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:
Lēmumu pieņemšanas mākslīgais intelekts - kāpēc stratēģiskie lēmumi ir jāaprēķina jau šodien
Gadu desmitiem stratēģisko lēmumu pieņemšanu raksturoja pieredze, intuīcija, Komitejas loģika un Excel scenāriji. Šī pieeja darbojas tik ilgi, kamēr iespējamo alternatīvu skaits ir kontrolējams, tik ilgi, kamēr iespējamo alternatīvu skaits ir pārvaldāms.
Mūsdienu organizācijās - gan uzņēmumos, gan vietējās iestādēs - tā vairs nav. Ieguldījumi, projekti un pasākumi vienlaikus konkurē par budžetu, resursiem, laiku un politisko vai ekonomisko uzmanību, Resursu, laika un politiskās vai ekonomiskās uzmanības. Lēmumi vairs nav individuāli lēmumi. Tie ir portfeļa lēmumi.
Mūsdienu lēmumu pieņemšanas galvenā problēma
Tiklīdz vienlaicīgi ir pieejami vairāki projekti, kurus var izvēlēties lēmumu pieņemšanas process nav lineārs, bet eksponenciāli augoša lēmumu pieņemšanas telpa.
Ja ir N projektu, nav N lēmumu, bet 2N iespējamo kombināciju. Cilvēks šo telpu vairs nespēj pilnībā aptvert - neatkarīgi no tā, vai neatkarīgi no pieredzes, kompetences vai lēmumu pieņemšanas rutīnas.
Nojautāt vai aprēķināt?
Tieši šeit ir AI atbalstīta lēmumu pieņemšana. Nevis kā "konsultāciju rīks" vai prognozēšanas palīglīdzeklis, bet kā matemātiska sistēma, kas skaidri aprēķina visu lēmumu pieņemšanas telpu.
Lēmumu pieņemšana ar mākslīgo intelektu: no intuīcijas līdz matemātiskai optimizācijai
Mūsdienu lēmumu pieņemšanas mākslīgais intelekts neizskata atsevišķus projektus izolēti, bet izvērtē visas iespējamās kombinācijas atbilstoši noteiktiem mērķa parametriem: Ietekme, izmaksas, risks, ilgtspēja, noturība, elastība vai stratēģiskās prioritātes.
StratePlan aprēķina visu lēmumu pieņemšanas telpuun atrod pareizo kombināciju:
Tā ir viena projektu kombinācija, kas rada maksimālu kopējo ieguvumu.
Izšķirošais faktors: Mākslīgais intelekts nepieņem lēmumus "pēc instinkta". Tas sistemātiski izvērtē katru pieļaujamo kombināciju un identificē globālo optimālo variantu, nevis lokālo optimālo variantu.
Kāpēc cilvēku lēmumu pieņemšanas procesi šeit ir neveiksmīgi
Valdes, komitejas un tradicionālie lēmumu pieņemšanas procesi neizbēgami darbojas ļoti mazā griezumā faktiskajā lēmumu pieņemšanas telpā. Lielākā daļa no visām labākajām kombinācijām paliek neredzamas.
Izmēru salīdzinājums, kas padara problēmu taustāmu
Izmēru salīdzinājums:
mūsu Piena ceļš un korporatīvā lēmumu pieņemšanas telpa ar "tikai" 50 projektiem
1,125 kvadriljonu iespējamo projektu kombināciju
Ex-ante lēmumu pieņemšana, nevis vēlākas korekcijas
Izšķirošā paradigmas maiņa, ko ievieš mākslīgais intelekts, ir lēmumu optimizācija ex ante, Lēmumu optimizēšana ex ante - pirms pirms tiek piešķirta nauda, uzsākti projekti vai pieņemti politiski lēmumi.
Kļūdas vairs netiek pārvaldītas, bet no tām sistemātiski izvairās. Ietekme netiek pieprasīta, bet aprēķināta.
Biežāk uzdotie jautājumi - Lēmumu pieņemšana ar mākslīgo intelektu
Ko īsti nozīmē lēmumu pieņemšana ar mākslīgo intelektu?
Lēmumu pieņemšana ar mākslīgo intelektu raksturo matemātisko un algoritmisko sistēmu izmantošanu lai sistemātiski aprēķinātu sarežģītas lēmumu telpas. Atšķirībā no klasiskajām pieejām mākslīgais intelekts izvērtē ne tikai atsevišķas iespējas, bet arī visas attiecīgās pasākumu kombinācijas un nosaka labāko risinājumu, ievērojot noteiktos mērķus un ierobežojumus.
Ar ko AI lēmumu pieņemšana atšķiras no Excel vai tradicionālās analīzes?
Excel un klasiskās scenāriju analīzes parasti salīdzina tikai dažus manuāli atlasītus variantus. Savukārt mākslīgais intelekts var modelēt un novērtēt visu lēmumu telpu (2n kombināciju). Tādējādi tiek atklāti risinājumi, kas neizbēgami netiek pamanīti semināros, komitejās vai izklājlapās.
Vai mākslīgais intelekts aizstāj lēmumu pieņēmēju?
Nē. AI neaizstāj atbildību, pilnvaras vai vadību. Tas nodrošina pārredzamību un aprēķinātu Pamatu lēmumu pieņemšanai. Lēmumu joprojām pieņem cilvēks, taču uz elastīga pamata, saprotamu izvērtējumu, nevis nojausmu vai ierobežotu variantu testēšanas.
Kādiem lēmumiem AI lēmumu pieņemšana ir īpaši piemērota?
Mākslīgais intelekts ir īpaši piemērots portfeļa un prioritāšu noteikšanas lēmumu pieņemšanai, ja ir daudz konkurējošu projektu, mērķu un Konkurējošiem projektiem, mērķiem un ierobežojumiem - piemēram, ieguldījumu programmas, budžeta sadalījums, Projektu prioritāšu noteikšana, resursu konflikti vai pasākumu paketes ar ietekmes mērķiem.
Ko nozīmē "ex ante" lēmumu pieņemšana?
Ex ante nozīmē lēmumu optimizēšanu pirms īstenošanas - pirms budžeta piešķiršanas, Projekti tiek uzsākti vai tiek definēti politiskie vai uzņēmējdarbības virzieni. Tas samazina dārgi izmaksājošu atkārtotu pielāgošanu un palielina ietekmi uz katru ieguldīto euro.
Cik ticami ir mākslīgā intelekta atbalstītās lēmumu pieņemšanas rezultāti?
Uzticamība ir atkarīga no skaidri definētām mērķa vērtībām, tīriem datiem un pareizas modelēšanas. Priekšrocība: rezultāti ir reproducējami, pārbaudāmi un pārredzami. Jutīguma analīzes var parādīt cik drošs ir ieteikums pret nenoteiktību.
Vai mākslīgā intelekta lēmumu pieņemšanai ir jēga tikai lielos uzņēmumos?
Nē. Organizācijas ar ierobežotu budžetu gūst īpašu labumu, jo mākslīgais intelekts palīdz koncentrēt resursus tur, kur tiek panākta vislielākā ietekme. Izšķirošais faktors nav lielums, bet gan lēmuma sarežģītība un konkurējošo iespēju skaits.
Kāpēc lēmums tiek pieņemts bez aprēķiniem?
Tāpēc, ka daudzu projektu gadījumā lēmumu telpa pieaug eksponenciāli, un cilvēki var pārbaudīt tikai nelielu daļu var pārbaudīt. Tas, kas nav aprēķināts, paliek neredzams - un galīgi izvēlētā kombinācija tad ir bieži vien ir ierobežotas variantu izvēles rezultāts, nevis matemātiski labākais iespējamais kopējais efekts.
Kāds ir svarīgākais secinājums lēmumu pieņēmējiem?
Mākslīgā intelekta atbalstīta lēmumu pieņemšana ir atbilde uz mūsdienu sarežģītības problēmu. Tā padara lēmumu pieņemšanas telpu un ļauj noteikt labāko pasākumu kombināciju. Tie, kas pieņem lēmumus bez mākslīgā intelekta, nav automātiski kļūdaini - bet neizbēgami nepilnīgi.
Secinājumi lēmumu pieņēmējiem
AI lēmumu pieņemšanā neaizstāj atbildību un nav politisku vai uzņēmējdarbības pilnvaru. Tomēr tas aizstāj nenoteiktību, aklo lidojumu un nejaušību ar matemātiski pamatotu pārredzamību.
Ikviens, kurš šodien pieņem sarežģītus lēmumus bez mākslīgā intelekta nepieņem nepareizu lēmumu - bet bet neizbēgami nepilnīgs.
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.