Doradztwo rządowe w zakresie zarządzania projektami (PPM) z wykorzystaniem sztucznej inteligencji do wspomagania podejmowania decyzji

Wsparcie decyzyjne oparte na sztucznej inteligencji dla ministerstw, rządów i instytucji publicznych – od ustalania priorytetów projektów po międzyresortową optymalizację portfela projektów

Streszczenie: Jakie dodatkowe korzyści społeczne można osiągnąć w ramach istniejących budżetów publicznych?

Co by było, gdyby rządy mogły osiągnąć większy wpływ społeczny przy tych samych środkach budżetowych – wyłącznie dzięki lepszemu połączeniu planowanych programów i inwestycji?

Rządy, ministerstwa i instytucje publiczne stoją przed złożonym wyzwaniem: rosnącymi potrzebami inwestycyjnymi, ograniczonymi środkami budżetowymi, długoterminowymi zobowiązaniami oraz konkurującymi ze sobą celami politycznymi.

Infrastruktura, edukacja, cyfryzacja, obrona, energetyka, ochrona klimatu, budownictwo mieszkaniowe i zabezpieczenie społeczne konkurują o zasoby finansowe i organizacyjne.

Każde z tych działań może być uzasadnione merytorycznie, wymagane prawnie lub pożądane politycznie.

Jednak często pozostaje bez odpowiedzi kluczowe pytanie:

Czy suma wszystkich planowanych działań rzeczywiście stanowi najlepszą możliwą kombinację w ramach dostępnych środków budżetowych?

Klasyczne zarządzanie projektami i portfelami w sektorze publicznym (PPM) wspiera planowanie, ocenę, ustalanie priorytetów i sterowanie przedsięwzięciami publicznymi.

Jednak matematyczna optymalizacja wszystkich dopuszczalnych kombinacji projektów stanowi odrębne zadanie.

Już przy 50 binarnych decyzjach projektowych powstaje teoretycznie 2^50 = 1 125 899 906 842 624 możliwych portfeli.

Odpowiada to około 1,126 biliardów teoretycznych kombinacji.

Żadne ministerstwo ani komisja budżetowa nie jest w stanie w pełni ogarnąć tego zakresu decyzyjnego poprzez ręczne porównywanie wariantów.

W tym miejscu do akcji wkracza oparta na sztucznej inteligencji matematyczna optymalizacja portfela.

StratePlan łączy metody z zakresu badań operacyjnych z podejściami optymalizacyjnymi opartymi na sztucznej inteligencji, aby systematycznie badać duże kombinatoryczne przestrzenie decyzyjne.

Biorąc pod uwagę zdefiniowane cele, budżety i ograniczenia, można zidentyfikować i porównać ze sobą kombinacje projektów, które są efektywne zarówno pod względem ekonomicznym, jak i społecznym.

Kluczowe pytanie brzmi nie tylko: jakie działania rządowe są sensowne?

Ale: Która kombinacja dostępnych środków zapewnia, w ramach obowiązujących warunków ramowych, najwyższą zdefiniowaną łączną korzyść gospodarczą i społeczną?

1. Dlaczego strategia państwowa jest również matematycznym problemem portfelowym

Decyzje dotyczące inwestycji publicznych powstają w ramach złożonych struktur instytucjonalnych.

Ministerstwa opracowują programy. Wydziały merytoryczne formułują potrzeby. Działy budżetowe sprawdzają możliwości finansowe. Rządy ustalają priorytety polityczne. Parlamenty decydują o środkach budżetowych.

Procesy te są niezbędne dla legitymacji demokratycznej, zgodności z prawem i publicznej odpowiedzialności.

Nie gwarantują one jednak automatycznie, że wybrana kombinacja działań jest matematycznie optymalna w ramach określonych celów i ograniczeń.

Program inwestycyjny może na przykład być uzasadniony ekonomicznie, ale jednocześnie wiązać środki, które w przypadku innych programów umożliwiłyby osiągnięcie większego całkowitego wkładu.

Kilka projektów cyfryzacji może wymagać tych samych specjalistów.

Projekty infrastrukturalne mogą być od siebie zależne.

Programy wsparcia mogą się wzajemnie uzupełniać lub konkurować o ograniczone środki budżetowe.

Powoduje to powstanie złożonego problemu związanego z portfelem.

Skuteczność inwestycji państwowych wynika nie tylko z jakości poszczególnych działań, ale także z ich kombinacji, harmonogramu realizacji oraz alokacji zasobów.

2. Dlaczego klasyczne rządowe zarządzanie projektami i portfelem (PPM) nie wystarcza

Publiczne zarządzanie projektami i portfelem (Public Project and Portfolio Management) wspiera rządy i instytucje publiczne w ustrukturyzowanym zarządzaniu ich projektami i programami.

Do typowych narzędzi należą:

• oceny projektów i analizy biznesowe
• matryce ustalania priorytetów
• Planowanie budżetu i inwestycji
• Kontrola programów i projektów
• Wskaźniki efektywności i systemy KPI
• Zarządzanie budżetem w poszczególnych resortach
• Raporty dotyczące ryzyka i postępów

Narzędzia te zapewniają przejrzystość i wspierają zarządzanie przedsięwzięciami publicznymi.

Ranking poszczególnych projektów nie daje jednak automatycznie odpowiedzi na pytanie o najlepszą kombinację.

Projekt o dużym indywidualnym oddziaływaniu może pochłaniać tak wiele zasobów, że realizacja kilku innych projektów stanie się niemożliwa.

Te inne działania mogłyby łącznie przynieść większe ogólne korzyści społeczne.

Najlepsze pojedyncze działanie niekoniecznie jest częścią najlepszego portfela projektów.

Dlatego nowoczesne zarządzanie projektami w administracji publicznej (Government PPM) wymaga, oprócz oceny projektów i ustalania priorytetów, matematycznego poziomu optymalizacji.

3. Wykładnicza przestrzeń decyzyjna: 50 projektów oznacza ponad bilion kombinacji

Jeśli każdy projekt może zostać wybrany lub odrzucony, to przy N projektach teoretycznie powstaje 2^N możliwych kombinacji.

Przestrzeń decyzyjna rośnie wykładniczo.

Przy 50 projektach powstaje zatem około 1,126 bilionów teoretycznie możliwych portfeli.

Dla porównania: według szacunków astronomicznych Droga Mleczna zawiera około 100 do 400 miliardów gwiazd.

Binarna przestrzeń decyzyjna obejmująca 50 projektów zawiera zatem znacznie więcej kombinacji niż liczba gwiazd w naszej galaktyce.

Nie każda z tych kombinacji jest dopuszczalna pod względem prawnym, finansowym lub organizacyjnym.

Obowiązki prawne, ograniczenia budżetowe, restrykcje dotyczące zasobów oraz zależności między projektami zawężają dopuszczalny zakres decyzji.

Niemniej jednak skala tego zjawiska uwidacznia wyzwanie matematyczne.

Rządowy PPM musi nie tylko oceniać poszczególne projekty, ale także określić efektywną kombinację spośród wykładniczo rosnącej przestrzeni decyzyjnej.

4. Prawdziwe wąskie gardło: międzyresortowa alokacja kapitału

Budżety publiczne są często rozdzielone między ministerstwa, resorty, programy i instytucje podległe.

Każda jednostka organizacyjna realizuje określone zadania i cele.

W ramach tych kompetencji można sensownie ustalać priorytety projektów i efektywnie wykorzystywać zasoby.

Niemniej jednak izolowana optymalizacja poszczególnych częściowych portfeli może prowadzić do mniejszych korzyści ogółem niż skoordynowane podejście.

Przykład:

Program cyfryzacji wymaga specjalistów IT, którzy są jednocześnie zaplanowani do realizacji projektu infrastrukturalnego.

Oba projekty mogą być opłacalne z ekonomicznego punktu widzenia, jeśli są realizowane osobno.

Jednak ich równoległa realizacja może spowodować niedobory zasobów.

Wspólna optymalizacja portfela może uwzględniać takie zależności, o ile dostępne są niezbędne dane i ograniczenia.

Nie oznacza to jednak, że środki budżetowe mogą być dowolnie przenoszone między resortami.

Należy wyraźnie uwzględnić kompetencje resortów, przeznaczenie środków oraz wytyczne prawa budżetowego.

Optymizacja międzyresortowa nie oznacza zniesienia kompetencji politycznych ani prawnych. Oznacza ona natomiast zbadanie, w ramach tych kompetencji, dodatkowych alternatyw, które są efektywne pod względem ekonomicznym i społecznym.

5. Co oznacza wskaźnik ROI w sektorze publicznym?

W przedsiębiorstwach wskaźnik zwrotu z inwestycji (ROI) opisuje ekonomiczny wskaźnik rentowności.

W sektorze publicznym ocena jest bardziej złożona.

Inwestycje państwowe często mają na celu osiągnięcie celów, których nie da się bezpośrednio zmierzyć w kategoriach zwrotu finansowego.

Przykłady to:

• poprawa jakości edukacji
• zwiększenie bezpieczeństwa ruchu drogowego
• Ograniczenie emisji CO₂
• Poprawa opieki zdrowotnej
• Zwiększenie możliwości administracji cyfrowej
• Wzmocnienie konkurencyjności gospodarczej
• Poprawa uczestnictwa społecznego
• Zwiększenie odporności państwa

Dlatego należy rozróżniać między finansowym zwrotem z inwestycji (ROI) a wpływem społecznym.

Ekonomiczny zwrot z inwestycji (ROI) można obliczyć na podstawie odpowiednich danych finansowych.

Natomiast wpływ społeczny można przedstawić za pomocą zdefiniowanych wskaźników oddziaływania, wyników wpływu (Impact Scores) lub innych modeli oceny.

Jeśli ma się porównać ze sobą kilka wymiarów oddziaływania, należy je spójnie zdefiniować i, w razie potrzeby, przypisać im odpowiednie wagi.

Wyższy wskaźnik oddziaływania społecznego nie oznacza automatycznie wyższego zwrotu z inwestycji finansowej.

Optymalizacja matematyczna może wspierać obie perspektywy, o ile odpowiednie wielkości docelowe i ograniczenia zostaną odpowiednio zamodelowane.

6. Matematyczna ocena wpływu społecznego: wskaźniki wpływu i strategiczne wagi

Programy rządowe często realizują jednocześnie kilka celów.

Na przykład projekt infrastrukturalny może wspierać rozwój gospodarczy, zwiększać bezpieczeństwo ruchu drogowego i ograniczać emisje.

Program edukacyjny może w dłuższej perspektywie poprawić kwalifikacje pracowników i wzmocnić uczestnictwo społeczne.

Efektów tych nie da się w prosty sposób bezpośrednio porównać między sobą.

Jedną z możliwości jest zdefiniowanie standardowych wskaźników oddziaływania.

Na przykład:

• Wkład gospodarczy
• Efekt edukacyjny
• Wpływ społeczny
• Wpływ na klimat
• Wpływ na infrastrukturę
• Odporność strategiczna

Decydenci polityczni mogą określić, które cele w ramach programu lub portfela są szczególnie ważne.

Przykładowy model ważenia mógłby na przykład uwzględniać następujące priorytety:

• 30% wpływ gospodarczy
• 25% edukacja i uczestnictwo społeczne
• 20% infrastruktura i bezpieczeństwo dostaw
• 15% wpływ na klimat
• 10 % Odporność strategiczna

Wagi te nie stanowią ogólnych zaleceń.

Służą one wyłącznie zilustrowaniu możliwego modelu oceny.

Wskaźniki leżące u podstaw tego modelu muszą być ujednolicone w porównywalnych skalach i zdefiniowane w sposób metodologicznie zrozumiały.

Matematyka nie określa, które cele polityczne są właściwe. Analizuje ona, która kombinacja projektów najlepiej spełnia wyznaczone cele w ramach dopuszczalnych warunków ramowych.

7. Symulacja budżetowa i równoczesna optymalizacja portfela

Nowoczesne doradztwo w zakresie rządowego zarządzania projektami (PPM) może łączyć ze sobą dwa różne zadania analityczne.

Pierwszym z nich jest symulacja budżetowa.

Analizuje ona, jak zmieniają się warunki ramowe finansowania przy różnych założeniach.

Drugim zadaniem jest matematyczna optymalizacja portfela.

Analiza ta bada, która kombinacja projektów przy określonych ograniczeniach zapewnia najwyższy wkład w realizację celów.

Symulacja budżetowa bada na przykład:

• zmiany dochodów państwa
• Zmiany w wydatkach publicznych
• możliwości inwestycyjne i finansowe
• Wieloletnie obciążenia budżetowe
• Wymogi dotyczące odsetek i spłat
• Skutki różnych założeń budżetowych

Optymalizacja portfela projektów obejmuje na przykład analizę:

• Które projekty powinny zostać wybrane w ramach danego budżetu
• Która kombinacja zapewnia najwyższą zdefiniowaną korzyść całkowitą
• Które działania wyprą inne projekty
• W jaki sposób projekty wiążące wpływają na wynik
• Jakie alternatywy pojawiają się przy innych limitach budżetowych
• Jak strategiczne priorytety wpływają na wybór projektów

Po połączeniu obu modeli można porównać różne scenariusze finansowe z zoptymalizowanymi portfelami inwestycyjnymi.

Zmiana założeń budżetowych. Ponowne obliczenie kombinacji projektów. Porównanie skutków finansowych i społecznych.

Takie zintegrowane rozwiązanie wymaga, aby symulacja budżetowa i model optymalizacji były ze sobą powiązane zarówno pod względem technicznym, jak i merytorycznym.

8. Przykład praktyczny: 50 publicznych projektów inwestycyjnych i ograniczony budżet

Rozważmy uproszczony program inwestycji publicznych.

Administracja planuje 50 projektów inwestycyjnych.

Całkowite zapotrzebowanie inwestycyjne wynosi 220 milionów euro.

Dostępny budżet inwestycyjny wynosi 81 milionów euro.

Oznacza to, że zapotrzebowanie na projekty przewyższa dostępne środki o 139 milionów euro.

Władze muszą dokonać wyboru.

Klasyczne ustalanie priorytetów mogłoby polegać na sortowaniu projektów według pilności, znaczenia politycznego i oceny merytorycznej.

Z kolei matematyczna optymalizacja portfela bada, która kombinacja w ramach limitu budżetowego wynoszącego 81 milionów euro zapewnia najwyższy zdefiniowany całkowity wkład.

Dodatkowo można uwzględnić wiążące działania, zależności między projektami oraz wagi strategiczne.

Jakie pytania można w ten sposób zbadać?

• Która kombinacja projektów przy budżecie wynoszącym 81 milionów euro zapewnia najwyższą modelowaną korzyść całkowitą?
• Jak zmienia się wybór w przypadku zmniejszenia budżetu do 70 milionów euro?
• Jakie dodatkowe działania stają się możliwe przy budżecie wynoszącym 90 milionów euro?
• Jak zmienia się portfel, jeśli większą wagę przypisze się działaniom edukacyjnym?
• Jakie skutki mają wiążące projekty infrastrukturalne?
• Jakie konflikty celów gospodarczych i społecznych mogą się pojawić?

Wyniki można porównać z pierwotnym planem inwestycyjnym.

Dzięki temu widać, czy alternatywne kombinacje projektów w ramach modelu pozwalają na osiągnięcie wyższego całkowitego wkładu.

Dźwignia ekonomiczna może nie polegać na dodatkowych środkach budżetowych, ale na lepszym połączeniu już zaplanowanych inwestycji.

9. Ograniczenia prawne i organizacyjne: dlaczego optymalizacja działań państwowych wymaga czegoś więcej niż tylko matematyki

Optymalizacja publicznych programów inwestycyjnych znacznie różni się od optymalizacji budżetu przedsiębiorstwa, którym można swobodnie dysponować.

Środki publiczne podlegają wymogom prawnym i instytucjonalnym.

Należą do nich na przykład:

• celowe przeznaczenie środków budżetowych
• Ustawowe zadania obowiązkowe
• kompetencje resortowe
• Wieloletnie środki na zobowiązania
• Warunki dotyczące dotacji
• Prawo zamówień publicznych i zaopatrzenia
• Zobowiązania umowne
• Możliwości kadrowe i organizacyjne

Warunki ramowe muszą zostać uwzględnione podczas modelowania matematycznego.

Projekt prawnie wiążący nie może być traktowany jak dowolnie wybierana alternatywa inwestycyjna.

Podobnie środki budżetowe przeznaczone na określony cel nie mogą być wykorzystywane do innych celów bez odpowiedniej podstawy prawnej.

Optymalizacja może zatem odbywać się na różnych poziomach.

Optymalizacja w ramach jednego resortu

Ministerstwo optymalizuje wybór dostępnych projektów w ramach własnego budżetu.

Optymalizacja w ramach programu

Program wsparcia lub inwestycyjny analizuje alternatywne kombinacje projektów w ramach swoich konkretnych wytycznych.

Skoordynowana optymalizacja międzyresortowa

Kilka resortów analizuje wspólne zależności i ograniczenia zasobów, nie znosząc przy tym automatycznie istniejących kompetencji.

Strategiczna analiza scenariuszy

Rząd bada, jaki wpływ miałyby alternatywne warunki ramowe – polityczne lub finansowe – na potencjalne portfele inwestycyjne.

Optymalizacja matematyczna musi opierać się na rzeczywistych ramach prawnych i organizacyjnych.

10. Jak StratePlan wspiera rządowe PPM i publiczne programy inwestycyjne

StratePlan został opracowany z myślą o matematycznej optymalizacji złożonych portfeli inwestycyjnych i projektowych.

Technologia ta łączy metody z zakresu badań operacyjnych z podejściami opartymi na sztucznej inteligencji.

Głównym celem jest analiza możliwych kombinacji projektów w ramach zdefiniowanych celów i ograniczeń.

Aby stworzyć podstawowy ekonomiczny model optymalizacji, na początku potrzebne są jedynie trzy dane dla każdego projektu:

1. ID projektu: jednoznaczna identyfikacja działania
2. Wydatki: planowane wydatki
3. Przychody: oczekiwane przychody lub zwroty ekonomiczne

Dodatkowo należy określić dostępny budżet.

Dane można na przykład przenieść z istniejącej listy projektów w programie Excel.

W przypadku funkcji celu „Maximize Net Contribution” maksymalizowana jest oczekiwana całkowita wartość wkładu netto wybranego portfela.

Wskaźnik ROI portfela może być dodatkowo przedstawiony jako wskaźnik ekonomiczny.

W przypadku programów publicznych o celach niepieniężnych konieczne są dodatkowe wskaźniki oddziaływania i modele oceny.

W zależności od modelu można uwzględnić dalsze wymagania:

• Wagi strategiczne
• Projekty wiążące
• Zależności między projektami
• Ograniczenia budżetowe
• Ograniczenia dotyczące zasobów
• Wieloletnie warunki finansowania
• Kryteria dotyczące ryzyka i zrównoważonego rozwoju

Konkretne uwzględnienie takich wymagań wymaga odpowiedniego modelowania merytorycznego i technicznego.

StratePlan uzupełnia klasyczne doradztwo rządowe o matematyczny poziom optymalizacji decyzji dotyczących inwestycji publicznych.

11. Czym różni się wsparcie decyzyjne oparte na sztucznej inteligencji od generatywnej sztucznej inteligencji?

Pojęcie sztucznej inteligencji obejmuje różne technologie i obszary zastosowań.

Dla administracji publicznej ważne jest jasne rozróżnienie.

Generatywna sztuczna inteligencja

Sztuczna inteligencja generatywna potrafi streszczać teksty, tworzyć dokumenty, porządkować informacje oraz przygotowywać materiały decyzyjne.

Analiza predykcyjna

Modele prognostyczne pozwalają oszacować przyszłe trendy na podstawie dostępnych danych.

Matematyczna optymalizacja portfela

Matematyczne metody optymalizacji poszukują najkorzystniejszych decyzji w ramach formalnie zdefiniowanej przestrzeni decyzyjnej.

Uwzględniają one funkcje celu, zmienne decyzyjne i ograniczenia.

StratePlan zajmuje się właśnie tym trzecim zadaniem.

Nie chodzi tu przede wszystkim o wygenerowanie tekstu na temat możliwych decyzji.

Chodzi o matematyczną analizę różnych kombinacji projektów.

Generatywna sztuczna inteligencja wspomaga przetwarzanie informacji. Matematyczna inteligencja decyzyjna wspomaga obliczanie alternatywnych działań.

12. Na żywo z posiedzenia rządu: pięć pytań, pięć scenariuszy matematycznych

Istotną zaletą matematycznej optymalizacji portfela jest możliwość porównywania ze sobą różnych warunków ramowych.

Scenariusz A: Obecny budżet inwestycyjny

Minister finansów pyta:

„Która kombinacja naszych planowanych działań inwestycyjnych zapewni najwyższy zdefiniowany całkowity wkład w ramach dostępnego budżetu?”

Portfel inwestycyjny jest optymalizowany z uwzględnieniem ustalonych ograniczeń budżetowych i efektów.

Scenariusz B: Zmniejszenie budżetu inwestycyjnego

Rząd pyta:

„Jakie działania powinniśmy wybrać, jeśli nasz budżet inwestycyjny musi zostać zmniejszony o 15 %?”

Limit budżetowy zostaje dostosowany, a portfel ponownie obliczony.

Scenariusz C: Działania o charakterze strategicznym

Jeden z ministrów pyta:

„Jak zmieni się cały portfel, jeśli konieczne będzie wdrożenie określonych projektów infrastrukturalnych?”

Dane działania są uwzględniane jako wiążące ograniczenia.

Scenariusz D: Większy nacisk na skutki społeczne

Rząd pyta:

„Jak zmieni się zestaw projektów, jeśli większą wagę przypisze się skutkom edukacyjnym i społecznym?”

Odpowiednie parametry oceny są dostosowywane, a portfel ponownie optymalizowany.

Scenariusz E: Dodatkowe środki inwestycyjne

Komisja budżetowa pyta:

„Jakie dodatkowe działania moglibyśmy sfinansować, gdyby udostępniono dodatkowe środki inwestycyjne?”

Budżet zostaje dostosowany, a kombinacja projektów obliczona na nowo.

Określ cele polityczne. Ustal ograniczenia budżetowe. Oblicz portfele inwestycyjne. Porównaj skutki.

Decyzja polityczna pozostaje w gestii właściwych instytucji demokratycznych.

13. Uwidocznienie kosztów alternatywnych inwestycji państwowych

Każda decyzja dotycząca inwestycji publicznych wiąże się z zaangażowaniem zasobów finansowych i organizacyjnych.

Zasoby te nie są już następnie dostępne na inne działania.

Powoduje to powstanie kosztów alternatywnych.

Matematyczna optymalizacja portfela może pomóc w oszacowaniu tych kosztów w ramach określonego modelu.

Załóżmy, że ministerstwo zaplanowało określoną kombinację projektów.

Optymalizacja pozwala zidentyfikować alternatywny zestaw projektów o wyższym modelowym wkładzie całkowitym.

Różnica ta wskazuje na potencjał poprawy ekonomicznej lub społecznej w porównaniu z dotychczasowym planem.

Jeśli następnie w sposób wiążący zostanie uwzględniony dodatkowy projekt, portfel można ponownie zoptymalizować z uwzględnieniem nowego ograniczenia.

W ten sposób można zbadać:

• Które inne projekty zostaną wykluczone
• Jak zmienia się całkowity wkład ekonomiczny
• Które wskaźniki społeczne ulegną zmianie
• Jakie dodatkowe zasoby będą potrzebne
• jakie alternatywy istnieją w ramach nowych wytycznych

Matematycznie udowodnione optimum globalne pozwala na dokładne określenie odległości wybranego rozwiązania w ramach modelu.

W przypadku metod przybliżonych można najpierw określić odległość od najlepszego znalezionego rozwiązania.

Obliczenia matematyczne sprawiają, że konflikty celów stają się bardziej zrozumiałe, nie zastępując jednak politycznej oceny tych konfliktów.

14. Ex ante zamiast wyłącznie ex post: poprawa decyzji dotyczących inwestycji publicznych przed ich realizacją

Trybunały obrachunkowe i inne instytucje kontrolne badają między innymi zgodność z prawem, prawidłowość i oszczędność wykorzystania środków publicznych.

Znaczna część kontroli publicznej odbywa się w trakcie lub po realizacji.

Jednak podstawowy wybór działań inwestycyjnych jest dokonywany już wcześniej.

Matematyczna optymalizacja portfela ma zatem zastosowanie w przypadku decyzji ex ante.

Umożliwia ona analizę alternatywnych kombinacji projektów, zanim środki budżetowe zostaną przydzielone na dłuższy okres.

Dzięki temu można porównać ze sobą różne scenariusze inwestycyjne.

Na przykład:

• Pierwotne planowanie inwestycji
• Matematycznie zoptymalizowana kombinacja projektów
• Portfel z wiążącymi wytycznymi politycznymi
• Portfel przy zmniejszonym budżecie
• Portfel ze zmienionymi wagami strategicznymi

Porównania te zapewniają dodatkową przejrzystość w zakresie ekonomicznych i społecznych konsekwencji różnych decyzji.

Optymalizacja ex ante nie zastępuje publicznej kontroli finansowej. Stanowi jej uzupełnienie, zapewniając matematyczną podstawę do podejmowania decyzji przed przyznaniem środków.

15. Wieloletnie programy rządowe i strategie inwestycyjne

Wiele państwowych programów inwestycyjnych obejmuje kilka lat budżetowych lub kadencji parlamentarnych.

Projekty infrastrukturalne często wymagają długiego czasu na planowanie i realizację.

Programy cyfryzacji, oprócz początkowych inwestycji, generują stałe koszty eksploatacji i konserwacji.

Programy wsparcia mogą wiązać się z wieloletnimi zobowiązaniami finansowymi.

Realistyczna optymalizacja portfela musi uwzględniać te zależności czasowe, o ile mają one znaczenie dla podejmowanej decyzji.

Do możliwych parametrów modelu należą:

• Roczne budżety inwestycyjne
• Czas trwania projektów
• Terminy finansowania
• Napływ środków z dotacji
• Środki na zobowiązania
• Możliwości kadrowe i realizacyjne
• Długoterminowe koszty eksploatacji i utrzymania
• Zależności między projektami

W przypadku zastosowania odpowiedniego modelu wielookresowego można dodatkowo zbadać, kiedy należy zrealizować określone projekty.

Strategiczne pytanie brzmi wówczas nie tylko: które projekty powinny zostać sfinansowane?

Ale także: Które projekty powinny zostać zrealizowane, w jakiej kolejności i w ramach których lat budżetowych?

16. Wdrożenie organizacyjne: Jak wprowadzić rządowy system PPM z wykorzystaniem optymalizacji matematycznej

Wprowadzenie matematycznego wsparcia decyzyjnego niekoniecznie wymaga całkowitej reorganizacji państwowych procesów budżetowych.

Rozsądnym podejściem jest rozpoczęcie od jasno zdefiniowanego portfela inwestycyjnego.

Krok 1: Określenie obszaru decyzyjnego

Ministerstwo, urząd lub podmiot realizujący program określa działania inwestycyjne, które mają być rozpatrywane w ramach wspólnych ram decyzyjnych.

Krok 2: Uporządkowanie danych projektowych

Istniejące działania są gromadzone w jednolitej strukturze danych.

Punktem wyjścia do podstawowej optymalizacji ekonomicznej mogą być identyfikatory projektów, wydatki i przewidywane przychody.

Krok 3: Określenie ograniczeń prawnych i finansowych

Rejestruje się wiążące działania, przeznaczenie środków, limity budżetowe i inne wytyczne.

Krok 4: Określenie celów i modelu oddziaływania

Odpowiedzialni decydenci określają cele ekonomiczne i społeczne.

W przypadku wielu wymiarów oddziaływania potrzebny jest przejrzysty model oceny.

Krok 5: Obliczenie alternatywnych portfeli

Optymalizacja matematyczna bada dopuszczalne kombinacje projektów i identyfikuje efektywne alternatywy.

Krok 6: Ocena wyników pod kątem merytorycznym i politycznym

Obliczone scenariusze są sprawdzane pod kątem zgodności z prawem, wykonalności, opłacalności i skutków społecznych.

Krok 7: Włączenie do istniejących procesów decyzyjnych

Wyniki mogą zostać wykorzystane jako dodatkowa podstawa decyzyjna w planowaniu budżetu, zarządzaniu programami oraz pracach gremiów.

Wdrożenie organizacyjne przebiega szczególnie sprawnie tam, gdzie uprawnienia decyzyjne, budżety, odpowiedzialność za projekty i kryteria oceny są jednoznacznie zdefiniowane.

17. Dlaczego doradztwo rządowe oparte na sztucznej inteligencji nie zastępuje decyzji politycznych

Decyzje państwowe nie opierają się wyłącznie na celach optymalizacji ekonomicznej.

Legitymizacja demokratyczna, prawa podstawowe, zobowiązania prawne, sprawiedliwość dystrybucyjna i odpowiedzialność polityczna pozostają nieodzowne.

Optymalizacja matematyczna nie może samodzielnie podejmować takich decyzji wartościujących.

Wymaga ona jasno zdefiniowanych celów i ograniczeń.

Decydenci polityczni określają:

• Jakie cele mają być realizowane
• jakie środki są dopuszczalne pod względem prawnym i politycznym
• które projekty muszą zostać wdrożone w sposób wiążący
• jakie wymiary oddziaływania należy uwzględnić
• Jakie obowiązują ograniczenia finansowe i organizacyjne

Następnie w ramach optymalizacji matematycznej analizuje się, która kombinacja projektów szczególnie dobrze spełnia te wytyczne w ramach zdefiniowanego modelu.

Wynikiem tego jest przejrzysta podstawa do podjęcia decyzji.

Nie zastępuje to demokratycznego procesu podejmowania decyzji.

Polityka wyznacza cele. Matematyka bada konsekwencje różnych dróg prowadzących do osiągnięcia tych celów.

18. Od klasycznego doradztwa rządowego do Decision Intelligence

Tradycyjne doradztwo rządowe wspiera instytucje publiczne w opracowywaniu strategii, projektowaniu struktur organizacyjnych, zarządzaniu projektami oraz analizie skuteczności.

Matematyczna inteligencja decyzyjna uzupełnia te usługi o kolejny wymiar.

Umożliwia ona nie tylko jakościową dyskusję nad alternatywnymi decyzjami, ale także ich systematyczne obliczanie w ramach zdefiniowanych modeli.

Różnicę tę można wyjaśnić na podstawie trzech pytań.

Business Intelligence

Co się wydarzyło i jak rozwija się nasz portfel?

Doradztwo strategiczne i w zakresie zarządzania

Jakie cele i opcje działania powinniśmy rozważyć?

Matematyczna inteligencja decyzyjna

Która dopuszczalna kombinacja naszych opcji działania zapewnia największy wkład w osiągnięcie celu w ramach określonych warunków?

Podejścia te nie zastępują się nawzajem.

Mogą się one wzajemnie uzupełniać.

StratePlan pozycjonuje się jako matematyczny poziom decyzyjny pomiędzy wyznaczaniem celów strategicznych a wdrażaniem operacyjnym.

19. Potencjał poprawy wyników ekonomicznych: co faktycznie może osiągnąć optymalizacja matematyczna

Lepsze połączenie istniejących projektów inwestycyjnych może przynieść znaczne korzyści ekonomiczne.

To, jak duże będą te korzyści, zależy jednak od konkretnej listy projektów, dostępnych budżetów, ograniczeń oraz wybranej funkcji celu.

Nie można na tej podstawie wywnioskować ogólnej poprawy zwrotu z inwestycji publicznych (ROI) ani wpływu społecznego.

Jako praktyczny przykład optymalizacji ekonomicznej portfela służy teren Klybeck w Bazylei.

W ramach zastosowania tamtejszej aplikacji StratePlan stwierdzono wzrost modelowanego zwrotu z kapitału z 7,0% do 11,4%.

Odpowiada to względnej poprawie stopy zwrotu o około 63% przy niezmienionym budżecie.

Dodatkowy modelowany wkład ekonomiczny wyniósł około 30 milionów CHF.

Przykład ten dotyczy portfela nieruchomości i inwestycji i nie można go bezpośrednio odnieść do programów rządowych.

W szczególności nie można z niej wywnioskować ogólnej poprawy wskaźników oddziaływania społecznego.

W przypadku rządów i ministerstw rzeczywisty potencjał poprawy należy obliczyć na podstawie odpowiednich danych budżetowych, projektowych i dotyczących efektów.

20. Wniosek: Strategie państwowe należy nie tylko ustalać według priorytetów, ale także optymalizować matematycznie

Rządy, ministerstwa i instytucje publiczne muszą pogodzić ze sobą liczne projekty inwestycyjne w ramach ograniczonych środków budżetowych i złożonych ram prawnych.

Ocena poszczególnych projektów pozostaje niezbędną podstawą.

Nie daje ona jednak automatycznie odpowiedzi na pytanie o najbardziej efektywną pod względem ekonomicznym i społecznym kombinację wszystkich dopuszczalnych działań.

W przypadku 50 decyzji dotyczących projektów o charakterze zero-jedynkowym teoretycznie powstaje ponad jeden bilion możliwych kombinacji.

Ręczne ustalanie priorytetów i klasyczne dyskusje nad scenariuszami nie pozwalają na pełny przegląd tej przestrzeni decyzyjnej.

Matematyczna optymalizacja portfela oparta na sztucznej inteligencji umożliwia systematyczne badanie alternatywnych kombinacji inwestycji.

W połączeniu z symulacją budżetową można porównać ze sobą różne warunki ramowe finansowe, priorytety strategiczne i wytyczne projektowe.

W tym celu StratePlan łączy metody z zakresu badań operacyjnych z podejściami optymalizacyjnymi opartymi na sztucznej inteligencji.

Odpowiedzialność polityczna pozostaje w gestii demokratycznie legitymizowanych decydentów.

Matematyka stanowi dodatkową podstawę dla przejrzystych, zrozumiałych i zorientowanych na efekty decyzji inwestycyjnych.

Kluczowe pytanie brzmi nie tylko: jakie programy państwowe powinniśmy sfinansować?

Ale: Która kombinacja naszych planowanych działań przyniesie największą określoną łączną korzyść gospodarczą i społeczną przy dostępnych środkach budżetowych?

StratePlan – te same projekty. Optymalna kombinacja. Lepsze wyniki.

FAQ – Doradztwo w zakresie rządowego PPM z wykorzystaniem sztucznej inteligencji do wspomagania podejmowania decyzji

Czym jest rządowe PPM?

PPM w administracji publicznej oznacza zarządzanie projektami i portfelami programów publicznych oraz przedsięwzięć inwestycyjnych.

Wspiera rządy, ministerstwa i urzędy w planowaniu, ustalaniu priorytetów, sterowaniu i kontroli ich projektów.

Co oznacza wsparcie decyzyjne oparte na sztucznej inteligencji dla instytucji rządowych?

Wsparcie decyzyjne oparte na sztucznej inteligencji może pomóc instytucjom publicznym w analizie złożonych wariantów decyzyjnych.

W kontekście matematycznej optymalizacji portfela badane są różne kombinacje projektów w ramach określonych celów i ograniczeń.

Czy sztuczna inteligencja może zoptymalizować państwowe programy inwestycyjne?

Matematyczne metody optymalizacji mogą pomóc w identyfikacji kombinacji projektów efektywnych pod względem ekonomicznym i społecznym.

Warunkiem jest dostępność odpowiednich danych, jasno zdefiniowanych celów oraz uwzględnienie istotnych ograniczeń prawnych i organizacyjnych.

Dlaczego przy 50 projektach powstaje ponad bilion kombinacji?

Jeśli każdy projekt może zostać wybrany lub odrzucony, to przy N projektach teoretycznie powstaje 2^N możliwych kombinacji.

W przypadku 50 projektów jest to 2^50 = 1 125 899 906 842 624 kombinacji.

Czy wszystkie 2^N kombinacji muszą być obliczane pojedynczo?

Nie.

Nowoczesne matematyczne metody optymalizacji pozwalają badać duże przestrzenie decyzyjne bez konieczności pełnej analizy każdej teoretycznie możliwej kombinacji z osobna.

Czy optymalizacja matematyczna zawsze pozwala znaleźć optimum globalne?

W przypadku odpowiednich modeli i metod można obliczyć optimum globalne i udowodnić je matematycznie.

W przypadku złożonych problemów można również zastosować rozwiązania przybliżone.

Ocena jakości rozwiązania zależy od zastosowanej metody oraz ewentualnego dowodu optymalności.

Jaka jest różnica między symulacją budżetu a optymalizacją portfela?

Symulacja budżetu bada skutki finansowe różnych założeń.

Optymalizacja portfela bada, która kombinacja projektów w ramach określonych ograniczeń zapewnia najwyższy wkład w osiągnięcie celu.

Oba podejścia można ze sobą połączyć.

Czy StratePlan może wspierać międzyresortowe decyzje inwestycyjne?

Analizy międzyresortowe są możliwe, jeśli w jednym wspólnym modelu uwzględnione zostaną odpowiednie dane dotyczące projektów, kompetencje, budżety i ograniczenia.

Decydujące znaczenie mają przy tym prawne przeznaczenia środków oraz instytucjonalne uprawnienia decyzyjne.

W jaki sposób uwzględniane są ustawowe zadania obowiązkowe?

Obowiązkowe działania można uwzględnić w modelu optymalizacyjnym jako stałe ograniczenia lub uwzględnić je z wyprzedzeniem podczas planowania budżetu.

Dzięki temu wyszukiwanie ogranicza się do dopuszczalnych kombinacji projektów.

Co oznacza wskaźnik ROI w sektorze publicznym?

W sektorze publicznym należy rozróżniać między zwrotem finansowym a efektem społecznym.

Cele społeczne można modelować za pomocą odpowiednich wskaźników oddziaływania lub wskaźników wpływu (Impact Scores).

Wyższy wskaźnik oddziaływania nie oznacza jednak automatycznie wyższego finansowego zwrotu z inwestycji (ROI).

Czy sztuczna inteligencja może zmaksymalizować wpływ społeczny?

Optymalizacja matematyczna może zmaksymalizować zdefiniowany wskaźnik wpływu społecznego, o ile odpowiednie wskaźniki zostaną spójnie zamodelowane, a istotne ograniczenia uwzględnione.

Określenie celów politycznych i kryteriów oceny pozostaje w gestii właściwych decydentów.

Jakich danych potrzebuje StratePlan?

Do stworzenia podstawowego modelu optymalizacji ekonomicznej potrzebne są przede wszystkim identyfikator projektu, wydatki i przychody.

Dodatkowo należy określić dostępny budżet.

W przypadku bardziej złożonych publicznych programów inwestycyjnych mogą być wymagane dodatkowe wskaźniki efektywności, zależności między projektami oraz ograniczenia.

Czy StratePlan może uwzględniać priorytety polityczne?

Priorytety polityczne można uwzględnić poprzez odpowiednie modelowanie z wykorzystaniem wag lub wiążących ograniczeń.

Dzięki temu można porównać wpływ różnych wytycznych na portfel inwestycyjny.

Czy StratePlan może obliczyć koszty alternatywne decyzji publicznych?

Dzięki porównaniu istniejących planów inwestycyjnych z matematycznie zoptymalizowanymi alternatywami można uwidocznić modelowane możliwości poprawy sytuacji gospodarczej lub społecznej.

W przypadku udowodnionej globalnej optymalności można w ramach modelu dokładnie określić odległość od optimum.

Czy sztuczna inteligencja zastępuje decyzje polityczne?

Nie.

Odpowiedzialność polityczna i prawna pozostaje w gestii właściwych instytucji demokratycznych.

Optymalizacja matematyczna wspiera proces podejmowania decyzji poprzez przejrzyste obliczenia i porównanie różnych scenariuszy.

Jak duży jest potencjał poprawy w zakresie optymalizacji portfela państwowego?

Potencjał poprawy zależy od konkretnych projektów, dostępnych środków, ograniczeń oraz zdefiniowanych celów.

Nie można zagwarantować ogólnej poprawy zwrotu z inwestycji (ROI) ani wpływu społecznego.

Jaki jest najważniejszy wniosek dla rządów i ministerstw?

Ustalanie priorytetów poszczególnych działań nie prowadzi automatycznie do najlepszej kombinacji całego programu inwestycyjnego.

Matematyczna optymalizacja portfela może pomóc w systematycznej analizie alternatywnych kombinacji projektów oraz w zwiększeniu przejrzystości konsekwencji różnych decyzji.

Kluczowe pytanie brzmi: czy ustalamy priorytety poszczególnych działań rządowych, czy też optymalizujemy cały portfel inwestycji publicznych?

O ile większy wpływ gospodarczy i społeczny kryje się w Państwa budżecie na inwestycje publiczne?

Sprawdź, która kombinacja planowanych działań inwestycyjnych w ramach dostępnych środków budżetowych może przynieść najwyższy zdefiniowany całkowity wkład.

Porównaj dotychczasowe plany projektowe z matematycznie zoptymalizowanymi alternatywami i przeanalizuj, jaki wpływ na Twój portfel mają zmiany budżetowe, wiążące działania oraz strategiczne wagi.

Możesz bezpłatnie zoptymalizować do 15 projektów.

Zoptymalizuj teraz bezpłatnie do 15 projektów →