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:
Augstas ROI izmantošanas gadījumu aprēķināšana ar mākslīgo intelektu - kāpēc ekonomiskie panākumi nav intuitīva sajūta
Organizācijas pastāvīgi runā par ROI. Tomēr praksē tieši šie lēmumi kuriem ir vislielākā ietekme uz atdevi, pārsteidzoši reti tiek sistemātiski aprēķināti.
Ieguldījumi, digitalizācijas projekti, pārveides programmas vai efektivitātes paaugstināšanas programmas Programmas vai efektivitātes pasākumi bieži tiek vērtēti individuāli, prioritātes tiek noteiktas semināros vai politiski apspriestas. Rezultāts nav optimāla ROI - bet pieņemams kompromiss.
Aprēķiniet augstas INI izmantošanas gadījumu tiešsaistē tagad
Klasisko ROI aprēķinu neizpratne
Viena lietojuma gadījuma ROI var būt augsts un tomēr būt daļa no vispārēja neoptimāla lēmuma. Tas ir tāpēc, ka ekonomiskā ietekme nav izolēta, bet vairāku pasākumu mijiedarbībā.
Tāpēc lēmumi ar augstu INI vienmēr ir Portfeļa lēmumi.
Neredzamā lēmumu telpa aiz lietošanas gadījumiem
Tiklīdz vienlaicīgi ir pieejami vairāki lietojuma gadījumi izvēlei, vairs nav individuālu lēmumu, bet eksponenciāli augoša lēmumu telpa.
Ar N lietojuma gadījumiem ir 2N iespējamo ieguldījumu kombināciju, Ietaupījumu, risku un seku. Tieši šī telpa tradicionālajās ROI pieejās paliek neredzama.
Augsta ROI: uzminēt vai aprēķināt?
Ikviens, kurš salīdzina tikai dažus variantus patiesībā pieņem nejaušus lēmumus milzīgā lēmumu telpā. Labāko INI parasti atrod tur, kur neviens nemeklē, kur neviens nemeklē.
No labākā izmantošanas gadījuma līdz labākajai kombinācijai
Lietošanas gadījums ar augstu INI nav tas, kam ir vislielākā individuālā atdeve, bet tas kombinācijā ar citiem pasākumiem rada vislielāko kopējo ieguvumu.
StratePlan aprēķina visu lēmumu pieņemšanas telpuun atrod no tās:
Vienu projektu kombināciju, kas rada vislielāko kopējo ieguvumu.
Tieši šajā gadījumā klasiskā ROI loģika no patiesas lēmumu pieņemšanas inteliģences. Mākslīgais intelekts neaprēķina labāko individuālo ROI, bet globāli optimālo ROI visās pieļaujamajās kombinācijās.
Kāpēc nepietiek ar Excel, pieredzi un semināriem
Cilvēki - neatkarīgi no kompetences var aptvert tikai ļoti nelielu daļu eksponenciālo lēmumu telpas.
Tāpēc komitejas neveicina INI optimizāciju, bet gan lēmumu saprotamību. Tas ir cilvēciski, bet ne ekonomiski optimāli.
Lielumu salīdzinājums lēmumiem ar augstu INI
Lieluma salīdzinājums:
mūsu Piena ceļš un lēmumu pieņemšanas telpa ar "tikai" 50 izmantošanas gadījumiem
1,125 kvadriljonu iespējamo kombināciju
Augsta ROI lēmumi jāpieņem ex ante
Vislielāko ekonomisko sviras efektu nesniedz ex post optimizācija, bet ar ex ante optimizāciju. Pirms kapitāla ieguldīšanas, Tiek uzsākti projekti vai piešķirti resursi.
Augsta ROI nav laba pamatojuma rezultāts - bet gan bet labs aprēķins.
Secinājumi lēmumu pieņēmējiem
Ja vēlaties identificēt augstas ROI izmantošanas gadījumus, nedrīkst salīdzināt atsevišķus pasākumus. Viņiem ir jāvizualizē visa lēmumu pieņemšanas telpa un to jāaprēķina.
Lēmumi bez mākslīgā intelekta ne vienmēr ir nepareizi, bet tie ir nepareizi bet tie ignorē lielu daļu potenciālās INI.
Bieži uzdotie jautājumi - Augstas ROI izmantošanas gadījumu aprēķināšana ar AI
Ko patiesībā nozīmē "aprēķināt augstas ROI izmantošanas gadījumu"?
Tas nozīmē ne tikai individuāli novērtēt potenciālos pasākumus (izmantošanas gadījumus), bet sistemātiski kvantitatīvi noteikt to ekonomisko ietekmi: Ieguvumi, izmaksas, riski, Atkarības un termiņus. Mērķis ir nevis "ticams ekonomiskais pamatojums", bet gan "ticams ekonomiskais pamatojums" ticams, salīdzināms ROI pamats prioritāro lēmumu pieņemšanai.
Kāpēc bieži vien nepietiek ar klasisku ROI aprēķinu katram izmantošanas gadījumam?
Tāpēc, ka realitātē ROI reti kad tiek ģenerēta izolēti. Lietošanas gadījumi konkurē par budžetu, resursiem un uzmanību - un ietekmē viens otru (sinerģija, kanibalizācija, secības atkarības). Atsevišķs apsvērums var novest pie nepietiekami optimāla kopējā lēmuma.
Ko mākslīgais intelekts dara citādi nekā Excel, aprēķinot augstu ROI?
Excel parasti salīdzina dažus manuāli atlasītus variantus. Mākslīgais intelekts var modelēt lēmumu telpu kā portfeli un novērtēt lielu skaitu kombināciju (2n iespējamie portfeļi n izmantošanas gadījumiem). Tas padara redzamas ROI optimizētas kombinācijas, kas nav redzamas tradicionālajās darbnīcās un tabulās.
Kādi ievades dati ir nepieciešami, lai ticami aprēķinātu ROI?
Parasti: investīcijas (CapEx/OpEx), sagaidāmie efekti (apgrozījums, izmaksu samazinājums, kvalitāte, izpildes laiks), (pieaugums), riski/ nenoteiktība, ierobežojumi (budžets, personāls, jaudas), kā arī atkarības un secība. Jo skaidrāk tiek definēti mērķi un ierobežojumi, jo uzticamāka ir rezultātu kvalitāte.
Kā mākslīgais intelekts tiek galā ar nenoteiktību?
Nenoteiktību var modelēt kā diapazonus, scenārijus vai varbūtības pieņēmumus. No tā var iegūt drošus ieteikumus, piemēram, izmantojot jutīguma analīzes: Kura izmantošanas gadījumu kombinācija paliek ekonomiski dzīvotspējīga pat noviržu gadījumā?
Vai "augsta ROI" ir tikai augstākais ienesīgums vai arī labākais kopējais portfelis?
Izpildvaras kontekstā augsta ROI galvenokārt ir portfeļa mērķis: kombinācija kas rada maksimālu kopējo ieguvumu, ievērojot noteiktos ierobežojumus. Lietošanas gadījums ar augstu individuālo atdevi tomēr var būt sliktāks portfelī, ja tas bloķē resursus vai kavē labākas kombinācijas.
Kādās jomās uz mākslīgo intelektu balstīts augstas ROI aprēķins ir īpaši svarīgs?
Tipiski ir digitalizācijas portfeļi, automatizācija, piegādes ķēde, ražošana, Pārdošana/mārketings, IT modernizācija, enerģētikas/ESG pasākumi un valsts investīciju programmas. Visur, kur vienlaicīgi jānosaka prioritātes daudzām konkurējošām iniciatīvām.
Cik ātri var sasniegt reālu rezultātu?
Bieži vien divos posmos: vispirms tiek izstrādāts strukturēts modelis ar svarīgākajiem izmantošanas gadījumiem un Lietojuma gadījumiem un ierobežojumiem (skaidrai prioritāšu noteikšanai), kam seko padziļināta analīze par svarīgākajiem lietojuma gadījumiem un ierobežojumiem (skaidrai prioritāšu noteikšanai) svarīgākajiem kandidātiem (investīciju lēmumu pieņemšanai un īstenošanas sagatavošanai).
Vai mākslīgais intelekts aizstāj vadības lēmumus?
Nē. AI nodrošina pārredzamību, salīdzināmību un aprēķināto labāko kombināciju starp definētajiem mērķiem. Lēmumu joprojām pieņem vadība, bet bet, pamatojoties uz izmērāmiem rezultātiem, nevis nojausmām.
Kāds ir vissvarīgākais secinājums?
Ja vēlaties identificēt augstas ROI izmantošanas gadījumus, jums nevajadzētu vienkārši veikt atsevišķus aprēķinus, bet gan aprēķināt visu lēmumu pieņemšanas telpu kā portfeli. Ekonomiskie panākumi tad rodas no aprēķiniem, nevis no iekšējām sajūtām.
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.