От генеративного ИИ к вычислению решений: когда ответов уже недостаточно

Генеративный ИИ может объяснить, как следует принять решение. Вычисление решений рассчитывает, какое решение при заданных условиях приведет к максимальному целевому значению.

Сегодня ChatGPT, Gemini и другие системы генеративного ИИ способны за считанные секунды анализировать, структурировать и объяснять сложные управленческие вопросы.

Однако для генерального директора, финансового директора и инвестиционного комитета настоящая работа часто начинается именно там, где заканчивается общий ответ.

Какие из наших проектов нам действительно следует финансировать?

Какая комбинация проектов принесет наибольшую выгоду в рамках нашего бюджета?

Что произойдет с нашим портфелем, если капитальные затраты (CAPEX) сократятся на 20 процентов?

Какие проекты следует отложить, если инженерные мощности станут узким местом?

Эти вопросы не требуют дополнительных пояснений.

Они требуют расчёта.

Это переход от генерации ответов к вычислению решений.

Содержание

• Что такое «генерация ответов»?
• Что такое «вычисление решений»?
• В чем разница между генеративным ИИ и вычислением решений?
• Почему «вычисление решений» актуально для генерального директора и финансового директора?
• 20 управленческих вопросов, которые можно рассчитать
• Почему решения по портфелю являются математическими задачами
• Почему право принятия решений остается за руководством
• Вычисления решений в зале заседаний совета директоров
• Объединение генеративного ИИ и математической оптимизации
• Вычисление решений с помощью StratePlan
• Часто задаваемые вопросы о вычислении решений

Что такое генерация ответов?

Генерация ответов — это способность генеративного ИИ формировать текстовый ответ на основе информации, контекста и поставленного вопроса.

Например, финансовый директор может спросить:

«Как мне расставить приоритеты по проектам капитальных затрат при ограниченном бюджете?»

Генеративный ИИ может дать на это обоснованный ответ:

Провести экономическую оценку проектов. Проанализировать NPV и ROI. Учесть стратегические критерии. Оценить риски. Учесть ограничения по ресурсам. Сравнить сценарии.

Это отвечает на вопрос:

Как мне следует действовать в принципе?

Однако это ещё не даёт ответа на вопрос:

Какую конкретную комбинацию наших проектов нам следует выбрать?

Что такое «вычисление решений»?

«Вычисление решений» (Decision Computation) — это математический расчет вариантов решений на основе конкретных данных, целей и ограничений.

Вместо того, чтобы просто объяснять, как можно принять решение, вычисляется фактическое пространство решений.

Например:

• 187 инвестиционных проектов
• 420 млн евро доступных капитальных затрат (CAPEX)
• 31 000 инженерных часов
• 14 обязательных проектов
• 23 взаимозависимости между проектами
• несколько заводов
• несколько бизнес-направлений
• стратегические критерии
• несколько периодов планирования

Тогда вопрос уже не будет звучать так:

«Как работает распределение капитала?»

а:

«Какая комбинация из этих 187 проектов удовлетворяет нашим ограничениям и максимизирует нашу заданную целевую функцию?»

Это математическая задача оптимизации.

В чём разница между генеративным ИИ и вычислением решений?

Генеративный ИИ отвечает на вопросы, касающиеся принятия решений.

Вычисление решений (Decision Computation) рассчитывает последствия конкретных решений.

Эти два подхода не обязательно конкурируют друг с другом.

Они могут охватывать разные уровни одного и того же процесса принятия решений.

Почему «вычисление решений» актуально для генерального директора и финансового директора?

Многие управленческие решения не связаны с проблемами знаний.

Организация знает свои проекты.

Финансовый отдел знает бюджет.

Отдел контроллинга знает бизнес-кейсы.

Отдел операционной деятельности знает ресурсы.

Отдел стратегии знает приоритеты.

Проблема заключается в том, чтобы одновременно преобразовать эту информацию в согласованное решение по портфелю проектов.

Проблема заключается не в недостатке информации.

Сложность заключается в их объединении.

Именно поэтому распределение капитала, планирование капитальных затрат (CAPEX) и выбор портфеля проектов с увеличением их количества превращаются в математические задачи.

20 управленческих вопросов, на которые можно ответить с помощью расчётов

1. Какие проекты CAPEX нам следует финансировать?

Ответ: Та комбинация проектов, которая в рамках заданных условий бюджета, ресурсов, зависимостей и управления наилучшим образом удовлетворяет выбранной целевой функции.

2. Какая комбинация проектов принесет наибольшую выгоду при нашем имеющемся бюджете?

Ответ: Не обязательно те проекты, которые имеют наибольшую индивидуальную стоимость. Решающим фактором является совокупная стоимость допустимой комбинации.

3. Какие проекты следует исключить, если наши капитальные затраты (CAPEX) сократятся на 20 процентов?

Ответ: Не следует сокращать по 20 процентов из каждой области. Портфель следует пересчитать с учётом сокращённого общего бюджета.

4. Какую ценность мы фактически теряем при сокращении капитальных затрат?

Ответ: Это определяется разницей между оптимизированными портфелями при соответствующих уровнях бюджета.

5. Какие проекты следует финансировать при увеличении капитальных затрат?

Ответ: Ту дополнительную комбинацию проектов, которая при оставшихся ограничениях обеспечит наибольшую предельную стоимость портфеля.

6. Какой объем дополнительных капитальных затрат оправдан?

Ответ: Расчет нескольких уровней бюджета позволяет определить, какую дополнительную стоимость портфеля приносит дополнительный капитал и где предельная выгода начинает снижаться.

7. Как следует распределять капитальные затраты между бизнес-направлениями?

Ответ: Не обязательно в соответствии с историческими долями бюджета. Распределение может быть основано на оптимальном сочетании проектов по всем бизнес-направлениям.

8. Как следует распределять капитальные затраты между заводами?

Ответ: Путем совместной оптимизации совокупности проектов с учётом минимальных требований, производственных мощностей и ограничений конкретного завода.

9. Какая комбинация проектов максимизирует нашу чистую приведенную стоимость (NPV)?

Ответ: Допустимая комбинация с наибольшей совокупной чистой приведенной стоимостью (NPV) в рамках заданных ограничений.

10. Какая комбинация проектов максимизирует наш ROI?

Ответ: Это зависит от точного определения целевой функции портфеля. Простое ранжирование по показателю рентабельности инвестиций (ROI) отдельных проектов не всегда соответствует оптимальному общему портфелю.

11. Что произойдет, если рост станет более важным фактором?

Ответ: Стратегические веса изменяются, и портфель пересчитывается. Таким образом становится ясно, какое распределение капитала соответствует изменившейся стратегии.

12. Что произойдет, если изменятся наши стратегические приоритеты?

Ответ: Различные веса приводят к различным оптимальным портфелям. Таким образом, последствия стратегических решений становятся поддающимися количественной оценке.

13. Что произойдет при сокращении инженерных мощностей на 20 процентов?

Ответ: Инжиниринг моделируется как более строгое ограничение ресурсов. Затем пересчитывается оптимальное сочетание проектов.

14. Какие проекты связывают особенно много капитала или ресурсов?

Ответ: Анализ портфеля показывает, какие проекты требуют значительных дефицитных ресурсов и какие альтернативные комбинации проектов из-за этого исключаются.

15. Какие проекты следует запустить сегодня, а какие отложить?

Ответ: В рамках многолетней оптимизации запуск проектов, расходование бюджета, потребность в ресурсах и взаимозависимости рассматриваются комплексно в течение нескольких периодов.

16. Как выглядит наш оптимальный пятилетний план капитальных затрат (CAPEX)?

Ответ: Это многопериодная оптимизация, которая определяет, какие проекты следует реализовать в каком году, чтобы наилучшим образом выполнить заданную целевую функцию в рамках годовых ограничений.

17. Что произойдет, если определенные проекты станут обязательными?

Ответ: Обязательные проекты задаются в качестве фиксированных ограничений. Остальная часть портфеля заново оптимизируется с учётом этих проектов.

18. Что происходит в случае зависимостей между проектами?

Ответ: Зависимости моделируются математически. Например, если проект B зависит от проекта A, выбор проекта B без проекта A недопустим.

19. Является ли наш текущий утвержденный портфель капитальных затрат (CAPEX) оптимальным?

Ответ: Это можно проверить, сравнив существующий портфель с математически оптимизированным портфелем при тех же данных, целях и ограничениях.

20. Насколько больше стоимости мы можем создать с теми же проектами и тем же бюджетом?

Ответ: Разница между существующим и оптимизированным портфелем показывает расчетный потенциал улучшения в рамках заданной модели.

Те же проекты. Другие комбинации. Лучшие результаты.

Почему решения по портфелю являются математическими задачами

Причина кроется в количестве возможных комбинаций.

При N независимых проектах, каждый из которых может быть выбран или отклонен, теоретически существует:

2^N возможных комбинаций.

Однако управленческое решение не заключается в том, чтобы слепо рассматривать все комбинации.

Оно заключается в том, чтобы выявить среди допустимых комбинаций те, которые наилучшим образом удовлетворяют заданной целевой функции.

Для этого учитываются ограничения:

• Бюджет капитальных затрат
• Доходы / Расходы
• Инженерные мощности
• Кадровые ресурсы
• Обязательные проекты
• Взаимозависимости проектов
• взаимные исключения
• Стратегические задачи
• Минимальные инвестиции
• Максимальные бюджеты
• Производственные мощности
• Правила бизнес-направлений
• Периоды планирования

Таким образом, список проектов превращается в математическое пространство принятия решений.

Почему принятие решения остается за руководством

«Вычисление решений» не означает, что математика берет на себя принятие управленческих решений.

Математика может оптимизировать только в рамках модели, определяемой компанией.

Руководство определяет:

• какие цели являются актуальными,
• какие данные используются,
• какие стратегические критерии применяются,
• какие ограничения являются обязательными,
• какие проекты являются обязательными,
• какие сценарии рассматриваются.

В результате расчёта даются ответы на следующие вопросы:

Какие последствия вытекают из этих требований?

Таким образом, возникает четкое разграничение:

руководство определяет рамки принятия решений.

Математика вычисляет пространство решений.

Руководство принимает решение.

Вычисление решений в зале заседаний

Этот подход становится особенно актуальным, когда вычисления и обсуждение руководством больше не разделены во времени.

Традиционно новый вопрос руководства может инициировать новый цикл анализа.

Данные корректируются.

Финансовый отдел производит пересчёт.

Обновляются презентации.

Назначается очередное совещание.

Если же сценарии портфеля можно пересчитать сразу же, ход событий меняется.

Финансовый директор спрашивает:

«Что произойдет, если бюджет сократится на 50 миллионов евро?»

Просчитать.

Генеральный директор спрашивает:

«Что произойдет, если вес показателя роста увеличить вдвое?»

Просчитать.

Отдел операционной деятельности отвечает:

«Эти инженерные ресурсы в следующем году будут недоступны».

Просчитать.

Инвестиционный комитет принимает решение:

«Эти три проекта являются обязательными».

Провести расчёты.

После этого сценарии можно сразу же сравнить между собой.

Вопрос. Расчет. Сравнение. Решение.

Объединение генеративного ИИ и математической оптимизации

Генеративный ИИ и математическая оптимизация решают разные задачи.

Генеративный ИИ особенно подходит для:

• языковое взаимодействие
• обработки информации
• объяснение
• структурированию
• интерпретацию
• Обобщение

Математическая оптимизация особенно подходит для:

• комбинаторных задач принятия решений
• целевые функции
• бюджетные ограничения
• ограничения по ресурсам
• зависимости
• Выбор портфеля
• Расчеты по сценариям

Поэтому интересная архитектура возникает не в результате вопроса:

«Генеративный ИИ или математическая оптимизация?»

а от вопроса:

Какую задачу следует поручить какому методу?

Возможное распределение задач выглядит следующим образом:

Ask.

Руководство формулирует постановку задачи.

Understand.

ИИ помогает с контекстом, структурой и интерпретацией.

Calculate.

Математическая оптимизация вычисляет допустимые варианты портфеля.

Сравнение.

Руководство сравнивает сценарии и компромиссы.

Принятие решения.

Решение принимает ответственное руководство.

Расчет решений с помощью StratePlan

StratePlan был разработан для принятия сложных решений по распределению капитала, капитальным затратам (CAPEX) и портфелю.

Исходные данные могут быть относительно простыми:

• Идентификатор проекта
• Инвестиции
• ожидаемая стоимость, чистая приведенная стоимость (NPV) или выгода

В зависимости от задачи принятия решения можно добавить дополнительные параметры:

• стратегические критерии
• ресурсы
• зависимости проекта
• Обязательные проекты
• подразделения
• Бизнес-направления
• Регионы
• Периоды планирования

StratePlan на основе этих данных рассчитывает альтернативные варианты портфеля с учетом заданных целей и ограничений.

В случае изменения бюджета, ресурсов или стратегических задач портфель можно пересчитать заново.

Таким образом, статическое планирование инвестиций превращается в интерактивный процесс принятия решений.

ИИ генерирует ответы.

StratePlan рассчитывает решения.

Не просто ранжируйте проекты. Рассчитайте портфель.

Не верьте нам. Рассчитайте сами.

Часто задаваемые вопросы о «вычислении решений»

Что означает «вычисление решений»?

«Расчет решений» (Decision Computation) — это математический расчет вариантов решений на основе заданных данных, целей и ограничений. В контексте портфеля проектов это означает, например, расчет комбинации проектов из множества возможных вариантов, которая наилучшим образом удовлетворяет заданной целевой функции при ограничениях по бюджету и ресурсам.

В чём разница между «Decision Intelligence» и «Decision Computation»?

«Decision Intelligence» — это более широкий подход к систематическому улучшению решений с помощью данных, моделей, процессов и технологий. «Decision Computation» можно рассматривать как вычислительный уровень в рамках этого подхода: конкретное пространство решений математически моделируется и вычисляется.

В чём разница между генеративным ИИ и «вычислением решений»?

Генеративный ИИ генерирует ответы или контент на основе контекста и информации. Вычисления решений (Decision Computation) рассчитывают конкретные варианты решений на основе заданных переменных, целевых функций и ограничений.

Могут ли ChatGPT или Gemini оптимизировать проекты CAPEX?

Генеративный ИИ может объяснять методы, интерпретировать данные, структурировать модели и помогать в формулировке задачи оптимизации. Однако для надежной оптимизации портфеля конкретные данные компании, целевые функции и ограничения должны быть обработаны в подходящей математической модели.

Заменяет ли математическая оптимизация портфеля финансового директора или инвестиционный комитет?

Нет. Руководство определяет цели, стратегические приоритеты, допущения и ограничения. Математическая оптимизация рассчитывает последствия этих заданий. Окончательное решение остается за ответственным руководством.

Почему одного рейтинга проектов недостаточно?

Рейтинг оценивает проекты по отдельности. Оптимизация портфеля, напротив, рассматривает комбинацию проектов. Из-за различий в инвестициях, потребностях в ресурсах и взаимозависимостях оптимальная комбинация проектов может отличаться от порядка, представленного в простом рейтинге.

Может ли Decision Computation помочь при сокращении бюджета?

Да. Портфель можно пересчитать с учётом сокращённого бюджета и сравнить с исходным портфелем. Это позволит определить, какая комбинация проектов в новых условиях наилучшим образом обеспечивает достижение заданного целевого показателя.

Может ли «Вычисление решений» учитывать несколько бизнес-направлений и предприятий?

Да. Бизнес-направления, предприятия, регионы или другие организационные измерения могут быть включены в модель портфеля в качестве атрибутов и ограничений.

Можно ли использовать Decision Computation для планирования на несколько лет?

Да. При многолетней оптимизации (Multi-Year Optimization) бюджеты, ресурсы, сроки реализации проектов и зависимости моделируются на несколько периодов. Это позволяет не только определить, какие проекты следует реализовать, но и когда.

В чем заключается цель Decision Computation?

Цель заключается не в автоматизации управленческих решений. Цель состоит в том, чтобы сделать соответствующее пространство решений математически прозрачным и сделать последствия различных управленческих заданий поддающимися расчету и сравнению.

В чём заключается центральный вопрос, лежащий в основе «вычисления решений»?

Не просто: «Что нам следует делать?»,

А: «Что конкретно вытекает из наших проектов, нашего бюджета, наших ресурсов и наших стратегических целей?»

Именно в этом моменте ответ превращается в расчёт.

От генеративного ИИ к «вычислению решений».