních rozhodovacích procesů však existuje oblast, kterou lze velmi dobře matematizovat:

a to kvantitativní výpočet alternativ.

Možný rozhodovací proces může například vypadat takto::

PŘEDSTAVENSTVO → FINANCE → KONTROLA → RIZIKA → PROVOZ → STRATEGIE → KONSOLIDACE → PŘEDSTAVENSTVO

Poté vedení položí novou otázku.

Co se stane, pokud budou investice (CAPEX) činit 400 místo 425 milionů EUR?

Co se změní, pokud se upřednostní určitá obchodní oblast?

Co se stane, pokud musí být projekt bezpodmínečně realizován?

Jaké dopady má další omezení zdrojů?

S každou změnou předpokladu může vzniknout nový výpočetní a koordinační cyklus.

Ne proto, že by finanční oddělení, controlling nebo externí poradci pracovali neefektivně.

Ale proto, že komplexní rozhodnutí jsou často organizována sekvenčně.

Kolik vlastně stojí jedno rozhodnutí?

Podniky měří náklady svého kapitálu.

Měří ROI, NPV, IRR, cash flow, objem investic a odchylky od rozpočtu.

Ale jak často se měří, kolik stojí proces, v jehož rámci se o tomto kapitálu rozhoduje?

Pro tento účel lze formulovat koncepční rámec pro řízení a controlling:

Náklady na rozhodnutí = interní náklady na pracovní sílu + manažerská kapacita + externí poradenské náklady + náklady na přepracování + náklady na zpoždění + oportunitní náklady + případně náklady na pokračující nesprávně alokované kapitálové výdaje (CAPEX).

Náklady na rozhodnutí zde nejsou standardizovaným účetním ukazatelem, ale koncepčním referenčním rámcem pro ekonomické posouzení rozhodovacích procesů.

Vnitřní náklady na pracovní sílu

Na významnějších investičních rozhodnutích se mohou podílet oddělení financí, controllingu, řízení rizik, provozu, strategie, inženýrství, nákupu a IT.

Čistě ilustrativní výpočetní příklad:

20 zaměstnanců × 150 EUR celkových nákladů za hodinu × 30 hodin × 5 iterací = 450 000 EUR.

Tento příklad výslovně nepředstavuje srovnávací měřítko pro skutečné náklady na rozhodování. Ukazuje pouze, jak opakované cykly analýz a přepočtů mohou vytvořit významnou interní nákladovou položku.

Manažerská kapacita

Ještě významnější může být vázaná manažerská kapacita.

Finanční ředitel, představenstvo, vedoucí divizí a investiční výbory mají omezený čas.

Ekonomická otázka proto nezní pouze:

Kolik stojí hodina práce managementu?

,

ale:

Jaká rozhodnutí, změny nebo realizace by bylo možné provést ve stejném čase?

Náklady na externí poradenství

Strategické poradenství, korporátní finance, technické poradenství a další specialisté mohou do komplexních rozhodovacích procesů vnést důležitou dodatečnou odbornost.

Ale i externí analytické kapacity představují ekonomický zdroj.

Čím více variant, přepočtů a sladění je zapotřebí, tím větší může být související náklad.

Náklady na přepracování

Změna zadání ze strany vedení může částečně zneplatnit již hotové výpočty, scénáře a prezentace.

Modely se upravují. Data se znovu agregují. Odborná oddělení provádějí nové kontroly. Prezentace se mění.

Organizace provádí nové výpočty.

I přepočítávání je práce.

Možná větší nákladová položka: náklady na zpoždění (Cost of Delay)

Bezprostřední procesní náklady však nemusí být tím největším ekonomickým pákovým efektem.

Podstatně relevantnější může být jiná otázka:

Kolik stojí každý další den, kdy ještě nelze realizovat nové alokace kapitálu?

Zatímco se rozhodnutí připravuje a přepočítává, stávající činnosti mohou pokračovat.

Projekty pokračují.

Inženýrské kapacity zůstávají vázány.

Mohou být zadávány

objednávky.

Externí dodavatelé pokračují v práci.

Plánované úspory mohou začít později.

Atraktivnější investice mohou být zahájeny později.

Kapitál zůstává déle v stávající alokaci.

Tyto náklady zpoždění (Cost of Delay) se liší podle konkrétní společnosti a projektu, a proto je nelze seriózně vyjádřit paušálním procentním podílem.

Je však součástí ekonomického posouzení rozhodnutí.

Alternativní náklady: I dobrý projekt může být špatnou volbou

Projekt může mít kladnou čistou současnou hodnotu (NPV) nebo návratnost investic (ROI) a přesto nemusí být součástí ekonomicky nejvýhodnějšího celkového portfolia.

Proč?

Protože kapitál, zdroje a čas jsou omezené.

Relevantní otázka proto nezní pouze:

Je tento projekt ekonomicky výhodný?

ale:

Je tento projekt součástí ekonomicky nejvýhodnější dostupné kombinace projektů v rámci daných omezení?

Stanovení priorit není optimalizace

Tím vzniká důležitý rozdíl.

Stanovení priorit:
Který projekt má na základě definovaných kritérií vyšší prioritu?

Optimalizace:
Která přípustná kombinace projektů maximalizuje definovanou cílovou veličinu celého portfolia?

Při N binárních rozhodnutích o projektech existuje teoreticky 2N možných podmnožin.

U 100 projektů je to:

2^100 ≈ 1,27 × 10^30 teoreticky možných podmnožin.

Prakticky přípustný prostor řešení je výrazně omezen rozpočty, zdroji, závislostmi a dalšími omezeními. Moderní optimalizační postupy navíc nemusí jednotlivě vyzkoušet každou teoretickou kombinaci.

Řádová velikost však problém jasně ilustruje:

Rozhodování o portfoliu není totéž jako hodnocení projektů.

Decision Technology je již dávno Enterprise Technology

Matematická optimalizace, pokročilá analytika a datově podložená podpora rozhodování nejsou vizí budoucnosti.

Velcí technologičtí poskytovatelé, jako je IBM, již roky nabízejí technologie pro matematickou optimalizaci a řešení komplexních rozhodovacích problémů. I poskytovatelé platforem, jako je Palantir, se zabývají datově podloženými operativními rozhodovacími procesy.

To však neznamená, že specializovaná řešení v oblasti Decision Intelligence jsou z funkčního hlediska s těmito platformami srovnatelné.

Rozhodujícím bodem je něco jiného:

Decision Technology je již dlouho nedílnou součástí moderních podnikových technologií.

Zároveň ne každý matematicky definovatelný rozhodovací problém vyžaduje kompletní podnikovou platformu nebo rozsáhlý transformační projekt.

Zde vzniká nová kategorie specializované rozhodovací inteligence.

Místo toho, aby specializované řešení mapovalo celou datovou a rozhodovací architekturu podniku, může řešit jasně definovaný matematický problém.

Například:

Která kombinace našich investičních projektů maximalizuje očekávaný přínos hodnoty v rámci našich skutečných omezení?

Decision Intelligence 4 All

Právě v tom spočívá skutečná změna.

Profesionální matematická podpora rozhodování nemusí být výhradně součástí velkých poradenských, transformačních nebo podnikových IT projektů.

Rozhodovací problém lze nejprve zredukovat na několik klíčových proměnných:

ID projektu. Investice. Očekávaná hodnotová přidaná hodnota. Omezení.

Na tomto základě může matematický model vypočítat různé složení portfolia.

Ne každá organizace k tomu potřebuje novou podnikovou architekturu.

Ne každý matematický problém vyžaduje měsíce trvající transformační projekt.

A ne každá nová manažerská otázka by nutně měla vyvolat zcela nové kolo ručních přepočtů.

To je myšlenka, která stojí za Decision Intelligence 4 All.

Nejde o poradenství typu Big4 za cenu softwaru.

Nejde o IBM za vstupní cenu softwaru jako služby (SaaS).

Nejde o Palantir pro střední podniky.

Jde o:

snadno dostupný přístup k jasně vymezené matematické rozhodovací funkci.

The Algorithm Calculates. Management rozhoduje.

Decision Intelligence nesmí být zaměňována s automatizovaným řízením podniku.

Matematický model automaticky nedefinuje podnikovou strategii.

Nerozhoduje o tom, která továrna je strategicky důležitá.

Neurčuje, jaké riziko je představenstvo ochotno akceptovat.

Nedefinuje podnikovou kulturu.

A nenese žádnou manažerskou odpovědnost.

Vedení definuje:

cíle. priority. rozpočty. omezení. závislosti. rizika.

Matematika v rámci tohoto definovaného rozhodovacího prostoru vypočítává příslušné alternativy portfolia, resp. – v závislosti na modelu – optimální řešení.

Algoritmus vypočítává. Vedení rozhoduje.

Od konzultačních cyklů k Live Decision Intelligence

Tím se může změnit i rozhodovací smyčka.

Sekvenční proces může například vypadat takto:

OTÁZKA → ODDĚLENÍ → VÝPOČET → KONSOLIDACE → PREZENTACE → NOVÁ OTÁZKA → NOVÝ VÝPOČET

Pokud jsou data, cílových veličin a omezení již jsou strukturovaně k dispozici v matematickém modelu, lze z toho postupně přejít k:

OTÁZKA → VÝPOČET → POROVNÁNÍ → ROZHODNUTÍ.

To rozhodně neznamená, že k úplnému rozhodnutí představenstva dojde během několika sekund.

Doba výpočtu a doba potřebná k organizačnímu rozhodování jsou dvě odlišné veličiny.

Pokud však matematický model dokáže v krátké době přepočítat alternativní portfolia, lze výrazně zkrátit dosud časově náročnou fázi přepočtu.

Vedení tak může rychleji získat odpověď na jednu z nejdůležitějších otázek strategických rozhodovacích procesů:

Co kdyby?

Tři ekonomické páky

1

. Lepší alokace kapitálu

Otázka se mění z:

Které projekty jsou dobré?

na:

Která kombinace těchto projektů vytváří za daných podmínek nejvyšší definovaný přínos hodnoty?

Cílem je lepší alokace kapitálu v rámci stávajících rozpočtů a omezení – aniž by z toho vyplývala paušální záruka výsledku.

2

. Nižší náklady na rozhodování

Pokud lze přepočty automatizovat, existuje potenciál ke snížení manuální výpočetní zátěže, oprav a opakovaného vytváření scénářů.

Jak velký je tento efekt ve skutečnosti, závisí na dosavadním rozhodovacím procesu a dané organizaci.

3. Vyšší rychlost rozhodování

Pokud lze nový předpoklad vedení rychleji převést na novou alternativu portfolia, může se zrychlit i celý rozhodovací proces.

Čas

tak získává další ekonomický rozměr.

Nejen kapitál má svou cenu. Ekonomickou hodnotu má i čas potřebný k rozhodnutí.

Matematika může zvýšit srozumitelnost

Ne proto, že by matematika automaticky vedla ke správnému manažerskému rozhodnutí.

Model může provádět výpočty pouze v rámci svých dat, předpokladů, cílových funkcí a omezení.

Matematická optimalizace však může podporovat čtyři vlastnosti rozhodovacího procesu:

Transparentnost:
Na jakých datech a předpokladech je výpočet založen?

Sledovatelnost:
Jak vznikl výsledek?

Reprodukovatelnost:
Jaký výsledek se získá při identických nebo změněných parametrech?

Trade-off Transparency:
Jaké důsledky nastanou, pokud se změní rozpočet, priority nebo omezení?

Tím se mění i kvalita diskuse.

Z:

„Věříme, že toto je správná kombinace projektů.“

se stává kvantitativně přesnější otázkou:

„Jaká kombinace projektů vyplývá právě z těchto zdokumentovaných předpokladů?“

Co to znamená pro společnosti kótované na burze?

I zde je důležité jasné vymezení.

Rychlejší matematický výpočet automaticky neznamená vyšší kurz akcií.

Po strategickém šoku však může být vedení nuceno přehodnotit strategické předpoklady a tím i alokaci kapitálu.

Čím rychleji jsou k dispozici spolehlivé alternativy portfolia, tím dříve může vedení v zásadě přijmout konkrétní rozhodnutí o investicích, škrtech a prioritách.

To může zase podpořit přesnější interní rozhodovací základ a – při dodržení příslušných požadavků právních předpisů o kapitálovém trhu – fundovanější externí komunikaci.

Technologie neurčuje reakci kapitálového trhu.

Může však přispět ke zkrácení času mezi dvěma body:

ZMĚNA STRATEGIE → KVANTIFIKOVANÉ ROZDĚLENÍ KAPITÁLU.

To není konec poradenství

Naopak.

Čím lépe lze kvantitativní práci automatizovat, tím více lze lidskou odbornost využít tam, kde má největší hodnotu:

Strategie. Interpretace. Organizace. Transformace. Vyjednávání. Vedení. Rozhodovací schopnost.

Nejedná se tedy o příběh o:

Software versus poradenství.

Je to příběh o:

Software + management + odbornost.

Další etapa vývoje podnikových rozhodnutí založených na datech nespočívá v nahrazení managementu algoritmy.

Spočívá v tom, že matematicky vypočitatelné části rozhodovacího procesu budou automatizovány do té míry, aby vedení mělo více času na samotné rozhodování.

Lepší alokace kapitálu.
Nižší náklady na rozhodování.
Rychlejší rozhodnutí.

Decision Intelligence 4 All.

NEVĚŘTE NÁM.
VYPOČÍTEJTE SI TO.