Od generatywnej sztucznej inteligencji do obliczeń decyzyjnych: kiedy odpowiedzi już nie wystarczają
Generatywna sztuczna inteligencja potrafi wyjaśnić, w jaki sposób należy podjąć decyzję. Obliczenia decyzyjne obliczają, która decyzja przy określonych warunkach zapewni najwyższą wartość docelową.
ChatGPT, Gemini i inne generatywne systemy sztucznej inteligencji potrafią dziś w ciągu kilku sekund analizować, porządkować i wyjaśniać złożone kwestie związane z zarządzaniem.
Jednak dla dyrektorów generalnych, dyrektorów finansowych i komisji inwestycyjnych prawdziwa praca często zaczyna się dokładnie tam, gdzie kończy się ogólna odpowiedź.
Które z naszych projektów faktycznie powinniśmy sfinansować?
Która kombinacja projektów generuje największą wartość w ramach naszego budżetu?
Co stanie się z naszym portfelem, jeśli nakłady inwestycyjne (CAPEX) spadną o 20 procent?
Które projekty powinniśmy odłożyć, jeśli moce inżynieryjne staną się wąskim gardłem?
Te pytania nie wymagają dalszego wyjaśnienia.
Wymagają one obliczeń.
To właśnie przejście od generowania odpowiedzi do obliczania decyzji.
Spis treści
- Czym jest generowanie odpowiedzi?
- Czym jest obliczanie decyzji?
- Jaka jest różnica między generatywną sztuczną inteligencją a obliczeniami decyzyjnymi?
- Dlaczego obliczenia decyzyjne są istotne dla dyrektorów generalnych i dyrektorów finansowych?
- 20 pytań dotyczących zarządzania, na które można uzyskać obliczeniową odpowiedź
- Dlaczego decyzje dotyczące portfela są problemami matematycznymi
- Dlaczego decyzja pozostaje w gestii kierownictwa
- Obliczenia decyzyjne w sali posiedzeń zarządu
- Połączenie generatywnej sztucznej inteligencji z optymalizacją matematyczną
- Obliczanie decyzji za pomocą StratePlan
- Najczęściej zadawane pytania dotyczące obliczeń decyzyjnych
Czym jest generowanie odpowiedzi?
Generowanie odpowiedzi to zdolność generatywnej sztucznej inteligencji do tworzenia odpowiedzi językowej na podstawie informacji, kontekstu i zadanego pytania.
Na przykład dyrektor finansowy może zapytać:
„Jak powinienem ustalać priorytety projektów CAPEX przy ograniczonym budżecie?”
Generatywna sztuczna inteligencja może udzielić na to pytanie merytorycznej odpowiedzi:
Ocenić projekty pod kątem ekonomicznym. Przeanalizować NPV i ROI. Uwzględnić kryteria strategiczne. Ocenić ryzyko. Wziąć pod uwagę ograniczenia zasobów. Porównać scenariusze.
To odpowiada na pytanie:
Jak zasadniczo powinienem postępować?
Nie odpowiada jednak jeszcze na pytanie:
Którą konkretną kombinację naszych projektów powinniśmy wybrać?
Czym jest obliczanie decyzji?
Obliczenia decyzyjne to matematyczne obliczanie opcji decyzyjnych na podstawie konkretnych danych, celów i ograniczeń.
Zamiast jedynie wyjaśniać, w jaki sposób można podjąć decyzję, oblicza się rzeczywistą przestrzeń decyzyjną.
Na przykład:
- 187 projektów inwestycyjnych
- 420 mln € dostępnych nakładów inwestycyjnych (CAPEX)
- 31 000 godzin inżynieryjnych
- 14 projektów obowiązkowych
- 23 zależności między projektami
- kilka zakładów
- kilka obszarów działalności
- kryteria strategiczne
- kilka okresów planowania
W takim przypadku pytanie nie brzmi już:
„Jak działa alokacja kapitału?”
ale:
„Która kombinacja spośród tych 187 projektów spełnia nasze ograniczenia i maksymalizuje zdefiniowaną przez nas funkcję celu?”
Jest to matematyczne zadanie optymalizacyjne.
Jaka jest różnica między generatywną sztuczną inteligencją a obliczeniami decyzyjnymi?
| Generatywna sztuczna inteligencja | Obliczenia decyzyjne |
|---|---|
| wyjaśnia | oblicza |
| generuje odpowiedzi | oblicza opcje decyzyjne |
| działa przede wszystkim w oparciu o język i kontekst | wykorzystuje zmienne decyzyjne, funkcje celu i ograniczenia |
| odpowiada na pytanie „Jak można by postąpić?” | odpowiada na pytanie „Która kombinacja najlepiej spełnia nasz zdefiniowany cel?” |
| porządkuje wiedzę | porządkuje przestrzeń decyzyjną |
| potrafi wyjaśnić metody | stosuje optymalizację matematyczną do konkretnych danych |
| dostarcza argumentów i analiz | przedstawia obliczone scenariusze i alternatywne portfele |
Generatywna sztuczna inteligencja odpowiada na pytania dotyczące decyzji.
Decision Computation oblicza konsekwencje konkretnych decyzji.
Oba podejścia niekoniecznie konkurują ze sobą.
Mogą one obejmować różne etapy tego samego procesu decyzyjnego.
Dlaczego Decision Computation jest istotne dla dyrektorów generalnych i dyrektorów finansowych?
Wiele decyzji zarządczych nie dotyczy kwestii wiedzy.
Organizacja zna swoje projekty.
Dział finansowy zna budżet.
Dział kontroli zna uzasadnienia biznesowe.
Dział operacyjny zna zasoby.
Dział strategii zna priorytety.
Problem polega na tym, aby jednocześnie przełożyć te informacje na spójną decyzję dotyczącą portfela projektów.
Wyzwaniem nie jest brak informacji.
Wyzwaniem jest ich połączenie.
Właśnie dlatego alokacja kapitału, planowanie nakładów inwestycyjnych (CAPEX) oraz wybór portfela projektów stają się problemami matematycznymi wraz ze wzrostem liczby projektów.
20 pytań dotyczących zarządzania, na które można udzielić odpowiedzi za pomocą obliczeń
1. Które projekty CAPEX powinniśmy sfinansować?
Odpowiedź: Kombinacja projektów, która w ramach określonych warunków budżetowych, zasobowych, zależności i zasad zarządzania najlepiej spełnia wybraną funkcję celu.
2. Która kombinacja projektów generuje największą wartość przy naszym obecnym budżecie?
Odpowiedź: Niekoniecznie są to projekty o najwyższych wartościach jednostkowych. Decydująca jest łączna wartość dopuszczalnej kombinacji.
3. Które projekty powinniśmy wycofać, jeśli nasze nakłady inwestycyjne (CAPEX) spadną o 20 procent?
Odpowiedź: Nie należy redukować wszystkich projektów o 20 procent w każdym obszarze. Portfel należy ponownie obliczyć w oparciu o zmniejszony budżet całkowity.
4. Ile faktycznie tracimy na wartości w przypadku redukcji CAPEX?
Odpowiedź: Wynika to z różnicy między zoptymalizowanymi portfelami przy poszczególnych poziomach budżetu.
5. Które projekty powinniśmy sfinansować w przypadku dodatkowych nakładów CAPEX?
Odpowiedź: Dodatkową kombinację projektów, która przy zachowaniu pozostałych ograniczeń generuje najwyższą marginalną wartość portfela.
6. Jaka dodatkowa kwota nakładów inwestycyjnych (CAPEX) jest opłacalna?
Odpowiedź: Obliczenie kilku poziomów budżetu pozwala ustalić, ile dodatkowej wartości portfela generuje dodatkowy kapitał oraz gdzie maleje korzyść krańcowa.
7. Jak powinniśmy rozdzielić nakłady inwestycyjne (CAPEX) między poszczególne obszary działalności?
Odpowiedź: Niekoniecznie zgodnie z historycznymi udziałami w budżecie. Alokacja może wynikać z optymalnej kombinacji projektów we wszystkich obszarach działalności.
8. Jak powinniśmy rozdzielić nakłady inwestycyjne (CAPEX) między zakłady?
Odpowiedź: Poprzez wspólną optymalizację zbioru projektów z uwzględnieniem minimalnych wymagań, możliwości produkcyjnych i ograniczeń charakterystycznych dla poszczególnych zakładów.
9. Która kombinacja projektów maksymalizuje naszą wartość bieżącą netto (NPV)?
Odpowiedź: Dopuszczalna kombinacja zapewniająca najwyższą zagregowaną wartość NPV w ramach określonych ograniczeń.
10. Która kombinacja projektów maksymalizuje nasz ROI?
Odpowiedź: Zależy to od dokładnej definicji funkcji celu portfela. Samo uszeregowanie według wskaźnika ROI poszczególnych projektów nie jest automatycznie tożsame z optymalnym portfelem ogółem.
11. Co się stanie, jeśli wzrost stanie się ważniejszy?
Odpowiedź: Zmienia się strategiczne wagi i ponownie oblicza się portfel. Dzięki temu widać, jaki podział kapitału pasuje do zmienionej strategii.
12. Co się stanie, jeśli zmienią się nasze priorytety strategiczne?
Odpowiedź: Różne wagi dają różne optymalne portfele. Dzięki temu można oszacować skutki decyzji strategicznych.
13. Co się stanie, jeśli zdolności inżynieryjne zmniejszą się o 20 procent?
Odpowiedź: Dział inżynierii jest modelowany jako zaostrzone ograniczenie zasobów. Następnie ponownie obliczana jest optymalna kombinacja projektów.
14. Które projekty blokują szczególnie dużo kapitału lub zasobów?
Odpowiedź: Analiza portfela pokazuje, które projekty pochłaniają duże ilości ograniczonych zasobów i które alternatywne kombinacje projektów są przez to wykluczone.
15. Które projekty powinniśmy rozpocząć dzisiaj, a które odłożyć na później?
Odpowiedź: W ramach optymalizacji wieloletniej wspólnie analizuje się rozpoczęcie projektów, wykorzystanie budżetu, zapotrzebowanie na zasoby oraz zależności w wielu okresach.
16. Jak wygląda nasz optymalny 5-letni plan CAPEX?
Odpowiedź: Jest to optymalizacja wielookresowa, która określa, które projekty powinny zostać zrealizowane w danym roku, aby jak najlepiej spełnić zdefiniowaną funkcję celu przy uwzględnieniu rocznych ograniczeń.
17. Co się stanie, jeśli niektóre projekty staną się obowiązkowe?
Odpowiedź: Projekty obowiązkowe są traktowane jako stałe ograniczenia. Pozostały portfel jest ponownie optymalizowany z uwzględnieniem tych projektów.
18. Co się dzieje w przypadku zależności między projektami?
Odpowiedź: Zależności są modelowane matematycznie. Jeśli na przykład projekt B wymaga realizacji projektu A, wybór projektu B bez projektu A jest niedopuszczalny.
19. Czy nasz obecnie zatwierdzony portfel CAPEX jest optymalny?
Odpowiedź: Można to sprawdzić, porównując istniejący portfel z portfelem zoptymalizowanym matematycznie przy tych samych danych, celach i ograniczeniach.
20. O ile większą wartość możemy wygenerować przy tych samych projektach i tym samym budżecie?
Odpowiedź: Różnica między istniejącym a zoptymalizowanym portfelem wskazuje na potencjał poprawy obliczony w ramach zdefiniowanego modelu.
Te same projekty. Inne kombinacje. Lepsze wyniki.
Dlaczego decyzje dotyczące portfela są problemami matematycznymi
Powodem jest liczba możliwych kombinacji.
W przypadku N niezależnych projektów, z których każdy może zostać wybrany lub odrzucony, teoretycznie istnieje:
2^N możliwych kombinacji.
| Liczba projektów | Teoretycznie możliwe kombinacje |
|---|---|
| 20 | 1 048 576 |
| 50 | ≈ 1,13 × 10^15 |
| 100 | ≈ 1,27 × 10³⁰ |
| 200 | ≈ 1,61 × 10⁶⁰ |
Decyzja zarządcza nie polega jednak na ślepym rozważaniu wszystkich kombinacji.
Polega ona na zidentyfikowaniu spośród dopuszczalnych kombinacji tych, które w najlepszy możliwy sposób spełniają zdefiniowaną funkcję celu.
W tym celu uwzględnia się ograniczenia:
- Budżet CAPEX
- Przychody / Wydatki
- Możliwości inżynieryjne
- Zasoby kadrowe
- Projekty obowiązkowe
- Zależności między projektami
- wzajemne wykluczenia
- wytyczne strategiczne
- Minimalne inwestycje
- Maksymalne budżety
- Moce produkcyjne zakładu
- zasady dotyczące obszarów działalności
- Okresy planowania
W ten sposób lista projektów staje się matematyczną przestrzenią decyzyjną.
Dlaczego decyzja pozostaje w gestii kierownictwa
Obliczanie decyzji nie oznacza, że matematyka przejmuje rolę kierownictwa w podejmowaniu decyzji.
Matematyka może optymalizować jedynie w ramach modelu zdefiniowanego przez przedsiębiorstwo.
Kierownictwo określa:
- które cele są istotne,
- jakie dane są wykorzystywane,
- jakie kryteria strategiczne mają zastosowanie,
- które ograniczenia są obowiązkowe,
- które projekty są obowiązkowe,
- jakie scenariusze są brane pod uwagę.
Obliczenia dają następnie odpowiedź na pytania:
Jakie konsekwencje wynikają z tych wytycznych?
W ten sposób powstaje wyraźny podział:
Kierownictwo określa ramy decyzyjne.
Matematyka oblicza obszar decyzyjny.
Kierownictwo podejmuje decyzję.
Obliczanie decyzji w sali posiedzeń zarządu
Podejście to nabiera szczególnego znaczenia, gdy obliczenia i dyskusja kierownictwa nie są już oddzielone czasowo.
Tradycyjnie nowe pytanie kierownictwa może wywołać nowy cykl analizy.
Dane są aktualizowane.
Dział finansowy dokonuje nowych obliczeń.
Prezentacje są aktualizowane.
Zostaje zaplanowane kolejne spotkanie.
Jeśli natomiast scenariusze portfelowe można natychmiast przeliczyć, przebieg procesu ulega zmianie.
Dyrektor finansowy pyta:
„Co się stanie, jeśli budżet zmniejszy się o 50 milionów euro?”
Obliczyć.
Prezes pyta:
„Co się stanie, jeśli wzrostowi przypiszemy dwukrotnie większą wagę?”
Obliczyć.
Dział operacyjny odpowiada:
„W przyszłym roku nie będziemy dysponować takimi możliwościami inżynieryjnymi”.
Obliczyć.
Komisja inwestycyjna podejmuje decyzję:
„Te trzy projekty są obowiązkowe”.
Oblicz.
Następnie można od razu porównać ze sobą poszczególne scenariusze.
Pytanie. Oblicz. Porównaj. Podejmij decyzję.
Połączenie generatywnej sztucznej inteligencji i optymalizacji matematycznej
Generatywna sztuczna inteligencja i optymalizacja matematyczna pełnią różne zadania.
Generatywna sztuczna inteligencja nadaje się szczególnie do:
- interakcji językowej
- przetwarzanie informacji
- wyjaśnianie
- strukturyzację
- interpretację
- Podsumowanie
Optymalizacja matematyczna nadaje się szczególnie do:
- kombinatoryczne problemy decyzyjne
- funkcje celu
- ograniczenia budżetowe
- ograniczenia dotyczące zasobów
- zależności
- Wybór portfela
- Obliczenia scenariuszy
Ciekawa architektura nie wynika zatem z pytania:
Sztuczna inteligencja generatywna czy optymalizacja matematyczna?
Ale raczej:
Które zadanie powinno zostać powierzone której metodzie?
Możliwy podział zadań wygląda następująco:
Ask.
Kierownictwo formułuje pytanie.
Understand.
Sztuczna inteligencja wspiera w zakresie kontekstu, struktury i interpretacji.
Oblicz.
Optymalizacja matematyczna oblicza dopuszczalne warianty portfela.
Porównaj.
Kierownictwo porównuje scenariusze i kompromisy.
Decide.
Decyzja należy do kierownictwa odpowiedzialnego za ten obszar.
Obliczanie decyzji za pomocą StratePlan
StratePlan został opracowany z myślą o złożonych decyzjach dotyczących alokacji kapitału, nakładów inwestycyjnych (CAPEX) oraz portfela.
Dane wyjściowe mogą być stosunkowo proste:
- ID projektu
- Inwestycja
- wartość oczekiwana, NPV lub korzyść
W zależności od problemu decyzyjnego można dodać kolejne wymiary:
- kryteria strategiczne
- zasoby
- Zależności projektowe
- projekty obowiązkowe
- zakłady
- Obszary działalności
- Regiony
- Okresy planowania
StratePlan oblicza na tej podstawie alternatywne portfele w ramach zdefiniowanych celów i ograniczeń.
W przypadku zmiany budżetu, zasobów lub wytycznych strategicznych portfel można ponownie obliczyć.
W ten sposób statyczne planowanie inwestycji przekształca się w interaktywny proces decyzyjny.
Sztuczna inteligencja generuje odpowiedzi.
StratePlan oblicza decyzje.
Nie ograniczaj się do rankingu projektów. Oblicz portfel.
Nie wierz nam na słowo. Oblicz to sam.
Często zadawane pytania dotyczące Decision Computation
Co oznacza „obliczanie decyzji”?
Obliczanie decyzji oznacza matematyczne obliczanie opcji decyzyjnych na podstawie zdefiniowanych danych, celów i ograniczeń. W kontekście portfela oznacza to na przykład obliczenie spośród wielu możliwych projektów takiej kombinacji projektów, która w najlepszy możliwy sposób spełnia zdefiniowaną funkcję celu przy ograniczeniach budżetowych i zasobowych.
Jaka jest różnica między Decision Intelligence a Decision Computation?
Decision Intelligence to szersze podejście do systematycznego ulepszania decyzji za pomocą danych, modeli, procesów i technologii. Decision Computation można rozumieć jako poziom obliczeniowy w ramach tego podejścia: konkretna przestrzeń decyzyjna jest modelowana matematycznie i obliczana.
Jaka jest różnica między generatywną sztuczną inteligencją a obliczeniami decyzyjnymi?
Generatywna sztuczna inteligencja generuje odpowiedzi lub treści na podstawie kontekstu i informacji. Obliczenia decyzyjne obliczają konkretne opcje decyzyjne na podstawie zdefiniowanych zmiennych, funkcji celu i ograniczeń.
Czy ChatGPT lub Gemini mogą zoptymalizować projekty CAPEX?
Generatywna sztuczna inteligencja potrafi wyjaśniać metody, interpretować dane, strukturyzować modele oraz wspierać w formułowaniu problemu optymalizacji. Jednak w celu uzyskania solidnej optymalizacji portfela konkretne dane przedsiębiorstwa, funkcje celu i ograniczenia muszą zostać przetworzone w odpowiednim modelu matematycznym.
Czy matematyczna optymalizacja portfela zastępuje dyrektora finansowego (CFO) lub komitet inwestycyjny?
Nie. Kierownictwo określa cele, priorytety strategiczne, założenia i ograniczenia. Optymalizacja matematyczna oblicza konsekwencje tych wytycznych. Ostateczna decyzja pozostaje w gestii odpowiedzialnego kierownictwa.
Dlaczego ranking projektów nie wystarcza?
Ranking ocenia projekty pojedynczo. Optymalizacja portfela uwzględnia natomiast kombinację projektów. Ze względu na zróżnicowane inwestycje, zapotrzebowanie na zasoby i zależności najlepsza kombinacja projektów może odbiegać od kolejności przedstawionej w prostym rankingu.
Czy Decision Computation może pomóc w przypadku cięć budżetowych?
Tak. Portfel można ponownie obliczyć przy zmniejszonym budżecie i porównać z pierwotnym portfelem. Dzięki temu widać, która kombinacja projektów najlepiej pozwala osiągnąć zdefiniowaną wartość docelową w nowych warunkach.
Czy Decision Computation może uwzględniać wiele obszarów działalności i zakładów?
Tak. Obszary działalności, zakłady, regiony lub inne wymiary organizacyjne można uwzględnić w modelu portfela jako atrybuty i ograniczenia.
Czy Decision Computation może być stosowane w perspektywie wieloletniej?
Tak. W ramach optymalizacji wieloletniej (Multi-Year Optimization) budżety, zasoby, czasy trwania projektów i zależności są modelowane w odniesieniu do kilku okresów. Dzięki temu można nie tylko zdecydować, które projekty zostaną zrealizowane, ale także kiedy.
Jaki jest cel Decision Computation?
Celem nie jest automatyzacja decyzji zarządczych. Celem jest zapewnienie matematycznej przejrzystości odpowiedniej przestrzeni decyzyjnej oraz umożliwienie obliczenia i porównania konsekwencji różnych wytycznych zarządczych.
Jakie jest kluczowe pytanie leżące u podstaw Decision Computation?
Nie tylko: co powinniśmy zrobić?
Ale: co konkretnie wynika z naszych projektów, naszego budżetu, naszych zasobów i naszych celów strategicznych?
Właśnie w tym momencie odpowiedź staje się obliczeniem.
Od generatywnej sztucznej inteligencji do Decision Computation.
