Miejska sztuczna inteligencja - od optymalizacji lokalnej do globalnej

Decyzje samorządowe rzadko podejmowane są w próżni. Są one podejmowane pod presją czasu, ograniczeń budżetowych, sprzecznych celów politycznych i rosnącej złożoności.

W praktyce często prowadzi to do znanego schematu: Wybierany jest najlepszy projekt lokalny, a nie najlepsze portfolio globalne.

To właśnie tutaj zaczyna się strategiczne znaczenie miejskiej sztucznej inteligencji.

Lokalne optima: prawdopodobne, ale systematycznie niekompletne

W tradycyjnych procesach budżetowych i inwestycyjnych projekty są zazwyczaj rozpatrywane indywidualnie:

• Projekt A ma sens
• Projekt B jest konieczny
• Projekt C jest politycznie pożądany

Każda z tych decyzji może być poprawna sama w sobie. Problem pojawia się pomiędzy projektami:

• Budżety konkurują ze sobą
• Logika finansowania nakłada się na siebie
• Harmonogramy wpływają na efekty
• Kombinacje tworzą nowe efekty

Rezultatem jest często lokalne optimum: Decyzja, która jest przekonująca w bezpośrednim porównaniu, ale nie jest maksymalnie skuteczna w całym portfolio.

Dlaczego gminy są systemami wykładniczymi

Gdy tylko kilka projektów jest przedmiotem decyzji w tym samym czasie gmina opuszcza przestrzeń liniową.

Nawet przy zaledwie kilku projektach przestrzeń decyzyjna rośnie wykładniczo. Przy 50 projektach powstaje przestrzeń, w której nie można już "myśleć", a jedynie kalkulować.

W tym miejscu staje się jasne, dlaczego ludzka intuicja, modele Excel i klasyczne oprogramowanie nieuchronnie osiągają swoje granice:

Główny błąd w myśleniu: projekty zamiast portfeli

Decydująca różnica między optymalizacją lokalną a globalną nie leży w pojedynczym projekcie, ale w interakcji wszystkich projektów.

Lokalne optimum odpowiada na pytanie:

Czy ten projekt ma sens?

Globalne optimum odpowiada na to pytanie:

Która kombinacja wszystkich projektów maksymalizuje ogólny efekt przy wszystkich ograniczeniach?

Na to drugie pytanie nie można odpowiedzieć intuicyjnie.

Od wyboru do obliczeń

Nowoczesna miejska sztuczna inteligencja, taka jak StratePlan, nie ocenia projektów w izolacji, ale jako część kompletnej przestrzeni decyzyjnej.

Nie sekwencyjnie - ale jednocześnie.

W tym kontekście miejska sztuczna inteligencja nie oznacza automatyzacji. Oznacza optymalizację ex ante.

To, co nie jest obliczane, jest zgadywane

W tradycyjnych procesach decyzyjnych często wybiera się kilka scenariuszy. Z matematycznego punktu widzenia jest to nic innego jak zgadywanie w przestrzeni decyzyjnej.

Przy 50 projektach każda decyzja, która nie jest w pełni obliczona, odpowiada wybór spośród ponad kwadryliona możliwości - bez wiedzy nie wiedząc, jak blisko jest się globalnego optimum.

Globalne optimum: neutralne politycznie, niezawodne technicznie

Globalne optimum nie jest decyzją polityczną. Jest to stwierdzenie matematyczne:

Przy danych celach, budżetach i ograniczeniach istnieje dokładnie jeden portfel o maksymalnym ogólnym wpływie.

Nowoczesna miejska sztuczna inteligencja sprawia, że ten portfel jest widoczny:

• przejrzysty
• identyfikowalny
• odporny na audyt

Organy polityczne nadal podejmują decyzje - ale ale po raz pierwszy na podstawie całego obszaru decyzyjnego, a nie jego części.

Wniosek: od przeczucia do przewidywalności

Władze lokalne nie zawodzą z powodu braku wiedzy specjalistycznej. Zawodzą z powodu wykładniczej złożoności.

Przejście od optymalizacji lokalnej do globalnej nie jest krokiem kulturowym, ale matematyczny.

Lokalna sztuczna inteligencja oznacza:

• mniej rat
• mniej utraconych możliwości
• większy wpływ na euro

a przede wszystkim: Decyzje, które oddają sprawiedliwość całej przestrzeni możliwości.