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:
Vairāku projektu optimizācija ar mākslīgo intelektu
Kopsavilkums
Mūsdienās uzņēmumi un publiskās organizācijas saskaras nevis ar datu, bet gan ar lēmumu pieņemšanas problēmu Lēmuma problēma. Stratēģiskie portfeļi sastāv no desmitiem līdz simtiem projektu, kas tiek īstenoti paralēli - katram no tiem ir savs budžets katram no tiem ir savs budžets, atkarības, riski, normatīvās prasības un ietekmes mērķi. Tradicionālās plānošanas un kontroles pieejas (Excel, scenāriju plānošana, lineāra prioritāšu noteikšana) šeit sasniedz savas strukturālās robežas, jo lēmumu pieņemšanas telpa pieaug eksponenciāli.
Uz mākslīgo intelektu balstīta daudzprojektu optimizācija risina tieši šo trūkumu: tā neaprēķina atsevišķus projektus labāk, bet optimizē visu portfeli kā sistēmu.
Galvenā problēma
Ar katru papildu projektu iespējamās sākuma laika, budžeta sadalījuma, atkarību un konfliktējošo mērķu kombinācijas palielinās, Atkarības un pretrunīgi mērķi. Pārsniedzot noteiktu apjomu, matemātiski ir neiespējami manuāli novērtēt visas alternatīvas vai vai uz noteikumiem balstītu visu alternatīvu novērtēšanu. Lēmumi tad neizbēgami tiek pieņemti, pamatojoties uz heiristiku, empīriskām vērtībām vai politisko izpildāmību Izpildāmība, nevis globālā optimālitāte.
Mākslīgā intelekta pieeja
Mūsdienu lēmumu pieņemšanas mākslīgais intelekts modelē daudzprojektu portfeļus kā augstas dimensijas optimizācijas problēmas. Tā vietā, lai novērtētu scenārijus, algoritmiski tiek analizēti miljardiem iespējamo portfeļu kombināciju. Mērķis nav "viens labs projekts", bet labākais kopējais lēmums, ņemot vērā reālās dzīves ierobežojumus, piemēram, budžeta ierobežojumus, Resursu nepietiekamība, vēlme uzņemties risku, ESG mērķi vai stratēģiskā ietekme.
Rezultātā KI:
- kI: kura projektu kombinācija nodrošina visaugstāko kopējo ROI,
- kuri šķietami pievilcīgi projekti kopumā pasliktina portfeli,
- kur nelielām budžeta vai secības izmaiņām ir milzīga ietekme,
- un kuri lēmumi ir noturīgi, saskaroties ar nenoteiktību.
Stratēģiskā pievienotā vērtība C līmenim un valdēm
Daudzprojektu optimizācija ar mākslīgo intelektu lēmumu pieņemšanu pārceļ no viedokļa uz aprēķiniem. Valdes locekļiem, finanšu direktoriem un publisko lēmumu pieņēmējiem tas nozīmē, ka
- Pārredzamus, saprotamus lēmumus instinkta vietā
- Izmērāma ietekme un ROI optimizācija portfeļa līmenī
- Sistemātiski kļūdainu lēmumu un alternatīvo izmaksu samazināšana
- Spēja pieņemt lēmumus pat ārkārtējas sarežģītības apstākļos
Secinājums
Mākslīgais intelekts neaizstāj vadību - tas aizstāj nenoteiktību ar paredzamību. Pasaulē, kurā projektu ainavas pieaug daudzprojektu optimizācija ar mākslīgo intelektu ir nevis tehnoloģisks papildinājums, bet gan stratēģisks imperatīvs. Uzņēmumi, kas sāk šodien, Aprēķināt lēmumus, nevis tos aplēst, iegūs ilgtspējīgu strukturālu priekšrocību.
Tādu platformu kontekstā kā mAInthink GmbH un tās StratePlan optimizācijas sistēma tas kļūst skaidrs: Projektu un portfeļu pārvaldības nākotne nav ātrāka - tā ir optimizēta.
Izmēģiniet vairāku projektu optimizāciju ar mākslīgo intelektu jau tagad!
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.