Sprejemate naložbene odločitve, vendar ne optimalnega portfelja.
Z obstoječimi projekti lahko dosežete višje donose.
Izračunamo optimalni scenarij - preden se odločite.
Brezplačno. Brez obveznosti. Na podlagi vaših obstoječih projektov.
Enaki projekti. Drugačna kombinacija. Več rezultatov.
StratePlan izračuna optimalni portfelj tam, kjer tradicionalna orodja dosežejo svoje meje.
Namesto da bi projekte ocenjevali ločeno, analiziramo vse možne kombinacije - in določimo najboljšo rešitev.
Globalni optimum ni predpostavka - lahko ga izračunamo.
Izberite poslovno področje:
Glavni članek bloga:
Izračunavanje primerov uporabe z visokim donosom z umetno inteligenco - zakaj ekonomski uspeh ni le slutnja
Organizacije nenehno govorijo o donosnosti naložbe. V praksi pa so prav te odločitve ki imajo največji vpliv na donosnost, se presenetljivo redko sistematično izračunavajo.
Naložbe, projekti digitalizacije, programi preoblikovanja ali programi za povečanje učinkovitosti Programi ali ukrepi za povečanje učinkovitosti se pogosto ocenjujejo posamično, se prednostne naloge določajo na delavnicah ali se o njih politično pogajajo. Rezultat ni optimalna donosnost naložbe - ampak sprejet kompromis.
Izračunajte primer uporabe z visokim ROI na spletu zdaj
Napačno razumevanje klasičnih izračunov ROI
Posamezen primer uporabe ima lahko visok ROI in je še vedno del splošne neoptimalne odločitve. Razlog za to je, da se ekonomski učinek ne pojavlja ločeno, temveč v medsebojnem vplivu več ukrepov.
Odločitve z visokim donosom so zato vedno Portfeljske odločitve.
Nevidni prostor odločanja v ozadju primerov uporabe
Takoj ko je za izbiro na voljo več primerov uporabe hkrati, ni več individualnih odločitev, ampak gre za eksponentno rastoč prostor odločanja.
Z N primeri uporabe obstaja 2N možnih kombinacij naložb, Prihrankov, tveganj in učinkov. Prav ta prostor je pri tradicionalnih pristopih k donosnosti naložb neviden.
Visoka donosnost naložbe: ugibati ali izračunati?
Vsakdo, ki primerja le nekaj različic dejansko odločajo po naključju v velikanskem prostoru odločanja. Najboljšo donosnost naložbe običajno najdete tam, kjer je nihče ne išče, kjer nihče ne išče.
Od najboljšega primera uporabe do najboljše kombinacije
Primer uporabe z visokim ROI ni tisti, ki ima najvišjo posamično donosnost, ampak tisti v kombinaciji z drugimi ukrepi ustvarja največjo skupno korist.
StratePlan izračuna celoten prostor odločanjain iz njega ugotavlja:
Kombinacijo projektov, ki ustvarja največjo skupno korist.
Prav tu se klasična logika ROI od prave inteligence odločanja. Umetna inteligenca ne izračuna najboljše posamezne donosnosti naložbe, temveč globalno optimalno ROI v vseh dopustnih kombinacijah.
Zakaj Excel, izkušnje in delavnice niso dovolj
Ljudje - ne glede na strokovno znanje in izkušnje lahko razumejo le zelo majhen del eksponentnega prostora odločanja.
Odbori zato ne optimizirajo donosnosti naložb, temveč razumljivost odločitev. To je človeško, vendar ne ekonomsko optimalno.
Primerjava velikosti za odločitve z visokim donosom na naložbe
Primerjava velikosti:
naša mlečna cesta in prostor odločanja s "samo" 50 primeri uporabe
1,125 kvadrilijonov možnih kombinacij
Odločitve z visokim ROI je treba sprejeti vnaprej
Največji ekonomski vzvod ne izhaja iz naknadne optimizacije, ampak s predhodno optimizacijo. Preden se dodeli kapital, Se začnejo izvajati projekti ali se dodelijo viri.
Visoka donosnost naložb ni posledica dobrih utemeljitev, temveč temveč dobrega izračuna.
Zaključek za nosilce odločanja
Če želite prepoznati primere uporabe z visokim donosom, ne smete primerjati posameznih ukrepov. Vizualizirati morajo celoten prostor odločanja in ga izračunati.
Odločitve brez umetne inteligence niso nujno napačne, vendar pa zanemarjajo velik del potencialne donosnosti naložbe.
Pogosta vprašanja - Izračun primerov uporabe z visokim donosom na naložbe z umetno inteligenco
Kaj pravzaprav pomeni "izračun primera uporabe z visokim ROI"?
To ne pomeni le individualnega ocenjevanja potencialnih ukrepov (primerov uporabe), ampak sistematično količinsko opredeliti njihov gospodarski učinek: Koristi, stroške in tveganja, Odvisnosti in časovne okvire. Cilj ni "verjeten poslovni primer", temveč zanesljiva, primerljiva osnova za donosnost naložbe za odločitve, ki so razvrščene po pomembnosti.
Zakaj klasičen izračun ROI za posamezen primer uporabe pogosto ni dovolj?
Ker se v resnici ROI le redko ustvarja ločeno. Primeri uporabe tekmujejo za proračun, vire in pozornost ter vplivajo drug na drugega (sinergije, kanibalizacija, zaporedne odvisnosti). Posamezen razmislek lahko privede do neoptimalne splošne odločitve.
Kaj naredi umetna inteligenca drugače kot Excel pri izračunavanju visoke donosnosti naložb?
Excel običajno primerja nekaj ročno izbranih različic. UI lahko prostor odločanja modelira kot portfelj in oceni veliko število kombinacij (2n možnih portfeljev za n primerov uporabe). Tako so vidne kombinacije, ki so optimizirane za donosnost naložbe, ki se ne pojavijo v tradicionalnih delavnicah in tabelah.
Kateri vhodni podatki so potrebni za zanesljiv izračun ROI?
Praviloma: naložbe (CapEx/OpEx), pričakovani učinki (promet, zmanjšanje stroškov, kakovost, čas izvedbe), (zagon), tveganja/negotovosti, omejitve (proračun, osebje, zmogljivosti), ter odvisnosti in zaporedje. Jasneje so opredeljeni cilji in omejitve, bolj zanesljiva je kakovost rezultatov.
Kako se umetna inteligenca spopada z negotovostjo?
Negotovosti se lahko modelirajo kot razponi, scenariji ali verjetnostne predpostavke. Iz tega je mogoče izpeljati zanesljiva priporočila, npr. z analizami občutljivosti: Katera kombinacija primerov uporabe ostaja ekonomsko upravičena tudi v primeru odstopanj?
Ali je "visoka donosnost naložbe" le najvišji donos - ali tudi najboljši celotni portfelj?
V kontekstu vodilnih delavcev je visoka donosnost naložb predvsem cilj portfelja: kombinacija ki ustvarja največjo skupno korist v okviru opredeljenih omejitev. Primer uporabe z visoko posamično donosnostjo je lahko kljub temu v portfelju slabši, če blokira vire ali preprečuje boljše kombinacije.
Za katera področja je izračun visoke donosnosti na podlagi umetne inteligence še posebej pomemben?
Tipični so portfelji digitalizacije, avtomatizacije, dobavne verige in proizvodnje, Prodaja/marketing, posodobitev IT, ukrepi na področju energije/ESG in programi javnih naložb. Povsod, kjer je treba hkrati dati prednost številnim konkurenčnim pobudam.
Kako hitro je mogoče doseči uresničljiv rezultat?
Pogosto v dveh korakih: najprej se pripravi strukturiran model z najpomembnejšimi primeri uporabe in Primeri uporabe in omejitvami (za jasno določitev prednostnih nalog), nato pa sledi poglobljena analiza najpomembnejših najboljših kandidatov (za odločitve o naložbah in pripravo izvedbe).
Ali umetna inteligenca nadomešča upravljavske odločitve?
Ne. umetna inteligenca zagotavlja preglednost, primerljivost in izračunano najboljšo kombinacijo med opredeljenimi cilji. Odločitev ostaja v rokah vodstva - vendar vendar na podlagi merljivih učinkov in ne na podlagi občutka.
Kaj je najpomembnejša ugotovitev?
Če želite opredeliti primere uporabe z visokim donosom, ne smete samo pripraviti posameznih izračunov, temveč je treba celoten prostor odločanja izračunati kot portfelj. Ekonomski uspeh je potem posledica izračuna - in ne občutka.