Big4 Consulting – wartość przy minimalnych kosztach?

Co oprogramowanie potrafi dziś obliczyć – i dlaczego zarządzanie mimo wszystko pozostaje zarządzaniem

Optymalizacja matematyczna może zautomatyzować część złożonych analiz CAPEX, skrócić cykle ponownych obliczeń i udostępnić profesjonalną analizę decyzyjną szerszemu gronu w firmie. Nie jako zamiennik strategii, doradztwa czy zarządzania – tylko jako matematyczna infrastruktura wspomagająca podejmowanie decyzji.

Co się stanie, gdy strategia zmieni się w ciągu kilku godzin?

Ostrzeżenie o spadku wyników. Załamanie popytu. Nowe wymogi regulacyjne. Wyższe koszty finansowania. Przejęcie. Zmiana sytuacji geopolitycznej. Albo po prostu nowe wytyczne zarządu:

Trzeba zmniejszyć nakłady inwestycyjne (CAPEX).

Weźmy firmę z budżetem inwestycyjnym w wysokości 500 mln EUR.

Kierownictwo decyduje się na redukcję o 15 procent.

Nowy budżet CAPEX: 425 mln EUR.

Na pierwszy rzut oka zadanie wydaje się proste:

Gdzie wykreślimy 75 mln EUR?

Ale to nie jest kluczowe pytanie dla kierownictwa.

Znacznie ciekawsze pytanie brzmi:

Która kombinacja pozostałych inwestycji przyniesie największy zdefiniowany wkład wartościowy w nowych warunkach budżetowych, zasobowych, ryzyka, zależności i strategii?

To całkowicie zmienia charakter zadania.

Cięcia budżetowe stają się matematycznym problemem alokacji.

Od zmiany strategii do pętli ponownego obliczania

Strategiczne doradztwo biznesowe to znacznie więcej niż tylko matematyka.

Obejmuje zrozumienie rynku, strategię, organizację, transformację, kwestie regulacyjne, wiedzę branżową, komunikację i ludzką zdolność oceny sytuacji.

Oprogramowanie tego nie zastąpi.

W ramach złożonych procesów decyzyjnych istnieje jednak obszar, który da się bardzo dobrze ująć w ramy matematyczne:

–

chodzi o ilościowe obliczanie alternatyw.

Przykładowy proces decyzyjny może wyglądać na przykład tak::

ZARZĄD → FINANSE → KONTROLING → RYZYKO → OPERACJE → STRATEGIA → KONSOLIDACJA → ZARZĄD

Wtedy kierownictwo zadaje nowe pytanie.

Co się stanie, jeśli CAPEX wyniesie 400 zamiast 425 mln EUR?

Co się zmienia, gdy priorytetem staje się konkretny obszar działalności?

Co się stanie, jeśli jakiś projekt trzeba koniecznie zrealizować?

Jakie skutki ma dodatkowe ograniczenie zasobów?

Każda zmiana założenia może wywołać nową pętlę obliczeń i uzgodnień.

Nie dlatego, że dział finansowy, kontrola finansowa czy zewnętrzni konsultanci pracują nieefektywnie.

Ale dlatego,

że złożone decyzje często są organizowane sekwencyjnie.

Ile właściwie kosztuje podjęcie decyzji?

Firmy mierzą koszty swojego kapitału.

Mierzą ROI, NPV, IRR, przepływy pieniężne, wielkość inwestycji i odchylenia budżetowe.

Ale jak często mierzy się, ile kosztuje proces podejmowania decyzji dotyczących tego kapitału?

W tym celu można sformułować koncepcyjne ramy zarządzania i kontroli:

Koszt decyzji=wewnętrzne koszty pracy + zdolność zarządzania + zewnętrzne koszty doradztwa + koszty poprawek + koszty opóźnień + koszty alternatywne + ewentualnie koszty dalszego niewłaściwego alokowania nakładów inwestycyjnych.

Koszt decyzji nie jest tu standardowym wskaźnikiem finansowym, tylko koncepcyjnym punktem odniesienia do ekonomicznej analizy procesów decyzyjnych.

Wewnętrzny koszt pracy

W procesie podejmowania większych decyzji inwestycyjnych mogą brać udział działy: finansów, controllingu, ryzyka, operacji, strategii, inżynierii, zaopatrzenia i IT.

Czysto poglądowy przykład obliczeniowy:

20 pracowników × 150 EUR pełnych kosztów na godzinę × 30 godzin × 5 iteracji = 450 000 EUR.

Ten przykład zdecydowanie nie stanowi punktu odniesienia dla rzeczywistych kosztów podejmowania decyzji. Pokazuje jedynie, jak powtarzające się cykle analiz i ponownych obliczeń mogą generować znaczący wewnętrzny blok kosztów.

Zdolność menedżerska

Jeszcze większe znaczenie może mieć zaangażowana zdolność menedżerska.

Dyrektor finansowy, zarząd, szefowie działów i komitety inwestycyjne mają ograniczony czas.

Dlatego pytanie ekonomiczne brzmi nie tylko

:

:

Ile kosztuje godzina pracy kadry zarządzającej?

Ale także

:

:

Jakie decyzje, zmiany lub wdrożenia można by zrealizować w tym samym czasie?

Koszty doradztwa zewnętrznego

Doradztwo strategiczne, finanse korporacyjne, doradztwo techniczne i inni specjaliści mogą wnieść ważną dodatkową wiedzę do złożonych procesów decyzyjnych.

Ale też zewnętrzne możliwości analityczne to zasób ekonomiczny.

Im więcej wariantów, ponownych obliczeń i uzgodnień trzeba zrobić, tym większy może być z tym związany nakład pracy.

Koszty poprawek

Zmiana wytycznych kierownictwa może sprawić, że już przygotowane obliczenia, scenariusze i prezentacje staną się częściowo nieaktualne.

Modele są dostosowywane. Dane są ponownie agregowane. Dział specjalistyczny sprawdza je jeszcze raz. Prezentacje są modyfikowane.

Organizacja ponownie dokonuje obliczeń.

Nawet ponowne obliczenia to praca.

Potencjalnie większy element kosztowy: koszt opóźnienia

Jednak bezpośrednie koszty procesowe mogą nie być największym czynnikiem ekonomicznym.

Inne pytanie może być o wiele ważniejsze:

Ile kosztuje każdy dodatkowy dzień, w którym nie da się jeszcze wdrożyć nowej alokacji kapitału?

Podczas gdy decyzja jest przygotowywana i ponownie kalkulowana, bieżące działania mogą trwać dalej.

Projekty są kontynuowane.

Moce inżynieryjne pozostają zajęte.

Można składać zamówienia.

Zewnętrzni usługodawcy nadal pracują.

Planowane oszczędności mogą zacząć przynosić efekty później.

Bardziej atrakcyjne inwestycje mogą ruszyć później.

Kapitał pozostaje dłużej w obecnej alokacji.

Ten koszt opóźnienia zależy od konkretnej firmy i projektu, więc nie da się go rzetelnie oszacować za pomocą jednej stałej wartości procentowej.

Należy go jednak uwzględnić w ekonomicznej analizie decyzji.

Koszt alternatywny: dobry projekt może mimo wszystko być złym wyborem

Projekt może mieć dodatnią wartość bieżącą netto (NPV) lub zwrot z inwestycji (ROI), a mimo to nie być częścią najlepszego ekonomicznie portfela.

Dlaczego?

Bo kapitał, zasoby i czas są ograniczone.

Dlatego kluczowe pytanie nie brzmi wyłącznie:

Czy ten projekt jest opłacalny?

Ale raczej::

Czy ten projekt jest częścią najlepszej ekonomicznie dostępnej kombinacji projektów przy danych ograniczeniach?

Ustalenie priorytetów to nie to samo co optymalizacja

To stanowi istotną różnicę.

Ustalenie priorytetów:
Który projekt ma wyższy priorytet na podstawie zdefiniowanych kryteriów?

Optymalizacja:
Która dopuszczalna kombinacja projektów maksymalizuje zdefiniowaną wartość docelową całego portfela?

Przy N binarnych decyzjach dotyczących projektów teoretycznie istnieje 2N możliwych podzbiorów.

Przy 100 projektach daje to:

2^100 ≈ 1,27 × 10^30 teoretycznie możliwych podzbiorów

.

Praktycznie dopuszczalna przestrzeń rozwiązań jest znacznie ograniczona przez budżety, zasoby, zależności i inne ograniczenia. Nowoczesne metody optymalizacji nie muszą też sprawdzać pojedynczo każdej teoretycznej kombinacji.

Skala tego zjawiska i tak dobrze ilustruje problem:

Decyzja dotycząca portfela to nie to samo, co ranking projektów.

Technologia wspomagania decyzji już dawno stała się technologią korporacyjną

Optymalizacja matematyczna, zaawansowana analityka i oparte na danych systemy wspomagania decyzji to nie tylko wizja przyszłości.

Duzi dostawcy technologii, tacy jak IBM, od lat oferują rozwiązania do optymalizacji matematycznej i rozwiązywania złożonych problemów decyzyjnych. Również dostawcy platform, jak Palantir, zajmują się procesami decyzyjnymi opartymi na danych.

Nie oznacza to jednak, że wyspecjalizowane rozwiązania z zakresu Decision Intelligence są funkcjonalnie równoważne z tymi platformami.

Kluczowa kwestia leży gdzie indziej:

Technologia decyzyjna już dawno stała się integralną częścią nowoczesnych technologii korporacyjnych.

Jednocześnie nie każdy problem decyzyjny, który da się zdefiniować matematycznie, wymaga pełnej platformy korporacyjnej czy kompleksowego projektu transformacyjnego.

W ten sposób powstaje nowa kategoria wyspecjalizowanej Decision Intelligence.

Zamiast odwzorowywać całą architekturę danych i procesów decyzyjnych firmy, wyspecjalizowane rozwiązanie może zająć się jasno zdefiniowanym problemem matematycznym.

Na przykład:

Która kombinacja naszych projektów inwestycyjnych maksymalizuje oczekiwany wkład wartościowy w ramach naszych rzeczywistych ograniczeń?

Decision Intelligence 4 All

To właśnie tutaj leży prawdziwa zmiana.

Profesjonalne matematyczne wsparcie decyzyjne nie musi być wyłącznie częścią dużych projektów doradczych, transformacyjnych czy korporacyjnych projektów IT.

Problem decyzyjny można najpierw sprowadzić do kilku kluczowych zmiennych:

Identyfikator projektu. Inwestycja. Oczekiwany wkład wartościowy. Ograniczenia.

Na tej podstawie model matematyczny może obliczyć różne składy portfela.

Nie każda organizacja potrzebuje do tego nowej architektury korporacyjnej.

Nie każde zagadnienie matematyczne wymaga wielomiesięcznego projektu transformacji.

I nie każde nowe pytanie dotyczące zarządzania musi koniecznie wywoływać całkowicie nową rundę ręcznych przeliczeń.

Taka jest idea stojąca za Decision Intelligence 4 All.

To nie

są

usługi konsultingowe typu Big4 za cenę oprogramowania.

To nie jest IBM za cenę startową modelu Software-as-a-Service.

To nie jest Palantir dla średnich firm.

Ale:

łatwo dostępna funkcja matematycznego podejmowania decyzji o jasno określonych granicach.

Algorytm oblicza. Kierownictwo podejmuje decyzje.

Nie wolno mylić Decision Intelligence z automatycznym zarządzaniem firmą.

Model matematyczny nie określa automatycznie strategii firmy.

Nie decyduje, która fabryka jest strategicznie ważna.

Nie określa, jakie ryzyko chce zaakceptować zarząd.

Nie definiuje kultury organizacyjnej.

I nie ponosi odpowiedzialności za zarządzanie.

Kierownictwo określa:

cele. Priorytety. Budżety. Ograniczenia. Zależności. Ryzyka.

W ramach tej zdefiniowanej przestrzeni decyzyjnej matematyka oblicza odpowiednie alternatywy portfelowe lub – w zależności od modelu – optymalne rozwiązanie.

Algorytm oblicza. Kierownictwo decyduje.

Od cykli konsultingowych do analizy decyzyjnej na żywo

Dzięki temu może się też zmienić pętla decyzyjna.

Proces sekwencyjny może na przykład wyglądać tak:

PYTANIE → DZIAŁY → OBLICZENIA → KONSOLIDACJA → PREZENTACJA → NOWE PYTANIE → PONOWNE OBLICZENIA

Jeśli dane, wartości docelowe i ograniczenia są już uporządkowane w modelu matematycznym, można z nich stopniowo przejść do:

PYTANIE → OBLICZ → PORÓWNAJ → PODEJMIJ DECYZJĘ.

To w żadnym wypadku nie oznacza, że zarząd podejmie kompletną decyzję w ciągu kilku sekund.

Czas obliczeń i czas podejmowania decyzji organizacyjnych to dwie różne rzeczy.

Jeśli jednak model matematyczny potrafi w krótkim czasie ponownie obliczyć alternatywne portfele, można znacznie skrócić etap ponownego przeliczania, który dotychczas był czasochłonny.

Dzięki temu kierownictwo może szybciej uzyskać odpowiedź na jedno z najważniejszych pytań w procesie podejmowania decyzji strategicznych:

Co by

było, gdyby?

Trzy dźwignie ekonomiczne

1

. Lepsza alokacja kapitału

Pytanie zmienia się z:

Które projekty są dobre?

na:

Która kombinacja tych projektów generuje w danych warunkach najwyższą zdefiniowaną wartość dodaną?

Celem jest lepsza alokacja kapitału w ramach istniejących budżetów i ograniczeń – bez wyciągania z tego ogólnej gwarancji wyników.

2

. Niższe koszty podejmowania decyzji

Jeśli uda się zautomatyzować ponowne obliczenia, można zmniejszyć nakład pracy związany z ręcznymi obliczeniami, poprawkami i wielokrotnym tworzeniem scenariuszy.

To, jak duży jest ten efekt w rzeczywistości, zależy od dotychczasowego procesu decyzyjnego i konkretnej organizacji.

3. Wyższa prędkość podejmowania decyzji

Jeśli nowe założenie kierownictwa da się szybciej przełożyć na nową alternatywę w portfelu, może to przyspieszyć cały proces decyzyjny.

Dzięki

temu czas zyskuje dodatkowy wymiar ekonomiczny.

Nie tylko kapitał ma swoją cenę. Również czas podejmowania decyzji ma wartość ekonomiczną.

Matematyka może zwiększyć przejrzystość

Nie dlatego, że matematyka automatycznie generuje właściwą decyzję zarządczą.

Model może obliczać tylko w ramach swoich danych, założeń, funkcji celu i ograniczeń.

Optymalizacja matematyczna może jednak wspierać cztery cechy procesu decyzyjnego:

Przejrzystość:
Na jakich danych i założeniach opierają się obliczenia?

Śledzalność:
Jak powstał wynik?

Powtarzalność:
Co wynika przy identycznych lub zmienionych parametrach?

Kompromis Przejrzystość:
Jakie są konsekwencje zmiany budżetu, priorytetów lub ograniczeń?

To też wpływa na jakość dyskusji.

Z:

„Uważamy, że to jest właściwa kombinacja projektów.”

staje się pytaniem bardziej precyzyjnym pod względem ilościowym:

„Jaka kombinacja projektów wynika z dokładnie tych udokumentowanych założeń?”

Co to oznacza dla spółek notowanych na giełdzie?

Tutaj też ważne jest jasne rozgraniczenie.

Szybsze obliczenia matematyczne nie oznaczają automatycznie wyższej ceny akcji.

Po „szoku strategicznym” kierownictwo może jednak być zmuszone do ponownej oceny założeń strategicznych, a tym samym alokacji kapitału.

Im szybciej pojawią się solidne alternatywy w portfelu, tym wcześniej kierownictwo będzie mogło zasadniczo podjąć konkretne decyzje dotyczące inwestycji, cięć i priorytetów.

To z kolei może pomóc w stworzeniu dokładniejszej wewnętrznej podstawy decyzyjnej oraz – z uwzględnieniem odpowiednich wymogów prawa rynków kapitałowych – w prowadzeniu bardziej rzetelnej komunikacji zewnętrznej.

To nie technologia decyduje o reakcji rynku kapitałowego.

Może jednak pomóc skrócić czas między dwoma punktami:

ZMIANA STRATEGII → ILOŚCIOWA ALOKACJA KAPITAŁU.

To nie jest koniec doradztwa

Wręcz przeciwnie.

Im lepiej da się zautomatyzować zadania ilościowe, tym bardziej można wykorzystać ludzką wiedzę tam, gdzie ma ona największą wartość:

Strategia. Interpretacja. Organizacja. Transformacja. Negocjacje. Przywództwo. Zdolność oceny sytuacji.

Nie jest to więc opowieść o:

Oprogramowanie kontra doradztwo.

To opowieść o:

Oprogramowanie + zarządzanie + wiedza ekspercką.

Kolejny etap rozwoju decyzji biznesowych opartych na danych nie polega na zastąpieniu kadry zarządzającej algorytmami.

Polega on na tym, żeby zautomatyzować te części procesu decyzyjnego, które da się obliczyć matematycznie, tak żeby kierownictwo miało więcej czasu na samą decyzję.

Lepsza alokacja kapitału.
Niższe koszty podejmowania decyzji.
Szybsze decyzje.

Decision Intelligence 4 All.

NIE UFAJ NAM.
PRZELICZ TO SAM.