Ön befektetési döntéseket hoz - de nem az optimális portfóliót.
A meglévő projektjeivel magasabb hozamot érhet el.
Mi kiszámítjuk az optimális forgatókönyvet - mielőtt Ön döntene.
Ingyenesen. Kötelezettség nélkül. Az Ön meglévő projektjei alapján.
Ugyanazok a projektek. Más kombináció. További eredmények.
A StratePlan kiszámítja az optimális portfóliót ott, ahol a hagyományos eszközök elérik határaikat.
Ahelyett, hogy elszigetelten értékelnénk a projekteket, az összes lehetséges kombinációt elemezzük - és azonosítjuk a legjobb megoldást.
A globális optimum nem feltételezés - kiszámítható.
Válassza ki az üzleti területet:
Blog fő cikk:
A magas ROI-jú felhasználási esetek kiszámítása mesterséges intelligenciával - miért nem megérzés a gazdasági siker?
A szervezetek folyamatosan a ROI-ról beszélnek. A gyakorlatban azonban éppen ezek a döntések azok, amelyekkel amelyek a legnagyobb hatással vannak a megtérülésre, meglepően ritkán számítják ki szisztematikusan.
A beruházások, a digitalizációs projektek, az átalakítási programok vagy a hatékonysági Programokat vagy hatékonysági intézkedéseket gyakran egyenként értékelik, műhelymunkák során rangsorolnak vagy politikai úton tárgyalnak. Az eredmény nem az optimális megtérülés - hanem egy elfogadott kompromisszum.
Számítson ki egy magas ROI-jú felhasználási esetet online most
A klasszikus ROI-számítások mögött meghúzódó félreértés
Egy egyedi felhasználási esetnek is lehet magas ROI-ja és mégis egy átfogó, nem optimális döntés része lehet. Ennek oka, hogy a gazdasági hatás nem elszigetelten jelentkezik, hanem több intézkedés összjátékában.
A magas ROI-értékű döntések ezért mindig Portfólió-döntések.
A láthatatlan döntési tér a felhasználási esetek mögött
Amint egyszerre több felhasználási eset áll rendelkezésre kiválasztásra, már nincsenek egyéni döntések, hanem egy exponenciálisan növekvő döntési tér.
N használati eset esetén 2N lehetséges beruházási kombináció, Megtakarítások, kockázatok és hatások kombinációi. Pontosan ez az a tér, amely a hagyományos ROI-megközelítésekben láthatatlan marad.
Magas ROI: találgatás vagy számítás?
Bárki, aki csak néhány változatot hasonlít össze valójában véletlenszerű döntéseket hoz egy gigantikus döntési térben. A legjobb ROI-t általában ott találjuk, ahol senki sem keresi, ahol senki sem keresi.
A legjobb felhasználási esettől a legjobb kombinációig
A magas ROI-jú felhasználási eset nem az, amelyik a legmagasabb egyedi megtérüléssel rendelkezik, hanem az, amelyik más intézkedésekkel kombinálva a legnagyobb összhasznot eredményezi.
A StratePlan kiszámítja a teljes döntési teret, és ebből talál:
Azt az egy projektkombinációt, amely a legnagyobb összhasznot eredményezi.
Ez pontosan az a pont, ahol a klasszikus ROI-logika a valódi döntéshozatali intelligenciától. Az AI nem a legjobb egyedi ROI-t számítja ki, hanem a globálisan optimális ROI-t az összes megengedett kombinációra vonatkozóan.
Miért nem elég az Excel, a tapasztalat és a workshopok
Emberek - a szakértelemtől függetlenül csak egy nagyon kis részt tudnak felfogni az exponenciális döntési tereknek.
A bizottságok ezért nem optimalizálják a ROI-t, hanem a döntések érthetőségét. Ez emberi - de gazdaságilag nem optimális.
Méret-összehasonlítás a magas ROI-jú döntésekhez
Méret-összehasonlítás:
a Tejútrendszerünk és egy "csak" 50 felhasználási esetet tartalmazó döntési tér
1,125 kvadrillió lehetséges kombinációból áll
A magas ROI-jú döntéseket ex ante kell meghozni
A legnagyobb gazdasági előny nem az utólagos optimalizálásból származik, hanem az előzetes optimalizálásból. A tőke lekötése előtt, A projektek elindítása vagy az erőforrások elosztása.
A magas megtérülés nem a jó indoklás eredménye - hanem hanem a jó számításokból.
Következtetés a döntéshozók számára
Ha magas ROI-jú felhasználási eseteket szeretne azonosítani, nem szabad összehasonlítani az egyes intézkedéseket. A teljes döntési teret kell vizualizálniuk és kiszámítani.
A mesterséges intelligencia nélküli döntések nem feltétlenül rosszak - de hanem figyelmen kívül hagyják a potenciális ROI nagy részét.
GYIK - A magas ROI-jú felhasználási esetek kiszámítása AI-val
Mit jelent valójában a "magas ROI-jú felhasználási esetek kiszámítása"?
Azt jelenti, hogy nem csak a potenciális intézkedéseket (felhasználási eseteket) kell egyenként értékelni, hanem szisztematikusan számszerűsíteni gazdasági hatásukat: Előnyök, költségek, kockázatok, Függőségek és határidők. A cél nem egy "hihető üzleti terv", hanem egy megbízható, összehasonlítható ROI-alap a rangsorolt döntésekhez.
Miért nem elég gyakran egy klasszikus ROI-számítás felhasználási esetenként?
Mert a valóságban a ROI ritkán keletkezik elszigetelten. A felhasználási esetek versenyeznek a költségvetésért, az erőforrásokért és a figyelemért - és befolyásolják egymást (szinergiák, kannibalizáció, szekvenciafüggőségek). Egy-egy egyedi megfontolás nem optimális átfogó döntéshez vezethet.
Mit csinál az AI másképp, mint az Excel a magas ROI kiszámításakor?
Az Excel jellemzően néhány kézzel kiválasztott változatot hasonlít össze. Az AI képes a döntési teret portfólióként modellezni és nagyszámú kombinációt értékelni (2n lehetséges portfólió n felhasználási esethez). Ezáltal láthatóvá válnak a ROI-optimalizált kombinációk, amelyek nem jelennek meg a hagyományos műhelyekben és táblázatokban.
Milyen bemeneti adatokra van szükség a megbízható ROI-számításhoz?
Általában: beruházás (CapEx/OpEx), várható hatások (forgalom, költségcsökkentés, minőség, átfutási idő), (felfutás), kockázatok/bizonytalanságok, korlátozások (költségvetés, személyzet, kapacitások), valamint a függőségek és a sorrendiség. Minél világosabban vannak meghatározva a célok és a korlátozások, annál megbízhatóbb az eredmények minősége.
Hogyan kezeli a mesterséges intelligencia a bizonytalanságot?
A bizonytalanságokat tartományok, forgatókönyvek vagy valószínűségi feltételezések formájában lehet modellezni. Ebből robusztus ajánlások származtathatók, például érzékenységi elemzések segítségével: Mely felhasználási esetek kombinációja marad gazdaságilag életképes még eltérések esetén is?
A "magas megtérülés" csak a legmagasabb megtérülést jelenti - vagy a legjobb teljes portfóliót is?
A vezetői kontextusban a magas ROI elsősorban portfóliócél: a kombináció amely a meghatározott korlátozásokon belül a maximális összhasznot eredményezi. Egy magas egyedi megtérüléssel rendelkező felhasználási eset ettől függetlenül lehet rosszabb a portfólióban, ha blokkolja az erőforrásokat vagy megakadályozza a jobb kombinációkat.
Mely területek esetében különösen fontos az AI-alapú magas ROI-számítás?
Jellemzőek a digitalizációs portfóliók, az automatizálás, az ellátási lánc, a termelés, Értékesítés/marketing, IT-korszerűsítés, energetikai/ESG-intézkedések és állami beruházási programok. Bárhol, ahol egyszerre sok egymással versengő kezdeményezést kell prioritásként kezelni.
Milyen gyorsan lehet megvalósítható eredményt elérni?
Gyakran két lépésben: először egy strukturált modell a legfontosabb felhasználási esetekkel és Felhasználási esetek és korlátozások (az egyértelmű rangsoroláshoz), majd a legfontosabbak mélyreható elemzése a csúcsjelöltek közül (a beruházási döntésekhez és a megvalósítás előkészítéséhez).
A mesterséges intelligencia helyettesíti a vezetői döntéseket?
Nem. A mesterséges intelligencia átláthatóságot, összehasonlíthatóságot és a kiszámított legjobb kombinációt biztosítja a meghatározott célok között. A döntés továbbra is a vezetésnél marad - de de a zsigeri megérzés helyett mérhető hatások alapján.
Mi a legfontosabb következtetés?
Ha magas ROI-jú felhasználási eseteket akar azonosítani, nem szabad csak egyedi számításokat készítenie, hanem a teljes döntési teret portfólióként kell kiszámítani. Gazdasági siker ekkor a számításokból - és nem a megérzésekből - származik.
Dr. Igor Kadoshchuk informatikus, algoritmus-tervező és a mAInthink optimalizációs és döntéstámogató algoritmusainak egyik meghatározó alkotója. A StratePlan™ és a DeepAnT platformok tudományos igazgatójaként a mélyreható matematikai kutatást gyakorlati alkalmazásokkal ötvözi a projektportfólió-optimalizálás, az üzleti élet, a pénzügyek és a közigazgatás területén.
Informatikából szerzett PhD-fokozatot a neves Moscow Institute of Physics and Technology (MIPT) intézményben, ahol számítástechnikai mérnöki és matematikai professzorként is oktatott. Több évtizedes tapasztalattal rendelkezik rendkívül összetett matematikai modellek fejlesztésében projektportfólió-optimalizálásra és pénzügyi rendszerekre, befektetéstervezésre és stratégiai döntéshozatalra. Szakmai pályafutása során olyan vezető pozíciókat töltött be, mint a Head of IT a Gazprombanknál és a projektmenedzsment igazgatója a TransTeleComnál.
Dr. Kadoshchuk a mAInthink AI Blogon publikál. Írásai többek között az alábbi témákkal foglalkoznak:
- algoritmikus stratégiaoptimalizálás
- új módszerek az ROI és a hatás kiszámítására
- projektportfólió-optimalizálás a hagyományos eszközökön túl
- az emberi döntéshozatal korlátai – és azok leküzdése mesterséges intelligenciával
Célja: a stratégiát kiszámítani, nem pedig megbecsülni.
Munkássága a tudományos pontosságot világos, közérthető nyelvezettel ötvözi – mindig azzal a céllal, hogy a komplex döntési tereket átláthatóvá, kezelhetővé és mérhetővé tegye.