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:
Moniprojektioptimointi tekoälyn avulla
Tiivistelmä
Nykyään yritykset ja julkiset organisaatiot eivät kohtaa tieto- vaan päätösongelmaa Päätösongelma. Strategiset salkut koostuvat kymmenistä tai sadoista rinnakkain käynnissä olevista hankkeista, joilla kullakin on oma budjettinsa joilla kullakin on omat budjetit, riippuvuudet, riskit, sääntelyvaatimukset ja vaikutustavoitteet. Perinteiset suunnittelu- ja valvontamenetelmät (Excel, skenaariosuunnittelu, lineaarinen priorisointi) saavuttavat tässä kohtaa rakenteelliset rajansa, kun päätöksentekoalue kasvaa eksponentiaalisesti.
Tekoälyyn perustuva monihankeoptimointi puuttuu juuri tähän puutteeseen: se ei laske yksittäisiä hankkeita paremmin, vaan optimoi koko salkun järjestelmänä.
Ydinongelma
Aloitusajankohtien, budjettijaon, riippuvuuksien ja ristiriitaisten tavoitteiden mahdolliset yhdistelmät moninkertaistuvat jokaisen uuden hankkeen myötä, Riippuvuudet ja ristiriitaiset tavoitteet. Tietyn kokoluokan ylittyessä on matemaattisesti mahdotonta arvioida kaikkia vaihtoehtoja manuaalisesti tai tai sääntöihin perustuvaa kaikkien vaihtoehtojen arviointia. Tällöin päätökset perustuvat väistämättä heuristiikkaan, empiirisiin arvoihin tai poliittiseen täytäntöönpanokelpoisuuteen Täytäntöönpanokelpoisuuteen - ei globaaliin optimaalisuuteen.
Tekoälylähestymistapa
Nykyaikainen tekoäly mallintaa monihankesalkut korkea-ulotteisina optimointiongelmina. Skenaarioiden arvioinnin sijaan analysoidaan algoritmisesti miljardeja mahdollisia salkkuyhdistelmiä. Tavoitteena ei ole "yksi hyvä hanke", vaan paras kokonaispäätös tosielämän rajoitusten, kuten budjettirajoitusten, puitteissa Resurssien niukkuus, riskinottohalukkuus, ESG-tavoitteet tai strateginen vaikutus.
Tämän tuloksena KI:
- millä hankekombinaatiolla saavutetaan suurin kokonaiskannattavuus,
- mitkä näennäisesti houkuttelevat hankkeet aiheuttavat salkun kokonaiskuvan heikkenemistä,
- missä pienillä budjetin tai järjestyksen muutoksilla on valtava vaikutus,
- ja mitkä päätökset pysyvät kestävinä epävarmuuden vallitessa.
Strategista lisäarvoa C-tasolle ja johtokunnille
Monihankeoptimointi tekoälyn avulla siirtää päätöksenteon mielipiteistä laskelmiin. Hallituksen jäsenille, talousjohtajille ja julkisille päätöksentekijöille tämä tarkoittaa seuraavaa
- Läpinäkyviä, ymmärrettäviä päätöksiä vaistonvaraisuuden sijaan
- Mitattavissa oleva vaikutus ja ROI:n optimointi salkun tasolla
- Systemaattisten väärien päätösten ja vaihtoehtoiskustannusten vähentäminen
- Kyky tehdä päätöksiä myös äärimmäisen monimutkaisissa tilanteissa
Johtopäätös
Tekoäly ei korvaa johtajuutta - se korvaa epävarmuuden ennustettavuudella. Kasvavien projektimaisemien maailmassa monihankeoptimointi tekoälyn avulla ei ole teknologinen lisä vaan strateginen välttämättömyys. Yritykset, jotka aloittavat tänään, Laskemaan päätöksiä arvioinnin sijaan, saavat kestävän rakenteellisen edun.
Tämä käy selväksi mAInthink GmbH: n ja sen StratePlan-optimointijärjestelmän kaltaisten alustojen yhteydessä: Projekti- ja salkunhallinnan tulevaisuus ei ole nopeampi - se on optimoitu.
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.