Dall’IA generativa al calcolo decisionale: quando le risposte non bastano più
L'IA generativa è in grado di spiegare come dovrebbe essere presa una decisione. Il calcolo decisionale determina quale decisione, nelle condizioni definite, produca il valore obiettivo più elevato.
Oggi ChatGPT, Gemini e altri sistemi di IA generativa sono in grado di analizzare, strutturare e spiegare complesse questioni gestionali in pochi secondi.
Tuttavia, per CEO, CFO e comitati di investimento, il vero lavoro spesso inizia proprio dove finisce la risposta generica.
Quali dei nostri progetti dovremmo effettivamente finanziare?
Quale combinazione di progetti genera il valore più elevato con il nostro budget?
Cosa succede al nostro portafoglio se il CAPEX diminuisce del 20%?
Quali progetti dovremmo rinviare se la capacità ingegneristica diventasse un collo di bottiglia?
Queste domande non necessitano di ulteriori spiegazioni.
Richiedono un calcolo.
Questo è il passaggio dall’ “Answer Generation ” alla “Decision Computation”.
Indice
- Che cos’è la “generazione di risposte”?
- Che cos’è il «Decision Computation»?
- Qual è la differenza tra IA generativa e Decision Computation?
- Perché il Decision Computation è rilevante per CEO e CFO?
- 20 questioni gestionali che possono essere calcolate
- Perché le decisioni relative al portafoglio sono problemi matematici
- Perché la decisione spetta al management
- Il Decision Computation nella sala del consiglio
- Unire l’IA generativa e l’ottimizzazione matematica
- Decision Computation con StratePlan
- Domande frequenti sul Decision Computation
Che cos’è la generazione di risposte?
La generazione di risposte indica la capacità dell’IA generativa di produrre una risposta linguistica a partire da informazioni, contesto e una domanda.
Un CFO potrebbe, ad esempio, chiedere:
«Come dovrei stabilire le priorità dei progetti CAPEX con un budget limitato?»
Un’IA generativa può fornire una risposta ben fondata:
Valutare i progetti dal punto di vista economico. Analizzare il VAN e il ROI. Tenere conto dei criteri strategici. Valutare i rischi. Considerare i vincoli di risorse. Confrontare gli scenari.
Questo risponde alla domanda:
Come dovrei procedere in linea di principio?
Ma non risponde ancora a:
Quale combinazione concreta dei nostri progetti dovremmo scegliere?
Che cos’è la Decision Computation?
Il Decision Computation indica il calcolo matematico delle opzioni decisionali sulla base di dati, obiettivi e vincoli concreti.
Anziché limitarsi a spiegare come si potrebbe prendere una decisione, viene calcolato l’effettivo spazio decisionale.
Ad esempio:
- 187 progetti di investimento
- 420 milioni di euro di CAPEX disponibile
- 31.000 ore di ingegneria
- 14 progetti obbligatori
- 23 dipendenze tra i progetti
- diversi stabilimenti
- diverse divisioni aziendali
- criteri strategici
- più periodi di pianificazione
La domanda non è più:
«Come funziona l’allocazione del capitale?»
Ma:
«Quale combinazione di questi 187 progetti soddisfa i nostri vincoli e massimizza la nostra funzione obiettivo definita?»
Si tratta di un problema di ottimizzazione matematica.
Qual è la differenza tra IA generativa e calcolo decisionale?
| IA generativa | Calcolo decisionale |
|---|---|
| spiega | calcola |
| genera risposte | calcola le opzioni decisionali |
| opera principalmente con il linguaggio e il contesto | opera con variabili decisionali, funzioni obiettivo e vincoli |
| risponde alla domanda «Come si potrebbe procedere?» | risponde alla domanda «Quale combinazione soddisfa al meglio il nostro obiettivo definito?» |
| struttura la conoscenza | struttura lo spazio decisionale |
| è in grado di spiegare i metodi | applica l’ottimizzazione matematica a dati concreti |
| fornisce argomentazioni e analisi | fornisce scenari calcolati e alternative di portafoglio |
L’IA generativa risponde a domande relative alle decisioni.
Il Decision Computation calcola le conseguenze di decisioni concrete.
I due approcci non sono necessariamente in concorrenza tra loro.
Possono coprire livelli diversi dello stesso processo decisionale.
Perché il Decision Computation è rilevante per CEO e CFO?
Molte decisioni manageriali non sono problemi di conoscenza.
L’organizzazione conosce i propri progetti.
La funzione finanziaria conosce il budget.
Il Controlling conosce i business case.
Il reparto operativo conosce le risorse.
Il reparto Strategia conosce le priorità.
Il problema consiste nel tradurre contemporaneamente tutte queste informazioni in una decisione coerente relativa al portafoglio.
La sfida non è la mancanza di informazioni.
La sfida sta nella combinazione.
Proprio per questo, con l’aumentare del numero di progetti, l’allocazione del capitale, la pianificazione CAPEX e la selezione del portafoglio diventano problemi matematici.
20 domande gestionali che possono essere calcolate
1. Quali progetti CAPEX dovremmo finanziare?
Risposta: la combinazione di progetti che, nel rispetto dei vincoli definiti in termini di budget, risorse, dipendenze e governance, soddisfa al meglio la funzione obiettivo prescelta.
2. Quale combinazione di progetti genera il valore più elevato con il nostro budget attuale?
Risposta: Non necessariamente i progetti con i valori singoli più elevati. È determinante il valore complessivo della combinazione ammissibile.
3. Quali progetti dovremmo eliminare se il nostro CAPEX diminuisse del 20%?
Risposta: Non un 20% forfettario da ogni settore. Il portafoglio dovrebbe essere ricalcolato in base al budget complessivo ridotto.
4. Quanto valore perdiamo effettivamente in caso di riduzione del CAPEX?
Risposta: Dipende dalla differenza tra i portafogli ottimizzati dei rispettivi livelli di budget.
5. Quali progetti dovremmo finanziare in caso di CAPEX aggiuntivo?
Risposta: La combinazione di progetti aggiuntiva che, nel rispetto delle restrizioni rimanenti, genera il valore marginale del portafoglio più elevato.
6. Quanto CAPEX aggiuntivo è conveniente?
Risposta: Il calcolo di diversi livelli di budget permette di individuare quanto valore di portafoglio aggiuntivo si genera grazie al capitale supplementare e dove il beneficio marginale diminuisce.
7. Come dovremmo distribuire il CAPEX tra le divisioni aziendali?
Risposta: Non necessariamente in base alle quote di budget storiche. L’allocazione può derivare dalla combinazione ottimale dei progetti tra tutte le divisioni aziendali.
8. Come dovremmo distribuire il CAPEX tra gli stabilimenti?
Risposta: Attraverso l’ottimizzazione congiunta dell’universo dei progetti, tenendo conto dei requisiti minimi, delle capacità e delle restrizioni specifiche di ciascuno stabilimento.
9. Quale combinazione di progetti massimizza il nostro NPV?
Risposta: La combinazione ammissibile con il VAN aggregato più elevato entro i vincoli definiti.
10. Quale combinazione di progetti massimizza il nostro ROI?
Risposta: Dipende dalla definizione esatta della funzione obiettivo del portafoglio. Una semplice classificazione in base al ROI dei singoli progetti non corrisponde automaticamente a un portafoglio complessivo ottimale.
11. Cosa succede se la crescita diventa più importante?
Risposta: Le ponderazioni strategiche vengono modificate e il portafoglio ricalcolato. In questo modo diventa chiaro quale allocazione di capitale si adatta alla nuova strategia.
12. Cosa succede se cambiano le nostre priorità strategiche?
Risposta: Ponderazioni diverse generano portafogli ottimali diversi. In questo modo, gli effetti delle decisioni strategiche diventano quantificabili.
13. Cosa succede se la capacità di ingegneria si riduce del 20%?
Risposta: L’ingegneria viene modellata come una restrizione di risorse più stringente. Successivamente, viene ricalcolata la combinazione ottimale di progetti.
14. Quali progetti immobilizzano una quantità particolarmente elevata di capitale o risorse?
Risposta: L’analisi del portafoglio evidenzia quali progetti assorbono risorse scarse in misura elevata e quali combinazioni alternative di progetti vengono di conseguenza escluse.
15. Quali progetti dovremmo avviare oggi e quali rinviare?
Risposta: In un’ottimizzazione pluriennale, l’avvio dei progetti, l’utilizzo del budget, il fabbisogno di risorse e le dipendenze vengono considerati congiuntamente su più periodi.
16. Qual è il nostro piano CAPEX quinquennale ottimale?
Risposta: Si tratta di un’ottimizzazione su più periodi che determina quali progetti dovrebbero essere realizzati in quale anno per soddisfare al meglio la funzione obiettivo definita, nel rispetto dei vincoli annuali.
17. Cosa succede se determinati progetti diventano obbligatori?
Risposta: I progetti obbligatori vengono impostati come vincoli fissi. Il portafoglio rimanente viene riottimizzato tenendo conto di questi progetti.
18. Cosa succede in caso di dipendenze tra i progetti?
Risposta: Le dipendenze vengono modellate matematicamente. Se, ad esempio, il progetto B presuppone il progetto A, non è consentita la selezione di B senza A.
19. Il nostro portafoglio CAPEX attualmente approvato è ottimale?
Risposta: È possibile verificarlo confrontando il portafoglio esistente con un portafoglio ottimizzato matematicamente, sulla base degli stessi dati, obiettivi e vincoli.
20. Quanto valore in più possiamo generare con gli stessi progetti e lo stesso budget?
Risposta: La differenza tra il portafoglio esistente e quello ottimizzato mostra il potenziale di miglioramento calcolato all’interno del modello definito.
Stessi progetti. Combinazioni diverse. Risultati migliori.
Perché le decisioni relative al portafoglio sono problemi matematici
Il motivo risiede nel numero di combinazioni possibili.
Con N progetti indipendenti, ciascuno dei quali può essere selezionato o meno, esistono teoricamente:
2^N combinazioni possibili.
| Numero di progetti | Combinazioni teoricamente possibili |
|---|---|
| 20 | 1.048.576 |
| 50 | ≈ 1,13 × 10^15 |
| 100 | ≈ 1,27 × 10³⁰ |
| 200 | ≈ 1,61 × 10⁶⁰ |
La decisione manageriale non consiste tuttavia nell’esaminare alla cieca tutte le combinazioni.
Consiste piuttosto nell’identificare, tra le combinazioni ammissibili, quelle che soddisfano al meglio la funzione obiettivo definita.
A tal fine si tiene conto dei vincoli:
- Budget CAPEX
- Entrate / Uscite
- Capacità ingegneristica
- Risorse umane
- Progetti obbligatori
- Dipendenze tra progetti
- Esclusioni reciproche
- Linee guida strategiche
- Investimenti minimi
- Budget massimi
- Capacità produttive
- Regole di settore
- Periodi di pianificazione
Da un elenco di progetti si ottiene così uno spazio decisionale matematico.
Perché la decisione spetta al management
Il "Decision Computation" non significa che la matematica sostituisca la decisione del management.
La matematica può solo ottimizzare all’interno del modello definito dall’azienda.
Il management stabilisce:
- quali obiettivi sono rilevanti,
- quali dati vengono utilizzati,
- quali criteri strategici si applicano,
- quali restrizioni sono vincolanti,
- quali progetti sono obbligatori,
- quali scenari vengono presi in considerazione.
Il calcolo fornisce quindi le seguenti risposte:
Quali conseguenze derivano da questi presupposti?
Si crea così una chiara distinzione:
la direzione definisce il quadro decisionale.
La matematica calcola lo spazio decisionale.
Il management prende la decisione.
Decision Computation nella sala del consiglio
Questo approccio diventa particolarmente rilevante quando il calcolo e la discussione del management non sono più separati nel tempo.
Tradizionalmente, una nuova domanda del management può innescare un nuovo ciclo di analisi.
I dati vengono adeguati.
La funzione finanziaria ricalcola i dati.
Le presentazioni vengono aggiornate.
Viene fissata un’altra riunione.
Se invece gli scenari di portafoglio possono essere ricalcolati immediatamente, il processo cambia.
Il CFO chiede:
«Cosa succede se il budget si riduce di 50 milioni di euro?»
Calcolare.
Il CEO chiede:
«Cosa succede se alla crescita viene attribuito un peso doppio?»
Calcolare.
Il reparto operativo risponde:
«Questa capacità ingegneristica non sarà disponibile l’anno prossimo.»
Calcolare.
Il Comitato per gli investimenti decide:
«Questi tre progetti sono obbligatori.»
Effettuare i calcoli.
A questo punto è possibile confrontare immediatamente gli scenari tra loro.
Domanda. Calcolo. Confronto. Decisione.
Unire l’IA generativa e l’ottimizzazione matematica
L’IA generativa e l’ottimizzazione matematica svolgono compiti diversi.
L’IA generativa è particolarmente adatta a:
- interazione linguistica
- elaborazione delle informazioni
- spiegazione
- strutturazione
- Interpretazione
- Sintesi
L'ottimizzazione matematica è particolarmente adatta per:
- problemi decisionali combinatori
- funzioni obiettivo
- vincoli di budget
- vincoli di risorse
- dipendenze
- Selezione del portafoglio
- Calcoli di scenario
L'architettura interessante non nasce quindi dalla domanda:
IA generativa o ottimizzazione matematica?
Ma piuttosto:
Quale compito dovrebbe essere affidato a quale metodo?
Una possibile ripartizione dei compiti potrebbe essere:
Ask.
Il management formula la domanda.
Understand.
L'IA fornisce supporto per il contesto, la struttura e l'interpretazione.
Calcolo.
L'ottimizzazione matematica calcola le alternative ammissibili per il portafoglio.
Confronta.
Il management mette a confronto scenari e compromessi.
Decide.
La decisione spetta al management responsabile.
Calcolo delle decisioni con StratePlan
StratePlan è stato sviluppato per decisioni complesse relative all’allocazione del capitale, al CAPEX e al portafoglio.
I dati di partenza possono essere relativamente semplici:
- ID progetto
- Investimento
- Valore atteso, VAN o utilità
A seconda del problema decisionale, è possibile aggiungere ulteriori dimensioni:
- criteri strategici
- Risorse
- Dipendenze del progetto
- Progetti obbligatori
- Divisioni
- Settori di attività
- Regioni
- Periodi di pianificazione
StratePlan calcola quindi le alternative di portafoglio in base agli obiettivi e ai vincoli definiti.
Se il budget, le risorse o le linee guida strategiche vengono modificati, il portafoglio può essere ricalcolato.
In questo modo, la pianificazione statica degli investimenti si trasforma in un processo decisionale interattivo.
L'intelligenza artificiale genera risposte.
StratePlan calcola le decisioni.
Non limitarti a classificare i progetti. Calcola il portafoglio.
Non fidarti di noi. Calcola tu stesso.
Domande frequenti sul Decision Computation
Cosa significa "Decision Computation"?
Il "Decision Computation" indica il calcolo matematico delle opzioni decisionali sulla base di dati, obiettivi e vincoli definiti. Nel contesto del portafoglio, ciò significa, ad esempio, calcolare, tra i numerosi progetti possibili, una combinazione di progetti che soddisfi al meglio una funzione obiettivo definita, nel rispetto dei vincoli di budget e di risorse.
Qual è la differenza tra Decision Intelligence e Decision Computation?
La Decision Intelligence è l’approccio più ampio al miglioramento sistematico delle decisioni attraverso dati, modelli, processi e tecnologia. La Decision Computation può essere intesa come il livello computazionale all’interno di questo approccio: lo spazio decisionale concreto viene modellato e calcolato matematicamente.
Qual è la differenza tra IA generativa e Decision Computation?
L’IA generativa produce risposte o contenuti sulla base del contesto e delle informazioni. La Decision Computation calcola opzioni decisionali concrete sulla base di variabili, funzioni obiettivo e vincoli definiti.
ChatGPT o Gemini possono ottimizzare i progetti CAPEX?
L’IA generativa può spiegare metodi, interpretare dati, strutturare modelli e fornire supporto nella formulazione di un problema di ottimizzazione. Tuttavia, per un’ottimizzazione del portafoglio affidabile, i dati aziendali concreti, le funzioni obiettivo e i vincoli devono essere elaborati in un modello matematico adeguato.
L’ottimizzazione matematica del portafoglio sostituisce il CFO o il comitato di investimento?
No. Il management definisce obiettivi, priorità strategiche, ipotesi e vincoli. L’ottimizzazione matematica calcola le conseguenze di tali parametri. La decisione finale spetta al management responsabile.
Perché una classifica dei progetti non è sufficiente?
Una classifica valuta i progetti singolarmente. L’ottimizzazione del portafoglio, invece, considera la combinazione dei progetti. A causa dei diversi investimenti, fabbisogni di risorse e interdipendenze, la migliore combinazione di progetti può discostarsi dall’ordine di una semplice classifica.
La Decision Computation può aiutare in caso di tagli al budget?
Sì. È possibile ricalcolare un portafoglio con un budget ridotto e confrontarlo con quello originario. In questo modo si individua quale combinazione di progetti, nelle nuove condizioni, mantenga al meglio il valore obiettivo definito.
La Decision Computation può tenere conto di più divisioni aziendali e stabilimenti?
Sì. Settori aziendali, stabilimenti, regioni o altre dimensioni organizzative possono essere inclusi in un modello di portafoglio come attributi e restrizioni.
La Decision Computation può essere utilizzata per più anni?
Sì. Nell’ottimizzazione pluriennale (Multi-Year Optimization) si modellano budget, risorse, durate dei progetti e dipendenze su più periodi. In questo modo è possibile decidere non solo quali progetti realizzare, ma anche quando.
Qual è l’obiettivo di Decision Computation?
L’obiettivo non è automatizzare le decisioni manageriali. L’obiettivo è rendere matematicamente trasparente lo spazio decisionale rilevante e rendere calcolabili e comparabili le conseguenze delle diverse direttive manageriali.
Qual è la domanda centrale alla base della Decision Computation?
Non solo: «Cosa dovremmo fare?»
Ma: «Cosa ne deriva concretamente dai nostri progetti, dal nostro budget, dalle nostre risorse e dai nostri obiettivi strategici?».
È proprio a questo punto che una risposta si trasforma in un calcolo.
Dall’IA generativa alla Decision Computation.
