Симпозиум Goldman Sachs по революционным технологиям искусственного интеллекта 2026 года в Лондоне — Почему оптимизация принятия решений становится конкурентным преимуществом

По приглашению Goldman Sachs в Лондоне у меня была возможность принять участие в симпозиуме Goldman Sachs Disruptive Technology Symposium 2026. В ходе многочисленных бесед с инвесторами, представителями технологических компаний и руководителями из различных отраслей выявился явный общий знаменатель: ростом определяет не «большее количество проектов», а математически оптимальный выбор, последовательность и сочетание инвестиционных проектов.

Почему StratePlan вписывается в контекст прорывных технологий

Приглашение на симпозиум Goldman Sachs Disruptive Technology Symposium подчеркивает для нас один важнейший момент: прорывные изменения возникают не только благодаря новым моделям искусственного интеллекта или новым технологиям, но и благодаря тому, как компании принимают решения.

Именно здесь и приходит на помощь StratePlan. Математическая оптимизация решений по капитальным затратам (CAPEX) меняет процесс, который до сих пор во многих компаниях в значительной степени характеризуется отдельными оценками, списками приоритетов, бюджетными переговорами и повторными пересчётами.

Вместо того чтобы оценивать отдельные инвестиции одну за другой, StratePlan рассматривает весь список капитальных затрат как математическую задачу принятия решений и рассчитывает, какая комбинация инвестиций при реальных ограничениях компании принесет наибольшую совокупную выгоду.

Тот факт, что этот подход обсуждается в рамках симпозиума, посвященного прорывным технологиям, показывает, насколько сильно смещается акцент: от ИИ как инструмента анализа к ИИ и математической оптимизации как основе для принятия более эффективных бизнес-решений.

Повторяющаяся тема во многих беседах

Особенно бросалось в глаза то, как часто подтверждалась одна структурная проблема: компании уже давно думают не только в рамках краткосрочных бюджетов, но и в рамках 3-, 4-, 5- или 10-летних планов. Именно это создает фундаментальную проблему: не существует «единственного» инвестиционного решения, а одновременно существуют десятки или сотни возможных проектов — с учетом ограничений по бюджету, мощностям, рискам и стратегии.

Поэтому решающий вопрос больше не звучит так: «Хорош ли проект А?», а так: «Какая комбинация всех возможных проектов при реальных ограничениях обеспечивает максимальную рентабельность инвестиций (ROI)?»

Именно здесь начинается математическая оптимизация.

Ведь с увеличением количества проектов, временных периодов и ограничительных условий количество возможных комбинаций решений резко возрастает. То, что в небольших портфелях ещё кажется управляемым с помощью опыта, моделей Excel или классических методов приоритизации, быстро превращается в комбинаторную задачу принятия решений.

Д-р Георг Шлезингер, математик и член Института Шредингера Венского университета, кратко формулирует значение этого подхода в контексте StratePlan:

«StratePlan затрагивает чрезвычайно интересную с математической точки зрения тему: с ростом числа инвестиционных возможностей и дополнительных условий сложность задачи очень быстро возрастает. Математическая оптимизация позволяет управлять этой сложностью и систематически выводить лучшие решения из множества возможных комбинаций».

Д-р Георг Шлезингер
Математик и сотрудник Института Шредингера при Венском университете

Именно в этом, на мой взгляд , заключается одно из ключевых изменений в управлении предприятием: для принятия решений не обязательно снижать сложность. Её можно сделать математически управляемой.

StratePlan работает именно в этом направлении. Вместо того чтобы просто оценивать проекты по отдельности, а затем сортировать их по приоритетам, инвестиционный портфель рассматривается как единая математическая задача принятия решений.

Эффект начинается с исходной позиции: глобальный оптимум

Тот, кто рассматривает свою инвестиционную среду как единую систему и на этой основе рассчитывает оптимальную исходную позицию портфеля, начинает не со случайной или сложившейся исторически системы приоритетов, а с математически оптимизированного портфеля.

Такая исходная позиция коренным образом меняет стратегическое управление, поскольку каждое последующее решение строится на основе уже оптимизированного портфеля.

Разница существенна: при принятии классических инвестиционных решений часто задается вопрос, какие проекты кажутся привлекательными по отдельности. Математическая оптимизация же ставит вопрос о том, какая комбинация всех доступных проектов при заданных ограничениях создает наибольшую совокупную ценность.

Цикл оптимизации в течение нескольких лет

Этот эффект особенно ярко проявляется при многолетних горизонтах планирования. Благодаря ежегодной реоптимизации портфеля проектов возникает непрерывный стратегический цикл:

1. Все инвестиционные проекты моделируются совместно в виде портфеля.
2. Реализуется комбинация, обеспечивающая наибольшую математическую ценность.
3. Незадействованные ликвидные средства сохраняются и переносятся на следующий финансовый год.
4. Новые проекты, изменившиеся условия и дополнительно доступный бюджет учитываются в следующем расчете.
5. Весь портфель вновь подвергается математической оптимизации.

Со временем таким образом формируется система непрерывной оптимизации портфеля. Капитал, эффективность и стратегическая ясность взаимно усиливают друг друга.

В течение 3, 4, 5 или 10 лет таким образом формируется цикл оптимизации, роста бюджета и стратегической эффективности — и, следовательно, структурное конкурентное преимущество.

Важно: проекты никуда не исчезают — их позиционирование улучшается

Один момент, который подтверждался во многих беседах: в оптимизированной системе инвестирования проекты не обязательно «отбраковываются».

Их можно пересмотреть по приоритетам, перенести на более поздний срок или лучше позиционировать с стратегической точки зрения, чтобы в оптимальный момент и с учетом необходимых ограничений они внесли максимально возможный вклад в общий портфель.

Это также меняет характер дискуссий в руководстве и на заседаниях совета директоров: отдельные проекты больше не конкурируют друг с другом изолированно. Вместо этого становится понятно, какая комбинация в какой момент времени создает наибольшую корпоративную стоимость.

От существующего списка капитальных затрат к оптимальному инвестиционному портфелю

Для такой оптимизации не требуется никакой новой базы данных. Отправной точкой для StratePlan служит существующий список капитальных затрат (CAPEX) компании.

Содержащиеся в нём инвестиционные проекты с их соответствующими параметрами — например, объём инвестиций, ожидаемая доходность, срок реализации, приоритеты и взаимозависимости — а также с учётом специфических для компании ограничений переносятся в математическую модель оптимизации.

Тогда решающий вопрос уже не будет звучать так:

Какой отдельный проект CAPEX является лучшим?

А:

Какая комбинация имеющихся инвестиционных проектов CAPEX обеспечивает наибольшую совокупную ценность при заданных бюджетах, сроках и ограничениях?

StratePlan позволяет математически управлять лежащей в основе комбинаторной сложностью и рассчитывает на основе имеющихся инвестиционных проектов наиболее ценный состав портфеля.

Таким образом, акцент смещается с изолированной оценки отдельных проектов на оптимизацию всего портфеля капитальных вложений.

Это имеет решающее значение: компания может иметь очень хорошие отдельные проекты и тем не менее неэффективно распределять капитал, если не учитывать совокупный эффект их комбинации.

Именно в этом заключается сила StratePlan: компаниям не нужно заново изобретать свое инвестиционное планирование. Мы оптимизируем то, что уже имеется.

Вывод: качество принятия решений становится конкурентным преимуществом

Симпозиум Goldman Sachs по прорывным технологиям еще раз наглядно продемонстрировал мне, что решающее конкурентное преимущество ближайших лет будет обусловлено не только новыми технологиями, но и систематически более эффективными решениями в области распределения капитала.

Чем сложнее становятся компании, инвестиционные программы и стратегические взаимозависимости, тем важнее становится способность не только понимать эту сложность, но и математически ею управлять.

Тот, кто математически оптимизирует свои инвестиционные портфели, не только максимизирует стоимость отдельных проектов, но и оптимизирует распределение капитала по всей компании на протяжении нескольких лет.

«Каждая компания имеет право на максимальную прибыль».

Речь идет не о краткосрочной максимизации прибыли, а о наилучшем использовании капитала, ресурсов и времени — на основе логики принятия решений, которая учитывает реальный комбинаторный характер инвестиций.

Сложность здесь не является проблемой. Решающий вопрос заключается в том, располагаем ли мы математическими инструментами, позволяющими сделать её управляемой.