Lēmumu atbalsts mākslīgā intelekta izmantošanai uzņēmumā

- No iekšējās sajūtas līdz aprēķinātai stratēģijai

Kopsavilkums

Mūsdienās uzņēmēju lēmumus mazāk ierobežo datu trūkums, nevis datu trūkums pārmērīga sarežģītība. Ieguldījumi, projekti, resursi, riski, termiņi un stratēģiskie riski ir ļoti sarežģīti stratēģisko mērķu konflikti pārklājas, veidojot lēmumu pieņemšanas telpu, ko vairs nav iespējams pārvaldīt ar klasiskajām metodēm vairs nav vadāmas ar tradicionālajām metodēm. Šajā kontekstā mākslīgais intelekts bieži tiek saprasts kā prognozēšanas vai automatizācijas rīks. Tomēr patiesā paradigmas maiņa ir citur citā vietā: mākslīgais intelekts kā lēmumu pieņemšanas palīglīdzeklis.

Mūsdienu lēmumu pieņemšanas atbalsta AI neaprēķina atsevišķus galvenos rādītājus vai prognozes, bet analizē visus galvenos rādītājus vai prognozes analizē pilnas lēmumu telpas un nosaka tos rīcības variantus, ar kuriem tiek sasniegti vislielākie rezultāti iespējas, kas reālās dzīves ierobežojumu apstākļos sasniedz vislielāko stratēģisko un ekonomisko efektu. Tādas platformas kā StratePlan iezīmē šo pāreju no intuitīvas, uz pieredzi balstītas lēmumu pieņemšanas Uz aprēķinātu lēmumu arhitektūru, kas sistemātiski izmanto sarežģītību, nevis samazina to sarežģītību, bet izmanto to sistemātiski.

Šajā rakstā parādīts, kāpēc klasiskie lēmumu pieņemšanas modeļi ir sasnieguši savas robežas, kā Uz mākslīgo intelektu balstīts lēmumu pieņemšanas atbalsts reāli darbojas uzņēmumā un kāpēc StratePlan jāsaprot kā stratēģisko lēmumu pieņemšanas intelekta jaunās paaudzes risinājums.

1. Kāpēc lēmumi uzņēmumos arvien biežāk cieš neveiksmi

Mūsdienās uzņēmumu rīcībā ir vairāk datu, vairāk rīku un vairāk analīžu nekā jebkad agrāk. Tajā pašā laikā kļūdainu lēmumu skaits nevis samazinās, bet gan pieaug. Iemesls nav informācijas trūkums, bet mūsdienu lēmumu pieņemšanas problēmu struktūrā.

Klasiskie lēmumu pieņemšanas modeļi - biznesa gadījumi, Excel scenāriji, lineārā plānošana - darbojas pārvaldāmā vidē darbojas pārvaldāmās vidēs. Tie netieši pieņem, ka:

• Lēmumus var izskatīt izolēti
• Projektu mijiedarbība ir nenozīmīga
• Budžetus var sadalīt lineāri
• Riski ir aditīvi un nav sistēmiski

Tomēr realitātē valdes locekļi un vadība lemj par portfeļiem: vienlaikus tiek veikti vairāki ieguldījumi, kas ir atkarīgi un konkurē par resursiem, un stratēģiskiem mērķu konfliktiem. No šī brīža Lēmumu pieņemšanas telpa eksponenciāli paplašinās. Septiņi projekti jau rada vairāk nekā 100 iespējamos Kombināciju, ar desmit projektiem to ir vairāk nekā 1000, ar piecpadsmit projektiem - vairāki desmiti tūkstošu.

Neviens cilvēks - un neviens Excel modelis - nevar pilnībā iedziļināties šajā sarežģītībā. Tāpēc lēmumi neizbēgami tiek vienkāršoti, politizēti vai reducēti uz pieredzi. Rezultāts nav optimālais variants, bet gan lokāls, nejaušs vai ērts optimālais variants.

2. Ko patiesībā nozīmē "lēmumu pieņemšanas atbalsta mākslīgais intelekts"?

Termins "AI uzņēmumā" bieži vien tiek pielīdzināts automatizācijai, tērzēšanas robotiem vai prognozēšanas analīzei Analītika. Šīs lietojumprogrammas ir vērtīgas, taču tās neattiecas uz Stratēģisko lēmumu pieņemšanas pamatproblēmu.

Lēmumu atbalsta mākslīgais intelektiskais intelekts izmanto atšķirīgu pieeju:

• Tas ne tikai prognozē, kas varētu notikt
• Tas ne tikai izvērtē atsevišķas iespējas
• Aprēķina, kurš lēmums ir optimāls, ņemot vērā visus reālās pasaules ierobežojumus

Lai to izdarītu, lēmumu atbalsta mākslīgais intelekts matemātiski modelē visu lēmumu pieņemšanas telpu. Katra iespējamā projektu, budžetu un laika kombinācija tiek saprasta kā iespēja. Algoritmi sistemātiski pārmeklē šo telpu un identificē šīs konstelācijas kas rada visaugstāko kopējo vērtību - vai tā būtu peļņa, ietekme, riska izlīdzināšana vai stratēģisko mērķu sasniegšanas.

Izšķirošā atšķirība: mākslīgais intelekts neaizstāj lēmumu pieņēmēju, bet nodrošina objektīvu, uzticamu pamatu lēmumu pieņemšanai, kas papildina un koriģē cilvēka intuīciju.

3. No robežizmaksu loģikas līdz globālai optimizācijai

Tradicionālajā uzņēmējdarbībā un ekonomikā maksimālā peļņa ir tad, kad robežieņēmumi ir vienādi ar robežizmaksām Robežieņēmumi ir vienādi ar robežizmaksām. Šis modelis ir matemātiski pareizs, bet strukturāli viendimensionāls viendimensiju. Tajā viens mainīgais lielums - parasti ražošanas daudzums - tiek aplūkots izolēti.

Tomēr reālos uzņēmumos nav viena peļņas maksimuma, bet gan daudz potenciālo maksimumu potenciālo maksimumu daudzdimensiju telpā. Projekti ietekmē viens otru, Budžeti ir ierobežoti, riski nav neatkarīgi, un stratēģiskie mērķi konkurē savā starpā.

Lēmumu pieņemšanas atbalsta mākslīgais intelekts maina fokusu:

• no vietējā optimuma
• uz visa portfeļa globālo optimumu

Jautājums vairs nav: "Kurš projekts ir visienesīgākais?", bet: "Kura projektu kombinācija maksimāli palielina kopējo veiksmi?"

4. StratePlan - lēmumu inteliģence sarežģītiem portfeļiem

StratePlan ir uz mākslīgo intelektu balstīta lēmumu pieņemšanas platforma, kas tika izstrādāta tieši šādiem mērķiem daudzdimensiju problēmām. Mērķis nav novērtēt stratēģisko Aprēķināt, nevis novērtēt stratēģiskos lēmumus.

StratePlan analīze:

• vairākus projektus vienlaicīgi
• Budžeta ierobežojumi un resursu ierobežojumi
• Atkarības un sinerģijas efekti
• Laika secība un kavējumi
• Riski un nenoteiktība

Tā vietā, lai salīdzinātu atsevišķus biznesa gadījumus, StratePlan aprēķina optimālo Projektu kombināciju, ideālo īstenošanas secību un visprecīzāko budžeta sadalījumu. Rezultāts ir pārskatāma lēmumu arhitektūra, kas parāda labāko turpmāko rīcību:

• kura stratēģija ir optimāla
• kāpēc tā ir optimāla
• kuras alternatīvas objektīvi darbojas sliktāk

5. Lēmumu atbalsta mākslīgais intelektiskais intelekts ikdienas vadībā

Lēmumu atbalsta AI izmantošana ne tikai maina lēmumu kvalitāti, bet arī veidu, kādā uzņēmumā tiek pieņemti lēmumi.

Raksturīgi efekti ir šādi.

• Stratēģisko diskusiju depolitizācija
• Lēmumu pieņemšanas pēc sajūtas samazināšana
• Pārredzamība attiecībā uz komitejām, ieguldītājiem un uzraudzību
• Ātrāki lēmumu pieņemšanas procesi ar augstāku kvalitāti

Rodas jauna izpratne par lēmumu pieņemšanu, jo īpaši izpilddirektoru un finanšu direktoru līmenī: Dominē vairs nevis visskaļākais viedoklis vai lielākā pieredze, bet gan aprēķinātais efekts.

6. Kāpēc lēmumu pieņemšanas atbalsta mākslīgais intelekts nav pārliecinošs veiksminieks

Ir svarīgi atzīmēt, ka lēmumu atbalsta AI nav plug-and-play rīks. Tas rada pievienoto vērtību tikai tad, ja:

• lēmumu loģika ir pareizi modelēta
• Ir skaidri norādīti konfliktējošie mērķi
• Vadība ir gatava pieņemt rezultātus

Tāpēc StratePlan nav klasisks programmatūras rīks, bet gan lēmumu pieņemšanas rīks Lēmumu pieņemšanas sistēma, kas ļauj organizācijām sistemātiski apgūt savu Organizācijām sistemātiski apgūt savu sarežģītību.

7. Secinājums: mākslīgā intelekta lēmumu pieņemšanas atbalsts kā jaunais standarts

Mūsdienās uzņēmumi nesaskaras ar jautājumu, vai tiem būtu jāizmanto mākslīgais intelekts, bet gan ar jautājumu par to, vai tiem kam. Automatizācija un prognozēšana ir svarīgi pamatelementi. Vislielākais sviras efekts ir stratēģisko lēmumu pieņemšanā.

Lēmumu pieņemšanas atbalsta mākslīgais intelekts iezīmē pāreju no pieredzē balstītas uz aprēķinātu korporatīvo pārvaldību. Tādas platformas kā StratePlan liecina, ka Sarežģītībai nav jākļūst par šķērsli, bet tā var kļūt par konkurences priekšrocību ja tā tiek sistemātiski analizēta un optimizēta.

Pasaulē, kurā eksponenciāli pieaug lēmumu pieņemšanas telpa, neuzvarēs tas uzņēmums, kuram ir visvairāk datu kam ir visvairāk datu, bet tas, kas vislabāk aprēķina savus lēmumus vislabāk aprēķina savus lēmumus.

Izmēģiniet mākslīgā intelekta lēmumu atbalstu savā uzņēmumā jau tagad!