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:
Valdības PPM konsultācijas ar AI lēmumu pieņemšanas atbalstu
- Stratēģiju aprēķināšana, nevis politisko aplēšu veikšana
Kopsavilkums
Valdības, ministrijas un valsts iestādes šodien saskaras ar vēsturisku izaicinājumu: šāda problēma ir pieaugošas prasības, ierobežots budžets, sarežģīti mērķu konflikti un milzīgs spiediens, ko rada gaidas attiecībā uz ietekmi, Pārredzamību un efektivitāti. Tradicionālā publiskā sektora portfeļa pārvaldība (PPM) strukturāli vairs nespēj izpildīt šīs prasības.
Mākslīgā intelekta atbalstīts lēmumu pieņemšanas atbalsts iezīmē paradigmas maiņu valdības konsultāciju jomā: atteikšanās no politiski orientētiem scenārijiem, lineāriem budžeta piešķīrumiem un izolētiem projektu novērtējumiem - un uz visu valdības portfeļu matemātisku optimizāciju.
Ar lēmumu inteliģences palīdzību valdības stratēģijas var optimizēt valdības stratēģijas līdz pat 60 % ROI un tajā pašā laikā līdz pat 100 % lielāku sociālo ietekmi - ar vienlaikus saglabājot vai pat samazinot budžetu.
Valdības lēmumu pieņemšanas realitāte
Pašlaik valsts budžeti ir ļoti sadrumstaloti: Finansēšanas programmas, infrastruktūras projekti, digitalizācijas iniciatīvas, Izglītības, klimata un sociālie pasākumi tiek īstenoti paralēli, bieži vien vairāku likumdošanas periodu laikā.
Katrs pasākums pats par sevi ir tehniski pamatots. Tomēr galvenā problēma nav atsevišķs projekts, bet visu projektu kopums.
Izšķirošais jautājums nav šāds:
"Vai šim projektam ir jēga?
Bet drīzāk:
"Kura visu pasākumu kombinācija rada maksimālu ietekmi sabiedrībai un valstij?"
Kāpēc tradicionālais valdības PPM sistemātiski zaudē ietekmi
Tradicionālais PPM publiskajā sektorā parasti balstās uz
- Individuālu programmu novērtēšanu
- ikgadējās sarunās par budžetu
- politiskajām prioritātēm un kompromisiem
- uz noteikumiem balstīta finansēšanas loģika
Šī pieeja ir saprotama un demokrātiski leģitimizēta, bet bet matemātiski neefektīva.
Tiklīdz vienlaicīgi tiek izskatītas vairākas programmas, tiek radīta eksponenciāla lēmumu pieņemšanas telpa. Jau ar 15 pasākumiem ir vairāk nekā 32 000 iespējamu portfeļa kombināciju, ar 20 pasākumiem - vairāk nekā miljons.
Nav ne ministrijas, ne budžeta komitejas, ne padomdevējas iestādes nespēj pilnībā izprast šo sarežģītību.
Neredzamie zaudējumi publiskā portfeļa pārvaldībā
Klasiskās lēmumu pieņemšanas loģikas sekas ir neredzami zaudējumi:
- Programmas ar lielu ietekmi tiek nepietiekami finansētas
- Pasākumi ar mazu ietekmi uz portfeli piesaista nesamērīgi daudz līdzekļu
- Struktūrvienību sinerģijas paliek neizmantotas
- Pretrunīgi mērķi starp klimata, ekonomikas un sociālajiem jautājumiem netiek kvantificēti
- Iespējamās izmaksas paliek politiski neredzamas
Šie zaudējumi nav iekļauti nevienā Revīzijas palātas ziņojumā tie nav redzami, tikai aprēķināmi.
Kāpēc nepietiek ar lielāku pārredzamību
Pēdējos gados pārredzamībā ir ieguldīts liels darbs: Tika ieguldīts liels ieguldījums pārredzamības veicināšanā, izstrādāti informācijas paneļi, ietekmes rādītāji, galvenie rezultatīvie rādītāji, atvērto datu iniciatīvas.
Pārredzamība ir svarīga, taču tā neatrisina galveno problēmu.
Pārredzamība sniedz atbildes:
"Kas notiek?"
Tomēr valdības stratēģijai ir nepieciešama atbilde uz:
"Kura no visām reālajām iespējām ir optimāla?"
Valdības stratēģija ir optimizācijas problēma
Matemātiski runājot, valdības stratēģija ir optimizācijas problēma ar:
- Lēmuma mainīgajiem: Programmas, budžeti, laika grafiks
- Ierobežojumiem: Budžeta likums, resursi, iespējas, likums
- Mērķa mainīgie lielumi: sociālā ietekme, INI, ilgtspējība, stabilitāte
Šī problēmu klase ir ļoti sarežģīta, un to nevar atrisināt lineāri. Tā prasa algoritmisku optimizāciju.
Mākslīgais intelekts lēmumu pieņemšanā valdības PPM
Mākslīgā intelekta atbalstīts lēmumu atbalsts būtiski atšķiras no klasiskā no klasiskā IT vai analīzes atbalsta.
Tas nav saistīts ar automatizāciju, bet par lēmumu aprēķināšanu.
Mūsdienu lēmumu inteliģence:
- analizē miljardiem iespējamo portfeļu kombināciju
- nepārprotami ņem vērā ierobežojumus
- kvantificē konfliktējošus mērķus
- nodrošina matemātiski optimālus risinājumus
Ko ROI nozīmē publiskajā sektorā?
ROI valsts sektorā ir jāsaprot plašāk nekā tikai finansiāli. Tas ietver:
- ekonomisko ietekmi
- sociālo ietekmi
- Ilgtspējību un noturību
- ilgtermiņa izmaksu novēršanu
Lēmumu izlūkošana pirmo reizi dod iespēju optimizēt šīs dimensijas vienlaicīgi, tā vietā, lai tās politiski pretnostatītu viena otrai.
Līdz 60 % lielāka INI - bez papildu izmaksām
Reāli izmantošanas gadījumi liecina, ka Pat labāka esošo programmu kombinācija programmām var panākt ievērojamu efektivitātes pieaugumu.
Tipiski efekti:
- līdz pat 60 % augstāka INI ar tādu pašu budžetu
- ievērojams neefektīvu pasākumu samazinājums
- labāka mērķa sasniegšana ar tiem pašiem resursiem
Līdz 100 % lielāka ietekme, optimizējot portfeli
Ietekme uz ietekmes līmeni ir vēl lielāka.
Optimizēts sadalījums var:
- sasniegt vairāk iedzīvotāju
- sasniegt spēcīgāku ekoloģisko ietekmi
- sociālajām programmām ir mērķtiecīgāka ietekme
- izvairīties no ilgtermiņa uzraudzības izmaksām
Ietekmi nerada atsevišķi bākas projekti, bet gan ar visu pasākumu pareizu kombināciju.
StratePlan: Lēmumu izlūkošana valdībām
StratePlan tika izstrādāts lai risinātu tieši šāda veida lēmumu pieņemšanas problēmas.
Platforma aprēķina optimālas portfeļa stratēģijas reālos politiskos, juridiskos un budžeta apstākļos.
Ko StratePlan padara iespējamu valdības konsultāciju jomā
- Optimāli budžeta un programmu portfeļi
- Kvantitatīvs konfliktējošu mērķu risinājums
- Saprotama lēmumu pieņemšanas loģika parlamentiem
- Pārredzama ietekmes novērtēšana
- Objektīvs pamats lēmumu pieņemšanai ārpus politiskajiem cikliem
Demokrātijas stiprināšana, pieņemot labākus lēmumus
Mākslīgais intelekts lēmumu pieņemšanā neaizstāj demokrātiskos procesus. Tas tos stiprina.
Politiskie lēmumi paliek politiski, bet bet to sekas pirmo reizi kļūst paredzamas.
No valdības padoma līdz valdības izlūkošanai
Tradicionālās konsultācijas sniedz ieteikumus. Lēmumu izlūkošana sniedz iespējas ar maksimālu ietekmi.
Tas būtiski maina publisko sektoru:
- mazāk ideoloģijas, vairāk ietekmes
- mazāk debašu par budžetu, vairāk koncentrēšanās uz rezultātiem
- mazāk politiskās berzes, lielāka pārredzamība
Secinājums
Neoptimizēti valdības portfeļi valstīm katru gadu rada miljardiem zaudētas ietekmes zaudējumus Miljardiem zaudētas ietekmes katru gadu.
Mākslīgā intelekta atbalstīts lēmumu pieņemšanas atbalsts pirmo reizi sistemātiski realizē šo potenciālu.
Līdz pat 60 % lielāka INI. Līdz 100 % lielāka ietekme. Bez papildu izmaksām.
Nākamais solis
Ja vēlaties uzzināt kāda ietekme paliek neatklāta jūsu valdības stratēģijās, nākamais loģiskais solis ir lēmumu izlūkošana.
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.