Obliczanie wskaźników KPI z wykorzystaniem sztucznej inteligencji ex ante

Nie tylko mierzymy wskaźniki KPI – jeszcze przed podjęciem decyzji obliczamy, jakie rozwiązanie jest najlepsze

A co by było, gdyby członkowie zarządu, dyrektorzy generalni i dyrektorzy finansowi nie musieli dopiero po podjęciu decyzji inwestycyjnej sprawdzać, czy osiągnęli swoje wskaźniki KPI, ale już przed podjęciem decyzji mogliby obliczyć, która kombinacja inwestycji zapewnia najlepszą realizację celów?

Właśnie tutaj zaczyna się fundamentalna zmiana paradygmatu w zarządzaniu przedsiębiorstwem.

Przez dziesięciolecia kluczowe wskaźniki efektywności (KPI) były uważane za podstawowe narzędzia zarządzania: mierzenie, porównywanie, raportowanie i korygowanie.

Przychody, EBIT, ROI, zwrot z kapitału, wykorzystanie mocy produkcyjnych, płynność finansowa oraz wskaźniki zrównoważonego rozwoju stanowią podstawę wielu decyzji zarządczych.

Jednak w świecie rosnącej złożoności, ograniczonych budżetów inwestycyjnych i wykładniczo rosnącej liczby możliwości decyzyjnych samo pomiarowanie z perspektywy czasu już nie wystarcza.

Problem nie polega na tym, że wskaźniki KPI są błędne.

Problem polega na tym, że często pokazują one dopiero, na ile skuteczna była już podjęta decyzja – a nie to, czy inna decyzja doprowadziłaby do lepszego wyniku ogólnego.

Dla członków zarządu, dyrektorów generalnych, dyrektorów finansowych i decydentów publicznych pojawia się zatem nowe strategiczne pytanie:

Jaka kombinacja planowanych inwestycji, projektów i działań maksymalizuje nasze cele ekonomiczne lub strategiczne w ramach dostępnych zasobów?

Dzięki StratePlan pytanie to staje się matematycznym zadaniem optymalizacyjnym.

Wskaźniki KPI pozostają przy tym istotne. Nie są one jednak analizowane wyłącznie z perspektywy przeszłości, ale mogą zostać uwzględnione w optymalizacji portfela jeszcze przed podjęciem decyzji jako cele i ograniczenia.

1. Ograniczenia klasycznego zarządzania opartego na wskaźnikach KPI

Wskaźniki KPI zapewniają przejrzystość. Umożliwiają porównania, uwidaczniają trendy i wspierają operacyjne oraz strategiczne zarządzanie przedsiębiorstwem.

Jednak klasyczne sterowanie w oparciu o wskaźniki KPI jest często zorganizowane w sposób retrospektywny.

Przedsiębiorstwo inwestuje w nowe urządzenia produkcyjne, systemy informatyczne, lokalizacje lub rozwój produktów. Miesiące lub lata później na podstawie zdefiniowanych wskaźników sprawdza się, czy osiągnięto oczekiwane wyniki.

Często pozostaje przy tym bez odpowiedzi kluczowe pytanie:

Czy inna kombinacja tych samych planowanych inwestycji przy identycznym budżecie przyniosłaby lepszy wynik ogólny?

Właśnie w tym miejscu leży ograniczenie podejścia opartego wyłącznie na wskaźnikach.

Poszczególne działy mogą z powodzeniem poprawiać swoje wskaźniki KPI, co niekoniecznie oznacza, że cała firma jest optymalnie zarządzana.

• Dział sprzedaży maksymalizuje obroty i udziały w rynku.
• Dział kontroli zarządczej koncentruje się na kosztach i zwrocie z kapitału.
• Produkcja optymalizuje moce produkcyjne i wykorzystanie zasobów.
• Dział IT traktuje priorytetowo cyfryzację i dostępność systemów.
• Zarządzanie zrównoważonym rozwojem dąży do osiągnięcia celów w zakresie emisji i ESG.

Każdy z tych celów może być uzasadniony.

Jednak realizowane w oderwaniu od siebie mogą powodować konflikty celów.

Na przykład projekt o szczególnie wysokiej indywidualnej stopie zwrotu może pochłonąć tak dużo kapitału inwestycyjnego, że nie będzie już możliwe sfinansowanie kilku innych projektów o łącznie wyższym wkładzie ekonomicznym.

Optymalizacja poszczególnych wskaźników KPI nie prowadzi zatem z konieczności do optymalizacji całego portfela inwestycyjnego.

2. Główny błąd w rozumowaniu: optymalizacja poszczególnych projektów zamiast całego portfela

W wielu przedsiębiorstwach decyzje inwestycyjne podejmuje się na podstawie poszczególnych analiz biznesowych.

Każdy projekt jest analizowany pod kątem opłacalności, znaczenia strategicznego i ryzyka.

Następnie projekty są uszeregowane według priorytetów i zatwierdzane zgodnie z dostępnym budżetem.

Brzmi to logicznie, ma jednak słaby punkt z matematycznego punktu widzenia.

Najbardziej opłacalny pojedynczy projekt niekoniecznie musi stanowić część najbardziej opłacalnej kombinacji projektów.

Uproszczony przykład

Przedsiębiorstwo dysponuje budżetem na nakłady inwestycyjne (CAPEX) w wysokości 10 milionów euro i rozważa trzy projekty inwestycyjne.

Projekt A ma najwyższą indywidualną wartość dodaną netto.

W przypadku wyboru projektu A w budżecie pozostaje 3 miliony euro. Kwota ta nie wystarczy na realizację żadnego z pozostałych dwóch projektów.

Całkowita wartość dodana netto wynosi 4 mln euro.

Jeśli natomiast projekty B i C zostaną zrealizowane wspólnie, wykorzystany zostanie cały budżet w wysokości 10 mln euro.

Łączna wartość dodana netto wynosi 6 mln euro.

W tym przykładzie zoptymalizowany portfel osiąga zatem o 50% wyższą wartość dodaną netto – przy identycznym budżecie CAPEX.

Przykładowe obliczenia ilustrują podstawową zasadę matematycznej optymalizacji portfela: decydujące znaczenie ma nie najlepsza pojedyncza inwestycja, lecz najlepsza kombinacja wszystkich dostępnych alternatyw inwestycyjnych.

3. Dlaczego zakresy decyzji strategicznych rosną wykładniczo

Wraz ze wzrostem liczby planowanych projektów wyzwanie staje się znacznie bardziej złożone.

W uproszczonym, binarnym modelu decyzyjnym każdy projekt może zostać zrealizowany lub nie.

W związku z tym przy N niezależnie wybieranych projektach^teoretycznie istnieje 2N możliwych kombinacji projektów.

• 10 projektów: 1 024 kombinacje
• 20 projektów: 1 048 576 kombinacji
• 30 projektów: 1 073 741 824 kombinacji
• 40 projektów: 1 099 511 627 776 kombinacji
• 50 projektów: 1 125 899 906 842 624 kombinacji
• 100 projektów: około 1,27^{× 10³⁰} kombinacji

Przedsiębiorstwo planujące 50 projektów inwestycyjnych rozważa zatem nie tylko 50 alternatywnych decyzji.

Porusza się w teoretycznej przestrzeni decyzyjnej obejmującej ponad 1,125 biliardów możliwych kombinacji projektów.

Nie każda z tych kombinacji jest dopuszczalna ze względu na ograniczenia budżetowe, zasoby lub zależności między projektami. Niemniej jednak złożoność matematyczna pozostaje znaczna.

Zarząd nie jest w stanie w pełni ogarnąć tej przestrzeni decyzyjnej poprzez dyskusje czy intuicję.

Również klasyczne listy priorytetów czy ręcznie opracowane scenariusze w Excelu zazwyczaj odzwierciedlają jedynie niewielki wycinek możliwych kombinacji.

Głównym wyzwaniem jest zatem określenie najlepszej pod względem ekonomicznym lub strategicznym dopuszczalnej kombinacji spośród wykładniczo dużej liczby możliwych kombinacji projektów.

4. Mierzyć ex post czy optymalizować ex ante?

Różnica między klasycznym sterowaniem w oparciu o wskaźniki KPI a matematyczną optymalizacją ex ante polega na momencie i sposobie wsparcia decyzyjnego.

Ex post: Jakie skutki przyniosły nasze decyzje?

Klasyczna analiza wskaźników KPI bada wyniki już wdrożonych działań.

Typowe pytania brzmią:

• Jaki zwrot z inwestycji (ROI) osiągnęły nasze inwestycje?
• Jak kształtowała się nasza marża EBIT?
• Które projekty przekroczyły swoje budżety?
• Jak wysoki był nasz zwrot z kapitału?
• Które cele strategiczne zostały osiągnięte?

Informacje te są niezbędne dla kontroli zarządczej, sprawozdawczości i zarządzania przedsiębiorstwem.

Nie dają one jednak automatycznej odpowiedzi na pytanie, czy inna kombinacja inwestycji okazałaby się bardziej skuteczna.

Ex ante: jaką decyzję powinniśmy podjąć?

Optymizacja ex ante ma miejsce przed podjęciem decyzji inwestycyjnej.

Analizuje planowane projekty pod kątem ich oczekiwanych wyników ekonomicznych oraz dostępnych zasobów.

Typowe pytania brzmią:

• Która kombinacja projektów maksymalizuje naszą całkowitą wartość dodaną netto?
• Jakie inwestycje powinny zostać zrealizowane w ramach naszego budżetu CAPEX?
• Która kombinacja projektów zapewnia najwyższy stopień realizacji zdefiniowanych celów?
• Jak zmieniają się wyniki przy niższym budżecie?
• Które projekty konkurują o te same zasoby?
• Jakie inwestycje należy uwzględnić w przypadku zmiany priorytetów strategicznych?

Wskaźniki KPI ex post pokazują, co zostało osiągnięte. Optymalizacja ex ante bada, która decyzja przed jej wdrożeniem zapewni najlepszy oczekiwany wynik.

Oba podejścia wzajemnie się uzupełniają.

Pomiar ex post pozostaje niezbędny, aby porównać rzeczywiste wyniki z pierwotnymi założeniami i udoskonalić przyszłe decyzje.

5. Wskaźniki KPI stają się celami optymalizacji matematycznej

StratePlan nie zastępuje wskaźników KPI.

Wręcz przeciwnie – odpowiednie wskaźniki można uwzględnić już na etapie modelowania matematycznego decyzji strategicznych.

Należą do nich na przykład:

• Wkład netto: oczekiwany ekonomiczny wkład netto
• Portfolio ROI: oczekiwany zwrot z inwestycji dla całego portfela
• CAPEX: dostępny budżet inwestycyjny
• OPEX: bieżące wydatki operacyjne
• Ryzyko: zdefiniowane limity ryzyka lub oceny ryzyka
• Zasoby: personel, moce produkcyjne i dostępność techniczna
• Wpływ: skutki strategiczne, społeczne lub środowiskowe

W zależności od modelu optymalizacji wielkości te są uwzględniane jako funkcja celu, parametry ważenia lub warunki brzegowe.

Ważne jest przy tym, aby nie łączyć ze sobą w sposób niekontrolowany różnych wielkości docelowych.

Cele gospodarcze, ekologiczne i społeczne wymagają przejrzystych kryteriów oceny oraz, w razie potrzeby, wyraźnie określonych wag.

Optymalizacja matematyczna bada następnie, która kombinacja projektów najlepiej spełnia zdefiniowane cele w ramach określonych ograniczeń.

Wynikiem nie jest jedynie kolejna analiza wskaźników KPI, lecz konkretnie obliczony portfel inwestycyjny.

6. Jak StratePlan oblicza decyzje inwestycyjne

Rozpoczęcie matematycznej optymalizacji portfela może być stosunkowo proste.

Aby stworzyć podstawowy model optymalizacji ekonomicznej, StratePlan potrzebuje najpierw trzech danych dla każdego projektu:

1. ID projektu: unikalny identyfikator projektu
2. Wydatki: planowane wydatki lub inwestycje
3. Przychody: oczekiwane przychody lub zwroty ekonomiczne

Informacje te można na przykład pobrać z istniejących arkuszy kalkulacyjnych Excel, planów inwestycyjnych lub analiz biznesowych.

Na podstawie zdefiniowanej funkcji celu i dostępnego budżetu StratePlan analizuje możliwe kombinacje projektów.

Rozbudowane modele mogą uwzględniać dodatkowe parametry:

• zależności między projektami
• Wagi merytoryczne lub strategiczne
• Wieloletnie budżety inwestycyjne
• Ograniczenia dotyczące zasobów
• Ramy czasowe
• Kryteria ryzyka i zrównoważonego rozwoju

StratePlan łączy matematyczne metody optymalizacji z zakresu badań operacyjnych z podejściami opartymi na sztucznej inteligencji w celu efektywnej analizy dużych kombinatorycznych przestrzeni decyzyjnych.

Wynikiem obliczeń jest zoptymalizowana kombinacja projektów oparta na wprowadzonych danych i parametrach modelu.

W zależności od zadania i zastosowanej metody może to być rozwiązanie o udowodnionej optymalności lub rozwiązanie w przybliżeniu optymalne.

Kluczową innowacją jest nie tylko ocena opłacalności poszczególnych projektów, ale także optymalizacja ich łącznego efektu w ramach wspólnego budżetu inwestycyjnego.

7. Na żywo podczas posiedzenia zarządu: Co się stanie, jeśli zmienimy nasze wskaźniki KPI?

Szczególna korzyść strategiczna pojawia się, gdy matematyczna optymalizacja portfela jest bezpośrednio zintegrowana z procesami decyzyjnymi kierownictwa.

Wyobraźmy sobie posiedzenie zarządu przedsiębiorstwa przemysłowego.

W porządku obrad znajduje się 100 planowanych projektów CAPEX, których łączne zapotrzebowanie finansowe znacznie przekracza dostępny budżet inwestycyjny.

StratePlan najpierw oblicza zoptymalizowaną kombinację projektów na podstawie ustalonych celów i ograniczeń.

Teraz rozpoczyna się dyskusja strategiczna.

Scenariusz A: Maksymalizacja wkładu netto

Dyrektor finansowy zadaje pytanie:

„Która kombinacja projektów zapewni najwyższy oczekiwany wkład netto przy naszym obecnym budżecie CAPEX?”

StratePlan oblicza odpowiedni portfel.

Kierownictwo dowiaduje się, które projekty zostały wybrane, ile środków budżetowych jest potrzebnych oraz jaki oczekiwany wkład netto w wartość osiągnie cały portfel.

Scenariusz B: Zmniejszenie budżetu CAPEX

Prezes pyta:

„Co się stanie, jeśli będziemy musieli zmniejszyć nasz budżet inwestycyjny o 15 %?”

Ograniczenie budżetowe zostaje dostosowane.

StratePlan ponownie oblicza portfel.

Zarząd może następnie przeanalizować, które projekty zostaną wycofane, jak zmieni się oczekiwany wkład wartościowy oraz które inwestycje pozostaną w portfelu.

Scenariusz C: Nadanie większej wagi projektom strategicznym

Członek zarządu zadaje pytanie:

„Jak zmieni się nasz portfel inwestycyjny, jeśli nadamy większy priorytet cyfryzacji i efektywności energetycznej?”

Odpowiednie parametry ważenia zostają dostosowane.

Po ponownym obliczeniu wyniki można porównać z poprzednimi scenariuszami.

Scenariusz D: Dodatkowe środki inwestycyjne

Dyrektor finansowy chce wiedzieć:

„Jaki dodatkowy wkład ekonomiczny moglibyśmy osiągnąć, dysponując kolejnymi 20 milionami euro na inwestycje (CAPEX)?“

Budżet zostaje zwiększony, a portfel ponownie zoptymalizowany.

W ten sposób kierownictwo może porównać modelowaną dodatkową wartość dodaną z wymaganym nakładem kapitałowym.

Zmiana parametrów. Ponowne obliczenie. Porównanie scenariuszy. Podejmowanie decyzji w oparciu o rzetelne dane.

W ten sposób statyczny raport inwestycyjny staje się dynamiczną podstawą decyzyjną dla całego kierownictwa.

8. Analiza wrażliwości: Jak solidna jest nasza strategia inwestycyjna?

Pojedyncze obliczenie optymalizacyjne dostarcza w pierwszej kolejności wynik dla zdefiniowanych założeń.

Analiza ta nabiera szczególnego znaczenia strategicznego, gdy systematycznie zmienia się różne parametry.

Analiza wrażliwości bada na przykład:

• Które projekty pozostają wybrane przy różnych budżetach CAPEX?
• Jak zmienia się wkład netto przy rosnących kosztach projektów?
• Które inwestycje są szczególnie wrażliwe na zmiany prognozowanych przychodów?
• Które projekty zostaną wykluczone w przypadku zastosowania wyższej wagi ryzyka?
• Które priorytety strategiczne mają największy wpływ na skład portfela?

Dzięki temu widać, które decyzje inwestycyjne w ramach modelu są szczególnie odporne.

Inne projekty mogą być wybierane wyłącznie przy określonych założeniach ekonomicznych lub strategicznych.

Optymalizacja ex ante dostarcza zatem nie tylko obliczoną kombinację projektów, ale umożliwia również systematyczną analizę alternatywnych warunków decyzyjnych.

9. Koszty alternatywne: wartość ekonomiczna niewybranych alternatyw

Każda decyzja inwestycyjna wiąże się z kosztami alternatywnymi.

Jeśli kapitał zostanie przeznaczony na konkretny projekt, nie będzie już dostępny na inne inwestycje.

Dotyczy to w szczególności sytuacji, gdy budżety na nakłady inwestycyjne (CAPEX) są ograniczone.

Przedsiębiorstwo może wybrać pojedyncze projekty atrakcyjne z ekonomicznego punktu widzenia, a mimo to nie wykorzystać znacznego dodatkowego wkładu wartości, jeśli kombinacja tych projektów nie jest optymalna.

Matematyczna optymalizacja portfela pozwala na ilościowe określenie takich różnic między rozważanymi alternatywami.

Porównanie pierwotnie planowanego portfela inwestycyjnego z portfelem zoptymalizowanym może wykazać:

• jak wysoka jest oczekiwana wartość dodana netto obu portfeli
• które projekty zostaną wybrane inaczej
• ile nakładów inwestycyjnych (CAPEX) jest wymagane w każdym przypadku
• jaki potencjał ekonomiczny pozostaje niewykorzystany w pierwotnym portfelu

Różnica między wynikami modelowania uwidacznia potencjał poprawy ekonomicznej przy przyjętych założeniach.

Rzeczywista wartość optymalizacji ex ante nie polega zatem na uzyskaniu lepszych wskaźników KPI, ale na możliwości zidentyfikowania lepszych kombinacji inwestycji, zanim kapitał zostanie zaangażowany.

10. Przykład z praktyki: teren Klybeck w Bazylei

Jak duża może być różnica ekonomiczna między istniejącym planem a portfelem zoptymalizowanym matematycznie, pokazuje przykład StratePlan dotyczący terenu Klybeck w Bazylei.

W ramach optymalizacji portfela dla spółek Central Real Estate AG i Swiss Life AG przeprowadzono matematyczną analizę różnych kombinacji inwestycji i projektów.

Wynik modelowania:

• Pierwotna stopa zwrotu z kapitału: 7,0 %
• Zoptymalizowana stopa zwrotu z kapitału: 11,4 %
• Względna poprawa stopy zwrotu: około 63 %
• Dodatkowy, oszacowany w modelu wkład w wartość ekonomiczną: około 30 milionów CHF

Poprawę tę oszacowano na podstawie zmienionej kombinacji istniejących alternatyw inwestycyjnych przy niezmienionym budżecie.

Liczby te ilustrują potencjał matematycznej optymalizacji portfela. Nie stanowią one jednak ogólnej gwarancji zwrotu z inwestycji dla innych projektów lub przedsiębiorstw.

Kluczowy wniosek: to niekoniecznie większy kapitał inwestycyjny, ale lepsza kombinacja inwestycji może zwiększyć całkowity wkład ekonomiczny.

11. Dlaczego samo doświadczenie ludzkie nie wystarcza

Doświadczeni członkowie zarządu, dyrektorzy finansowi i menedżerowie ds. inwestycji dysponują rozległą wiedzą fachową i dogłębnym zrozumieniem swoich przedsiębiorstw.

Kompetencje te pozostają nieodzowne.

Jednak nawet wieloletnie doświadczenie nie pozwala w pełni ogarnąć wykładniczo rosnącej liczby możliwych scenariuszy decyzyjnych.

Już przy siedmiu decyzjach dotyczących projektów o charakterze binarnym powstaje 128 możliwych kombinacji.

W przypadku 20 projektów jest ich ponad milion.

W przypadku 50 projektów jest to ponad jeden bilion.

Siła człowieka polega na wyznaczaniu celów strategicznych, rozumieniu zależności ekonomicznych oraz ocenie jakości założeń.

Siła optymalizacji matematycznej polega na systematycznym badaniu ogromnej liczby możliwych kombinacji.

Połączenie doświadczenia menedżerskiego, rzetelnych danych merytorycznych i optymalizacji matematycznej tworzy solidniejszą podstawę decyzyjną niż każdy z tych elementów osobno.

12. Od Business Intelligence do Decision Intelligence

Business Intelligence odpowiada przede wszystkim na pytania dotyczące rozwoju gospodarczego przedsiębiorstwa.

Co się wydarzyło? Jakie wskaźniki uległy zmianie? Gdzie występują odchylenia od planu?

Inteligencja decyzyjna rozszerza tę perspektywę o systematyczne wsparcie konkretnych decyzji.

Jakie alternatywne działania są dostępne? Jakie ograniczenia obowiązują? Która kombinacja maksymalizuje zdefiniowane cele?

StratePlan pozycjonuje się w tej dziedzinie jako system matematyczny służący do optymalizacji portfela i procesów decyzyjnych.

Uzupełnia on istniejące systemy ERP, controllingu i Business Intelligence o dodatkowy poziom:

Obliczanie zoptymalizowanych decyzji przed ich wdrożeniem.

Przedsiębiorstwo nie musi w tym celu koniecznie wymieniać swoich istniejących systemów informatycznych.

Niezbędne dane projektowe można początkowo udostępnić za pomocą prostych arkuszy kalkulacyjnych. W zależności od wymagań możliwe są rozszerzone integracje poprzez odpowiednie interfejsy.

Dzięki temu matematyczna optymalizacja decyzji staje się dostępna również dla przedsiębiorstw, które dotychczas pracowały głównie z klasycznymi listami inwestycyjnymi i modelami w programie Excel.

13. Podsumowanie: wskaźniki KPI pozostają ważne – ale decyzja jest najważniejsza

Wskaźniki KPI pozostaną również w przyszłości nieodzownym elementem profesjonalnego zarządzania przedsiębiorstwem.

Umożliwiają one monitorowanie zmian gospodarczych, kontrolę celów strategicznych oraz ocenę faktycznie osiągniętych wyników.

Jednak same w sobie nie odpowiadają na kluczowe pytanie, czy przedsiębiorstwo jak najlepiej rozdzieliło swój dostępny kapitał inwestycyjny na swoje projekty.

Właśnie w tym miejscu wkracza matematyczna optymalizacja ex ante.

StratePlan analizuje możliwe kombinacje inwestycji, uwzględniając cele ekonomiczne, ograniczone budżety i zdefiniowane ograniczenia.

Wyniki można obliczyć przed podjęciem decyzji inwestycyjnej, modyfikować je oraz porównywać w ramach różnych scenariuszy.

Przyszłość strategicznego zarządzania przedsiębiorstwem nie polega zatem na szybszym mierzeniu wskaźników KPI, ale na matematycznej optymalizacji decyzji, które mają wpływ na te wskaźniki, już na etapie przygotowawczym.

To zmienia kluczowe pytanie dotyczące zarządzania.

Zamiast zadawać wyłącznie pytanie:

„Jak skuteczne były nasze inwestycje?”,

pojawia się dodatkowe pytanie:

„Która kombinacja naszych planowanych inwestycji przyniosłaby w danych warunkach największy całkowity wkład ekonomiczny?”

Odpowiedź na to pytanie nie jest klasycznym zadaniem sprawozdawczym.

Jest to zadanie z zakresu matematycznej optymalizacji portfela.

StratePlan – optymalizacja decyzji ex ante. Pomiar wskaźników KPI ex post. Inteligentniejsze wykorzystanie kapitału.

O ile większy wkład ekonomiczny kryje się w Państwa budżecie CAPEX?

Oblicz, która kombinacja planowanych projektów inwestycyjnych w ramach dostępnego budżetu może przynieść najwyższy oczekiwany wkład netto.

Te same projekty. Ten sam budżet. Zoptymalizowana kombinacja. Lepszy wynik.

Zoptymalizuj teraz bezpłatnie nawet 15 projektów →