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:
Sarežģītu portfeļa problēmu risināšana ar mākslīgo intelektu
Kāpēc 2¹⁵ pat nav punkts reālajā lēmumu telpā - un 2⁵⁰ definē jaunu dimensiju
Kopsavilkums
Mūsdienu ieguldījumu un pārveides portfeļi vairs nedarbojas lineārās plānošanas loģikā. Tie eksistē eksponenciāli augošās lēmumu telpās, kas strukturāli pārslogo jebkuru cilvēka intuīciju.
Pievienotais attēls matemātiski pareizi parāda šo situāciju:
- 215 = 32 768 iespējamie portfeļi
- 250 ≈ 1,13 kvadriljona iespējamo portfeļu
Izmēru atšķirība nav pakāpeniska, bet gan dimensiāla. Reālā mērogā visa215 telpa nebūtu redzama pat kā punkts250 telpā.
Izmēru attiecība:
(215 /250) = 2-35 ≈ 1 : 34 miljardi
Tas, kas šodien tiek uzskatīts par "sarežģītu", reālajā lēmumu pieņemšanas telpā statistiski nav būtiski.
No projektiem uz lēmumu pieņemšanas visumiem
Katrs papildu projekts divkāršo lēmumu pieņemšanas telpu. Tomēr reālos portfeļus veido nevis atsevišķi projekti, bet gan:
- Atkarības
- Konfliktējoši mērķi
- Resursu ierobežojumi
- normatīvie ierobežojumi
- vairākas ietekmes dimensijas (ROI, elastība, ESG, pieņemšana)
Tas pārvērš projektu sarakstu par daudzdimensiju optimizācijas universu.
Attēlā redzams tieši šāds lēciens: Lielais kubs nav "ļoti liels" - tā ir cita realitāte.
Kāpēc klasiskās metodes ir strukturāli neveiksmīgas
215. datumā jau ir vairāk nekā 30 000 iespējamo portfeļu. Tā jau ir NP-grūta problēma.
Tas nozīmē.
- Nav Excel
- nav scenāriju modeļa
- nav ekspertu grupas
nevar noteikt globālo optimumu. No šī brīža lēmumi kļūst eiriski, nevis optimāli.
Un pie250. punkta vairs nav pat iedomājama salīdzināšanas bāze.
Zaļais maršruts attēlā
Zilā tīkla struktūrā parādīti visi iespējamie lēmuma pieņemšanas ceļi. Zaļais maršruts ir matemātiski optimālais risinājums.
Tas ir:
- nelineārs
- nav intuitīvs
- nav izskaidrojams ar pieredzi
Tas ir aprēķina rezultāts, nevis viedoklis.
Ko StratePlan padara iespējamu šeit
StratePlan neaprēķina visu telpu - tas būtu fiziski neiespējami. Taču tas analizē sistemātiski:
- 97,00 % līdz 99,99 % no attiecīgās lēmumu telpas
un nosaka optimālo stratēģisko lēmumu sākumpunktu.
Ne kā simulācija.
Ne kā iekšēja sajūta.
Bet kā aprēķināts pamats lēmumu pieņemšanai.
Secinājums
Attēls padara redzamu to, ko neredz klasiskās kontroles sistēmas:
Patiesās izmaksas rodas nevis projektā, bet gan alternatīvās, kas netiek izvēlētas.
Un tās kļūst redzamas tikai tad, kad tiek aprēķināta lēmumu telpa.
Tā ir jaunā portfeļa lēmumu realitāte.
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.