Jūs pieņemat lēmumus par ieguldījumiem, bet ne par optimālo portfeli.
Jūs varat gūt lielāku peļņu ar saviem esošajiem projektiem.
Mēs aprēķinām optimālo scenāriju - pirms jūs pieņemat lēmumu.
Bez maksas. Bez saistībām. Pamatojoties uz jūsu esošajiem projektiem.
Tie paši projekti. Dažādas kombinācijas. Vairāk rezultātu.
StratePlan aprēķina optimālo portfeli tur, kur tradicionālie rīki sasniedz savas robežas.
Tā vietā, lai projektus vērtētu izolēti, mēs analizējam visas iespējamās kombinācijas - un identificējam labāko risinājumu.
Globālais optimums nav pieņēmums - to var aprēķināt.
Izvēlieties uzņēmējdarbības jomu:
Bloga galvenais raksts:
Hibrīda AI risinājumi
Kāpēc nākotne ir nevis "vairāk mākslīgā intelekta", bet gan paredzami lēmumi
Kopsavilkums
Šodien uzņēmumu un valsts iestāžu rīcībā ir vairāk datu, skaitļošanas jaudas un mākslīgā intelekta modeļu nekā jebkad agrāk - un tomēr un joprojām sistemātiski pieņem lēmumus, kas nav optimāli.
Iemesls nav tehnoloģisks, bet gan strukturāls:
Tradicionālais mākslīgais intelekts atpazīst pagātnes modeļus.
Tomēr lēmumiem ir jāoptimizē nākotnes mijiedarbība eksponenciālā iespēju telpā.
Tieši šeit rodas jauna kategorija: hibrīdie mākslīgā intelekta risinājumi.
Hibrīdais mākslīgais intelekts apvieno:
- uz datiem balstītu AI (mašīnmācīšanās, prognozējošā analīze)
- ar matemātisko portfeļa un kombināciju optimizāciju
- ar reāliem budžeta, riska un atkarības ierobežojumiem
Mērķis nav prognozēšana, bet gan optimāls sadalījums.
StratePlan ir šāda hibrīda sistēma: ne tikai vēl viens analīzes rīks, bet arī lēmumu pieņemšanas instruments Lēmumu inteliģences dzinējs, kas vienlaicīgi izvērtē miljardiem projektu kombināciju un aprēķina un aprēķina labāko stratēģisko rīcības virzienu.
1. Mūsdienu lēmumu pieņemšanas pamatproblēma
Gandrīz visās mūsdienu organizācijās investīciju lēmumi ir
- sadrumstaloti (atsevišķas struktūrvienības, departamenti, programmas)
- secīgi (Excel saraksti, sanāksmes, komitejas)
- vērtēti lineāri (ROI katram projektam, nevis tīklā)
Taču reālā lēmumu pieņemšanas telpa nav lineāra.
Pat ar 30 projektiem ir vairāk nekā 1 miljards iespējamo portfeļu.
Ar 60 projektiem: vairāk nekā 1 triljons kombināciju (2⁶⁰).
Neviens cilvēks, neviena komiteja un neviena tradicionālā IT sistēma nespēj izsekot šai telpai.
30-50 % no potenciālās ietekmes tiek zaudēti - nevis nepareizu projektu dēļ, bet gan nepareizu kombināciju dēļ.
2. Ko patiesībā nozīmē "hibrīdais mākslīgais intelekts"?
Termins "hibrīdais mākslīgais intelekts" bieži tiek lietots inflācijas veidā. Tehniski runājot, tas nozīmē:
Mācīšanās sistēmu sasaiste ar formālu optimizācijas loģiku.
Klasiskais mākslīgais intelekts
- atpazīst modeļus
- klasificē, prognozē
- optimizē lokāli
Hibrīdais mākslīgais intelekts
- modelē atkarības
- aprēķina mijiedarbību
- optimizē globāli visā lēmumu telpā
Runa nav par "labākām prognozēm", bet gan par: aprēķinātiem lēmumiem reālas sarežģītības apstākļos.
3. StratePlan kā hibrīda lēmumu pieņemšanas dzinējs
StratePlan savieno:
-
Mašīnmācīšanos
projektu ietekmes, risku un korelāciju novērtēšanai -
Matemātiskā optimizācija
nP-grūtu kombinācijas problēmu risināšanai -
Portfeļa loģika
ar budžeta, jaudas un mērķa ierobežojumiem
Sistēma aprēķina nevis atsevišķus biznesa gadījumus, bet gan optimālo projektu tīklu.
Rezultāts:
- +20 % līdz +60 % ietekmes pieaugums
- ar tādu pašu budžetu
- bez papildu projektiem
- tikai labākas kombinācijas rezultātā
4. Pašmācīšanās: kāpēc hibrīdais mākslīgais intelekts kļūst labāks ar katru lēmumu
Izšķirošā atšķirība starp "mākslīgo intelektu kā analīzi" un "hibrīdo mākslīgo intelektu kā lēmumu pieņemšanas sistēmu" ir tā Slēgtā cilpa: Reālo lēmumu rezultāti atgriežas atpakaļ modelī.
Tāpēc StratePlan nav statisks, bet gan pašmācības modelis - tādā nozīmē, ka tas nepārtraukti mācās nepārtraukti uzlabo ietekmes pieņēmumu un ierobežojumu kvalitāti, tiklīdz parādās jauni pierādījumi.
Tipiski pašmācīšanās mehānismi hibrīdajā mākslīgajā intelektā:
- Rezultātu atgriezeniskā saite (ex post): tiek mērīta realizētā ietekme salīdzinājumā ar plānoto ietekmi, un to izmanto kā mācību/kalibrēšanas datus
- Noviržu noteikšana: izmaksu, caurlaides laika, risku vai ārējo pamatnosacījumu izmaiņas tiek atpazītas un ņemtas vērā modelī
- Ierobežojumu apguve: atkārtojošās vājās vietas (jauda, piegādes ķēdes, apstiprinājumi, personāls) tiek modelētas "stingrāk" kā reāli ierobežojumi
- Sinerģijas mācīšanās: faktiskā mijiedarbība starp projektiem tiek kvantitatīvi noteikta (pozitīva/negatīva), nevis tikai pieņemta
Rezultāts ir sistēma, kas netiek optimizēta tikai vienu reizi, bet kļūst noturīgāka, reālāka un precīzāka ar katru portfeļa periodu stabilāka, reālistiskāka un precīzāka - bez atbildības automatizācijas: Cilvēks joprojām ir lēmumu pieņēmējs, bet mašīna nodrošina aprēķināto pamatu lēmuma pieņemšanai.
5. No lēmuma pieņemšanas līdz aprēķinam
Paradigmas maiņa ir fundamentāla:
| Klasiskais | Hibrīdais mākslīgais intelekts |
|---|---|
| Iekšēja sajūta | Aprēķins |
| Individuāli projekti | Portfeļa sistēma |
| Excel loģika | Eksponenciālā loģika |
| INI aplēses | Ietekmes optimizācija |
| Diskusija | Simulācija |
StratePlan padara lēmumu pieņemšanas telpu redzamu, aprēķināmu un kontrolējamu.
6. Atbilstība izpilddirektoriem, finanšu direktoriem un valsts budžetiem
Hibrīdais mākslīgais intelekts nav nākotnes tēma. Tā ir nepieciešamība, tiklīdz:
- vairāk nekā 7-10 projekti vienlaikus tiek uzskatīti par prioritāriem
- Budžets ir ierobežots
- Pastāv mijiedarbība
- saduras politiskie vai stratēģiskie mērķi
Sākot ar šo punktu, lēmumu pieņemšanas telpa pieaug eksponenciāli - un atstāj cilvēka kontrolējamo zonu.
Secinājums
Hibrīdais mākslīgais intelekts nav tehnoloģiska evolūcija. Tas ir ekonomisks imperatīvs.
Uzņēmumi un valstis, kas turpina pieņemt secīgus lēmumus, sistemātiski zaudē ietekmi, kapitālu un leģitimitāti.
Nākotne pieder organizācijām, kas vairs nelemj, bet aprēķina.
StratePlan nav instruments, bet gan jauna kategorija.
Dr. Igor Kadoshchuk ir datorzinātnieks, algoritmu arhitekts un viena no vadošajām personībām, kas stāv aiz mAInthink optimizācijas un lēmumu pieņemšanas algoritmiem. Kā platformu StratePlan™ un DeepAnT zinātniskais direktors viņš apvieno padziļinātu matemātisko izpēti ar praktiskiem pielietojumiem projektu portfeļu optimizācijā, uzņēmējdarbībā, finansēs un valsts pārvaldē.
Viņš ir ieguvis doktora grādu datorzinātnē prestižajā Moscow Institute of Physics and Technology (MIPT), kur viņš arī pasniedza kā datorinženierijas un matemātikas profesors. Viņam ir gadu desmitiem ilga pieredze ļoti sarežģītu matemātisko modeļu izstrādē projektu portfeļu optimizācijai un finanšu sistēmām, investīciju plānošanai un stratēģiskai lēmumu pieņemšanai. Viņa profesionālā karjera ietver vadošus amatus, tostarp Head of IT Gazprombank un projektu vadības direktors uzņēmumā TransTeleCom.
Dr. Kadoshchuk raksta mAInthink AI Blogā. Kadoshchuk raksta par:
- algoritmisku stratēģiju optimizāciju
- jaunām ROI un ietekmes aprēķināšanas metodēm
- projektu portfeļu optimizāciju ārpus tradicionālajiem rīkiem
- cilvēka lēmumu pieņemšanas robežām un to, kā mākslīgais intelekts tās pārvar
Viņa mērķis: stratēģiju aprēķināt, nevis to novērtēt.
Viņa ieguldījums apvieno zinātnisku precizitāti ar skaidru un saprotamu valodu – vienmēr ar mērķi padarīt sarežģītas lēmumu telpas caurspīdīgas, pārvaldāmas un izmērāmas.