Teet sijoituspäätöksiä - mutta et optimaalista salkkua.
Voit saavuttaa korkeamman tuoton nykyisillä hankkeillasi.
Me laskemme optimaalisen skenaarion - ennen kuin sinä päätät.
Maksutta. Ilman velvoitteita. Perustuen olemassa oleviin hankkeisiisi.
Samat hankkeet. Eri yhdistelmä. Lisää tuloksia.
StratePlan laskee optimaalisen salkun siinä vaiheessa, kun perinteiset työkalut tulevat tiensä päähän.
Sen sijaan, että arvioisimme hankkeita erikseen, analysoimme kaikki mahdolliset yhdistelmät - ja tunnistamme parhaan ratkaisun.
Globaali optimi ei ole oletus - se voidaan laskea.
Valitse liiketoiminta-alue:
Blogin pääartikkeli:
Mahdollisuuskustannusten laskeminen tekoälyn avulla - ennakkopäätökset johtotasolla
Kalleimmat kustannukset eivät sisälly mihinkään taseeseen.
Ne eivät johdu vääristä päätöksistä, vaan päätöksistä, jotka ovat mahdollisia mutta eivät optimaalisia.
Mahdollisuuskustannukset ovat kaikkien valitsematta jääneiden vaihtoehtojen menetetty hyöty. Todellisuudessa niitä tarkastellaan lähes yksinomaan jälkikäteen - jälkikäteen, hypoteettisesti, ilman seurauksia.
Tämä on riittämätöntä toimitusjohtajille, talousjohtajille, hallituksen jäsenille ja julkisille päätöksentekijöille. Olennainen kysymys ei ole: Mitä olisimme voineet tehdä toisin? Vaan pikemminkin:
Mikä päätös minimoi vaihtoehtoiskustannukset jo ennen täytäntöönpanoa?
Juuri tästä alkaa tekoälyn strategisesti merkityksellinen käyttö.
1. Mahdollisuuskustannukset syntyvät päätöksentekotilassa - eivät hankkeessa
Käytännössä päätöksiä käsitellään usein ikään kuin vaihtoehtoja olisi vain muutama. Hanke hyväksytään tai hylätään. Keskitytään yksittäisiin arviointeihin.
Todellisuudessa on kuitenkin olemassa täydellinen päätösavaruus, joka koostuu kaikista mahdollisista hankekombinaatioista. Jokainen päätös on valinta tästä tilasta - tietoisesti tai tiedostamatta.
Mahdollisuuskustannuksia syntyy, jos tätä tilaa ei lasketa täysin.
Tietyn monimutkaisuustason yläpuolella jokainen laskematon päätös on käytännössä vedonlyönti. Tämä ei johdu siitä, että päätöksentekijät toimisivat epärationaalisesti, vaan siitä, että päätöksentekoavaruus ei ole enää hallittavissa.
2. Ennakko- eikä jälkikäteen: ratkaiseva näkökulman muutos
Jälkikäteisanalyysit selittävät menneisyyttä. Ne auttavat oppimisessa, eivät päätöksenteossa.
Mahdollisuuksien kustannusten ennakkolaskenta tarkoittaa
- kaikkien sallittujen hankekombinaatioiden samanaikaista tarkastelua
- Mukaan lukien budjetti, riskit, kapasiteetti ja sääntelyn asettamat rajoitukset
- optimoidaan pikemminkin salkkuja kuin hankkeita
Mahdollisuuskustannukset eivät enää ole oletus vaan mitattavissa oleva ero:
Valitun ratkaisun ja kokonaisoptimin välinen ero.
3. Miksi ihmiset ja Excel epäonnistuvat rakenteellisesti
Excel on erinomainen laskentatyökalu. Excel ei kuitenkaan optimoi - se arvioi ennalta määriteltyjä skenaarioita.
Klassisten päätöksentekoprosessien tyypilliset rajoitukset:
- lineaarinen ajattelu ja eksponentiaalinen todellisuus
- Esisuodattimet ("huippuhankkeet") täydellisen tutkimisen sijaan
- Heuristiikat optimoinnin sijaan
Mahdollisuuskustannukset syntyvät, jos vaihtoehtoja ei ole koskaan harkittu.
4. Tekoäly on ennakko-optimoinnin edellytys
Tekoäly ei korvaa johtamista, vaan on väline, jonka avulla voidaan tunkeutua erittäin monimutkaisiin päätöksentekotiloihin.
Mahdollisuuskustannusten yhteydessä tekoäly tarkoittaa
- 2N-päätösavaruuden täydellinen tutkiminen
- kaikkien sallittujen yhdistelmien samanaikainen arviointi
- matemaattisesti perustuva globaalin optimin valinta
Tavoitteena ei ole "hyvä" päätös, vaan pikemminkin
päätös, jonka vaihtoehtoiskustannukset ovat mahdollisimman pienet.
5. Yksi optimaalinen hankeyhdistelmä
StratePlan ei laske yksittäisiä hankkeita, vaan koko päätösavaruuden - ja tunnistaa siitä:
Se yksi hankekombinaatio, joka tuottaa suurimman kokonaishyödyn.
StratePlan laskee koko päätösavaruudenja tunnistaa yhden hankekombinaation, joka tuottaa suurimman kokonaishyödyn:
Mahdollisuuskustannuksia ei arvioida, vaan ne lasketaan tarkasti: optimaalisen ja kunkin osaoptimaalisen vaihtoehdon välisenä etäisyytenä.
6. Suuruusluokkien ymmärtäminen - ei niiden aliarvioiminen
Monimutkaisuutta on vaikea visualisoida. Vertailu tekee siitä konkreettista.
Mittakaavavertailu:
linnunratamme ja kaupungin päätösavaruus, jossa on "vain" 50 hanketta
1,125 kvadriljoonaa mahdollista hankekombinaatiota
7. Mahdollisuuskustannukset uutena hallinnon tunnuslukuna
Perinteiset keskeiset suorituskykyindikaattorit mittaavat päätöksenteon suorituskykyä.
Mahdollisuuskustannukset mittaavat itse päätöksen laatua.
Tämä tekee niistä keskeisen ohjausparametrin:
- Pääoman kohdentaminen
- julkiset talousarviot
- Muutosohjelmat
- Investointi- ja innovaatiosalkut
Johtopäätös
Mahdollisuuskustannukset ovat todellisia. Ne ovat mitattavissa. Ja ne syntyvät etukäteen.
Tekoälyn avulla ne voidaan ensimmäistä kertaa laskea ennen päätöksen tekemistä.
Kaikki päätökset eivät ole vääriä. Mutta jokainen ei-optimaalinen päätös aiheuttaa vaihtoehtoiskustannuksia.
Kysymys on vain siitä, tiedätkö ne - ennen kuin teet päätöksen.
Usein kysytyt kysymykset - Mahdollisuuskustannukset tekoälyn avulla
Mitä ovat vaihtoehtoiskustannukset?
Menetetty hyöty siitä, että paras vaihtoehto jätetään valitsematta.
Miksi lasketaan ennakkoon?
Koska se on ainoa tapa välttää peruuttamattomat vääränlaiset kohdentamiset.
Miksi Excel ei riitä?
Excel arvioi skenaarioita - se ei optimoi päätöksentekotiloja.
Milloin tekoäly on tarpeen?
Päätösavaruus kasvaa eksponentiaalisesti noin seitsemästä hankkeesta.
Ovatko tulokset ymmärrettäviä?
Kyllä, jokainen päätös perustellaan matemaattisesti läpinäkyvällä tavalla.
Dr. Igor Kadoshchuk on tietojenkäsittelytieteilijä, algoritmiarkkitehti ja yksi mAInthinkin optimointi- ja päätöksentekoalgoritmien keskeisistä taustavaikuttajista. StratePlan™- ja DeepAnT-alustojen tieteellisenä johtajana hän yhdistää syvällisen matemaattisen tutkimuksen käytännön sovelluksiin projektisalkkujen optimoinnissa, liiketoiminnassa, rahoituksessa ja julkishallinnossa.
Hänellä on tietojenkäsittelytieteen tohtorin tutkinto arvostetusta Moscow Institute of Physics and Technology (MIPT) -yliopistosta, jossa hän on myös toiminut tietotekniikan ja matematiikan professorina. Hänellä on vuosikymmenten kokemus erittäin monimutkaisten matemaattisten mallien kehittämisestä projektisalkkujen optimointiin ja rahoitusjärjestelmiin, investointisuunnitteluun sekä strategiseen päätöksentekoon. Hänen ammatilliseen uraansa kuuluvat johtotehtävät, kuten Head of IT Gazprombankissa ja projektinhallinnan johtaja TransTeleComissa.
Dr. Kadoshchuk kirjoittaa mAInthink AI -blogissa. Kadoshchchuk käsittelee muun muassa seuraavia aiheita:
- algoritminen strategiaoptimointi
- uudet menetelmät ROI:n ja vaikuttavuuden laskentaan
- projektisalkkujen optimointi perinteisten työkalujen tuolla puolen
- inhimillisen päätöksenteon rajat – ja kuinka tekoäly ylittää ne
Hänen tavoitteensa: laskea strategia, ei arvioida sitä.
Hänen työnsä yhdistää tieteellisen täsmällisyyden selkeään ja ymmärrettävään kieleen – aina tavoitteena tehdä monimutkaisista päätöksentekoympäristöistä läpinäkyviä, hallittavia ja mitattavia.