Izračun KPI-jev z umetno inteligenco ex ante

Ne merimo le ključnih kazalnikov uspešnosti (KPI) – še pred tem izračunamo najboljšo možno odločitev

Kaj bi bilo, če bi člani upravnih odborov, izvršni direktorji in finančni direktorji ne ugotavljali šele po sprejetju investicijske odločitve, ali so bili njihovi KPI doseženi, ampak bi že pred odločitvijo lahko izračunali, katera kombinacija naložb obeta najboljše doseganje ciljev?

Prav tu se začenja temeljita sprememba paradigme v upravljanju podjetij.

Desetletja so ključni kazalniki uspešnosti (KPI) veljali za osrednje instrumente upravljanja: merjenje, primerjanje, poročanje in popravljanje.

Prihodki, EBIT, ROI, donosnost kapitala, izkoriščenost zmogljivosti, likvidnost in kazalniki trajnosti tvorijo osnovo številnih poslovnih odločitev.

Vendar v svetu naraščajoče kompleksnosti, omejenih proračunov za naložbe in eksponentno naraščajočih možnosti odločanja naknadno merjenje samo po sebi ni več dovolj.

Problem ni v tem, da bi bili KPI-ji napačni.

Problem je v tem, da pogosto šele naknadno pokažejo, kako uspešna je bila že sprejeta odločitev – ne pa tudi, ali bi druga odločitev privedla do boljšega skupnega rezultata.

Za člane upravnih odborov, izvršne direktorje, finančne direktorje in javne odločevalce se zato pojavlja novo strateško vprašanje:

Katera kombinacija načrtovanih naložb, projektov in ukrepov v okviru razpoložljivih virov najbolj poveča naše gospodarske ali strateške ciljne vrednosti?

S StratePlanom to vprašanje postane matematična optimizacijska naloga.

KPI-ji ostajajo pri tem relevantni. Vendar se jih ne obravnava izključno retrospektivno, temveč se lahko že pred odločitvijo vključijo v optimizacijo portfelja kot ciljne vrednosti in omejitve.

1. Omejitve klasičnega upravljanja s KPI-ji

KPI-ji zagotavljajo preglednost. Omogočajo primerjave, prikazujejo razvoj in podpirajo operativno ter strateško vodenje podjetja.

Vendar je klasično vodenje s KPI-ji pogosto organizirano retrospektivno.

Podjetje vlaga v nove proizvodne obrate, IT-sisteme, lokacije ali razvoj izdelkov. Mesece ali leta kasneje se na podlagi opredeljenih kazalnikov preveri, ali so se pričakovani rezultati uresničili.

Pri tem pogosto ostane odprto ključno vprašanje:

Ali bi drugačna kombinacija istih načrtovanih naložb ob enakem proračunu prinesla boljši skupni rezultat?

Prav tu leži meja izključno na kazalnikih usmerjenega pristopa.

Posamezna poslovna področja lahko uspešno izboljšajo svoje KPI-je, ne da bi to avtomatično pomenilo optimalno vodenje celotnega podjetja.

• Prodaja maksimira prihodke in tržne deleže.
• Kontroling se osredotoča na stroške in donosnost naložb.
• Proizvodnja optimira zmogljivosti in izkoriščenost.
• IT daje prednost digitalizaciji in razpoložljivosti sistemov.
• Upravljanje trajnosti si prizadeva za doseganje ciljev na področju emisij in ESG.

Vsak od teh ciljev je lahko smiseln.

Vendar pa lahko pride do navzkrižja ciljev, če se jih uresničuje ločeno.

Projekt z izjemno visokim posameznim donosom lahko na primer veže toliko investicijskega kapitala, da več drugih projektov s skupno višjim gospodarskim prispevkom ni več mogoče financirati.

Optimizacija posameznih KPI-jev zato ne vodi nujno k optimizaciji celotnega naložbenega portfelja.

2. Osrednja napaka v razmišljanju: optimizacija posameznih projektov namesto celotnega portfelja

V mnogih podjetjih se investicijske odločitve sprejemajo na podlagi posameznih poslovnih primerov.

Vsak projekt se preuči z vidika njegove ekonomske upravičenosti, strateškega pomena in tveganj.

Nato se projekti razvrstijo po pomembnosti in odobrijo v skladu z razpoložljivim proračunom.

To se zdi logično, vendar ima matematično pomanjkljivost.

Ekonomsko najprivlačnejši posamezni projekt ni nujno del ekonomsko najboljše kombinacije projektov.

Poenostavljen primer

Podjetje razpolaga s proračunom za naložbe (CAPEX) v višini 10 milijonov evrov in preučuje tri investicijske projekte.

Projekt A ima najvišji posamezni neto prispevek k vrednosti.

Če se izbere projekt A, ostane v proračunu 3 milijone evrov. To ne zadostuje za nobenega od drugih dveh projektov.

Skupni neto prispevek k vrednosti znaša 4 milijone evrov.

Če pa se projekta B in C izvedeta skupaj, se porabi celoten proračun v višini 10 milijonov evrov.

Skupni neto prispevek k vrednosti znaša 6 milijonov evrov.

Optimizirani portfelj v tem primeru tako doseže za 50 % višji neto prispevek k vrednosti – ob enakem proračunu za investicije (CAPEX).

Primer izračuna prikazuje osnovno načelo matematične optimizacije portfelja: odločilna ni najboljša posamezna naložba, temveč najboljša kombinacija vseh razpoložljivih naložbenih alternativ.

3. Zakaj se strateški prostori za odločanje eksponentno širijo

Z naraščajočim številom načrtovanih projektov se izziv znatno poveča.

V poenostavljenem binarnem modelu odločanja se vsak projekt lahko izvede ali pa se ne izvede.

Tako se pri N neodvisno izbirnih projektih^teoretično pojavi 2N možnih kombinacij projektov.

• 10 projektov: 1.024 kombinacij
• 20 projektov: 1.048.576 kombinacij
• 30 projektov: 1.073.741.824 kombinacij
• 40 projektov: 1.099.511.627.776 kombinacij
• 50 projektov: 1.125.899.906.842.624 kombinacij
• 100 projektov: približno 1,27^{× 10³⁰} kombinacij

Podjetje z 50 načrtovanimi investicijskimi projekti torej ne obravnava le 50 alternativnih odločitev.

Deluje v teoretičnem prostoru odločanja z več kot 1,125 bilijonov možnih kombinacij projektov.

Zaradi omejitev proračuna, virov ali medsebojnih odvisnosti projektov niso vse te kombinacije dopustne. Kljub temu ostaja matematična kompleksnost znatna.

Upravni odbor tega prostora odločanja ne more v celoti zajeti z razpravami ali intuicijo.

Tudi klasični seznami prednostnih nalog ali ročno razviti scenariji v Excelu pogosto prikazujejo le majhen del možnih kombinacij.

Osrednji izziv je zato v tem, da iz eksponentno velikega števila možnih kombinacij projektov določimo ekonomsko ali strateško najboljšo dovoljeno kombinacijo.

4. Merjenje ex post ali optimizacija ex ante?

Razlika med klasičnim vodenjem s ključnimi kazalniki uspešnosti (KPI) in matematično optimizacijo ex ante je v času in načinu podpore pri odločanju.

Ex post: Kakšen učinek so imele naše odločitve?

Klasična analiza KPI preučuje rezultate že izvedenih ukrepov.

Tipična vprašanja so:

• Kakšen donos na naložbo (ROI) so prinesle naše naložbe?
• Kako se je razvijala naša EBIT-marža?
• Kateri projekti so presegli svoj proračun?
• Kolikšna je bila donosnost našega kapitala?
• Kateri strateški cilji so bili doseženi?

Te informacije so nepogrešljive za nadzor, poročanje in vodenje podjetja.

Vendar pa ne dajejo samodejnega odgovora na vprašanje, ali bi bila druga kombinacija naložb uspešnejša.

Ex ante: Katero odločitev naj sprejmemo?

Optimizacija ex ante se začne pred odločitvijo o naložbi.

Preuči načrtovane projekte na podlagi njihovih pričakovanih gospodarskih rezultatov in razpoložljivih virov.

Tipična vprašanja so:

• Katera kombinacija projektov maksimira naš skupni neto prispevek k vrednosti?
• Katera vlaganja bi morala biti izvedena v okviru našega proračuna za investicije (CAPEX)?
• Katera kombinacija projektov omogoča najvišjo stopnjo doseganja opredeljenih ciljev?
• Kako se spremenijo rezultati ob nižjem proračunu?
• Kateri projekti tekmujejo za iste vire?
• Katera vlaganja je treba upoštevati ob spremenjenih strateških prioritetah?

Ex-post KPI-ji kažejo, kaj je bilo doseženo. Ex-ante optimizacija preučuje, katera odločitev pred izvedbo prinaša najboljši pričakovani rezultat.

Oba pristopa se dopolnjujeta.

Naknadno merjenje ostaja nujno, da se dejanski rezultati primerjajo s prvotnimi predpostavkami in izboljšajo prihodnje odločitve.

5. KPI-ji postanejo ciljne vrednosti matematične optimizacije

StratePlan ne nadomešča KPI-jev.

Nasprotno, ustrezne kazalnike je mogoče upoštevati že pri matematičnem modeliranju strateških odločitev.

Mednje spadajo na primer:

• Net Contribution: pričakovani neto gospodarski prispevek
• Portfolio ROI: pričakovana donosnost naložb celotnega portfelja
• CAPEX: razpoložljivi investicijski proračun
• OPEX: tekoči operativni stroški
• Tveganje: opredeljene meje tveganja ali ocene tveganja
• Viri: osebje, zmogljivosti in tehnična razpoložljivost
• Vpliv: strateški, družbeni ali okoljski vpliv

Glede na model optimizacije se ti dejavniki upoštevajo kot ciljna funkcija, parametri tehtanja ali stranski pogoji.

Pri tem je pomembno, da se različnih ciljnih veličin ne sešteva med seboj na nekontroliran način.

Gospodarski, okoljski in družbeni cilji zahtevajo jasna merila ocenjevanja ter, če je to potrebno, izrecno določene uteži.

Matematična optimizacija nato preuči, katera kombinacija projektov najbolje izpolnjuje opredeljene cilje v okviru danih omejitev.

Rezultat ni zgolj še ena analiza ključnih kazalnikov uspešnosti (KPI), temveč konkretno izračunan naložbeni portfelj.

6. Kako StratePlan izračuna investicijske odločitve

Začetek matematične optimizacije portfelja je lahko razmeroma preprost.

Za osnovni gospodarski optimizacijski model StratePlan najprej potrebuje tri podatke za vsak projekt:

1. ID projekta: edinstvena identifikacija projekta
2. Stroški: načrtovani izdatki oziroma naložbe
3. Prihodki: pričakovani prihodki oziroma gospodarski donosi

Te informacije je mogoče na primer prevzeti iz obstoječih Excelovih preglednic, načrtov naložb ali poslovnih primerov.

Na podlagi opredeljene ciljne funkcije in razpoložljivega proračuna StratePlan preuči možne kombinacije projektov.

Razširjeni modeli lahko upoštevajo dodatne parametre:

• odvisnosti med projekti
• Strokovna ali strateška tehtanja
• Večletni investicijski proračuni
• Omejitve virov
• Časovne omejitve
• Kriteriji tveganja in trajnosti

StratePlan združuje matematične optimizacijske metode iz operativnega raziskovanja z umetno inteligenco podprtimi pristopi za učinkovito preučevanje obsežnih kombinatornih odločevalnih prostorov.

Izračun zagotovi optimizirano kombinacijo projektov na podlagi vnesenih podatkov in parametrov modela.

Glede na problem in uporabljeno metodo gre lahko za dokazano optimalno ali približno optimalno rešitev.

Ključna novost je v tem, da se ne ocenjuje le ekonomičnost posameznih projektov, temveč se optimira njihov skupni učinek v okviru skupnega investicijskega proračuna.

7. V živo na seji upravnega odbora: Kaj se zgodi, če spremenimo naše KPI-je?

Posebna strateška korist nastane, ko se matematična optimizacija portfelja neposredno vključi v odločevalne procese vodstva.

Predstavljajmo si sejo upravnega odbora industrijskega podjetja.

Na dnevnem redu je 100 načrtovanih CAPEX-projektov, katerih skupne finančne potrebe znatno presegajo razpoložljivi investicijski proračun.

StratePlan najprej izračuna optimizirano kombinacijo projektov na podlagi določenih ciljev in omejitev.

Sedaj se začne strateška razprava.

Scenarij A: Maksimalizacija neto prispevka

Finančni direktor zastavi vprašanje:

»Katera kombinacija projektov z našim obstoječim proračunom za investicije (CAPEX) prinaša najvišji pričakovani neto prispevek k vrednosti?«

StratePlan izračuna ustrezen portfelj.

Vodstvo ugotovi, kateri projekti so izbrani, koliko proračuna je potrebnega in kakšen je pričakovani neto prispevek k vrednosti celotnega portfelja.

Scenarij B: Zmanjšanje proračuna za naložbe v osnovna sredstva

Izvršni direktor vpraša:

„Kaj se zgodi, če moramo naš investicijski proračun zmanjšati za 15 %?“

Proračunska omejitev se prilagodi.

StratePlan ponovno izračuna portfelj.

Upravni odbor lahko nato preuči, kateri projekti bodo izpuščeni, kako se bo spremenil pričakovani prispevek k vrednosti in katere naložbe bodo ostale del portfelja.

Scenarij C: Večja teža strateškim projektom

Član uprave zastavi vprašanje:

»Kako se spremeni naš naložbeni portfelj, če digitalizaciji in energetski učinkovitosti dodelimo večjo prednost?«

Ustrezni parametri tehtanja se prilagodijo.

Po ponovnem izračunu je mogoče rezultate primerjati s prejšnjimi scenariji.

Scenarij D: Dodatna investicijska sredstva

Finančni direktor želi vedeti:

„Kakšen dodatni gospodarski prispevek bi lahko dosegli z dodatnimi 20 milijoni evrov CAPEX?“

Proračun se poveča in portfelj se ponovno optimira.

Tako lahko vodstvo primerja modelirani dodatni prispevek k vrednosti z zahtevanim vložkom kapitala.

Spremenite parametre. Ponovno izračunajte. Primerjajte scenarije. Odločajte se na podlagi trdnih podatkov.

Tako se iz statičnega poročila o naložbah oblikuje dinamična podlaga za odločanje za celotno vodstvo.

8. Analiza občutljivosti: Kako robustna je naša naložbena strategija?

Posamezen optimizacijski izračun najprej prinese rezultat za opredeljene predpostavke.

Analiza postane strateško še posebej dragocena, če se različni parametri sistematično spreminjajo.

Analiza občutljivosti na primer preuči:

• Kateri projekti ostanejo izbrani ob različnih proračunih za investicije (CAPEX)?
• Kako se spreminja neto prispevek k vrednosti ob naraščajočih stroških projektov?
• Katera vlaganja so še posebej občutljiva na spremenjena pričakovanja glede prihodkov?
• Kateri projekti se izključijo ob močnejši tehtanju tveganja?
• Kateri strateški prioriteti najbolj vplivajo na sestavo portfelja?

Tako postane jasno, katere investicijske odločitve so znotraj modela še posebej trdne.

Drugi projekti bodo morda izbrani le ob določenih gospodarskih ali strateških predpostavkah.

Ex-ante optimizacija tako ne zagotavlja le izračunane kombinacije projektov, temveč omogoča tudi sistematično preučevanje alternativnih pogojev odločanja.

9. Alternativni stroški: gospodarska vrednost neizbranih alternativ

Vsaka investicijska odločitev ima oportunitetne stroške.

Če se kapital uporabi za določen projekt, ni več na voljo za druge naložbe.

To velja zlasti pri omejenih proračunih za investicije (CAPEX).

Podjetje lahko izbere gospodarsko privlačne posamezne projekte, a kljub temu ne izkoristi znatnega dodatnega prispevka k vrednosti, če kombinacija teh projektov ni optimalna.

Matematična optimizacija portfelja omogoča količinsko opredelitev takšnih razlik med obravnavanimi alternativami.

Primerjava med prvotno načrtovanim naložbenim portfeljem in optimiziranim portfeljem lahko pokaže:

• kako visok je pričakovani neto prispevek k vrednosti obeh portfeljev
• kateri projekti se izberejo drugače
• koliko CAPEX-a je v vsakem primeru potrebno
• kateri gospodarski potenciali v prvotnem portfelju ostajajo neizkoriščeni

Razlika med modeliranimi rezultati ponazarja gospodarski potencial za izboljšanje v okviru uporabljenih predpostavk.

Prava vrednost ex-ante optimizacije torej ne leži v lepših KPI-jih, temveč v možnosti, da se identificirajo boljše kombinacije naložb, še preden se kapital zaveže.

10. Primer iz prakse: območje Klybeck v Baslu

Kako velika je lahko gospodarska razlika med obstoječim načrtom in matematično optimiziranim portfeljem, kaže primer StratePlan za območje Klybeck v Baslu.

V okviru optimizacije portfelja za družbi Central Real Estate AG in Swiss Life AG so bile matematično preučene različne kombinacije naložb in projektov.

Rezultat modeliranja:

• Prvotna donosnost kapitala: 7,0 %
• Optimizirana donosnost kapitala: 11,4 %
• Relativno izboljšanje donosa: okoli 63 %
• Dodatni modelirani gospodarski prispevek: okoli 30 milijonov CHF

Izboljšanje je bilo modelirano s spremenjeno kombinacijo obstoječih naložbenih alternativ ob enakem proračunu.

Številke ponazarjajo potencial matematične optimizacije portfelja. Ne predstavljajo splošnega jamstva donosa za druge projekte ali podjetja.

Ključno spoznanje: celotni gospodarski prispevek lahko poveča ne nujno večji investicijski kapital, temveč boljša kombinacija naložb.

11. Zakaj človeška izkušnja sama po sebi ni dovolj

Izkušeni člani upravnih odborov, finančni direktorji in investicijski menedžerji razpolagajo z obsežnim strokovnim znanjem in globokim razumevanjem svojih podjetij.

Ta kompetenca ostaja nepogrešljiva.

Toda niti dolgoletne izkušnje ne morejo v celoti zajeti eksponentno velikih možnosti odločanja.

Že pri sedmih binarnih odločitvah o projektih nastane 128 možnih kombinacij.

Pri 20 projektih jih je več kot milijon.

Pri 50 projektih jih je več kot bilijon.

Človeška prednost je v tem, da določamo strateške cilje, razumemo gospodarske povezave in ocenjujemo kakovost predpostavk.

Prednost matematične optimizacije je v sistematičnem preučevanju velikega števila možnih kombinacij.

Kombinacija izkušenj na področju upravljanja, strokovno zanesljivih podatkov in matematične optimizacije ustvarja trdnejšo podlago za odločanje kot katera koli od teh komponent sama po sebi.

12. Od poslovne inteligence do odločevalne inteligence

Poslovna inteligenca predvsem odgovarja na vprašanja o gospodarskem razvoju podjetja.

Kaj se je zgodilo? Kateri kazalniki so se spremenili? Kje obstajajo odstopanja od načrtov?

Odločevalna inteligenca to perspektivo razširja s sistematično podporo konkretnim odločitvam.

Katere alternative ukrepov so na voljo? Katere omejitve veljajo? Katera kombinacija maksimira opredeljene cilje?

StratePlan se na tem področju uveljavlja kot matematični sistem za optimizacijo portfelja in odločanja.

Dopolnjuje obstoječe sisteme ERP, nadzora in poslovne inteligence z dodatno ravnjo:

izračun optimiziranih odločitev pred njihovo izvedbo.

Podjetje za to ni nujno prisiljeno zamenjati svoje obstoječe IT-sisteme.

Potrebni podatki o projektu se lahko sprva zagotovijo prek preprostih preglednic. Razširjene integracije so mogoče prek ustreznih vmesnikov, odvisno od zahtev.

Tako postane matematična optimizacija odločitev dostopna tudi podjetjem, ki so doslej večinoma delala s klasičnimi seznami naložb in Excelovimi modeli.

13. Zaključek: KPI-ji ostajajo pomembni – a odločitev je na prvem mestu

KPI bodo tudi v prihodnje ostali nepogrešljiv del profesionalnega vodenja podjetja.

Omogočajo spremljanje gospodarskih razvojnih trendov, nadzor strateških ciljev in ocenjevanje dejansko doseženih rezultatov.

Vendar sami ne odgovorijo na ključno vprašanje, ali je podjetje svoj razpoložljivi investicijski kapital kar najbolje razporedilo med svoje projekte.

Prav tu pride v igro matematična ex-ante optimizacija.

StratePlan preuči možne kombinacije naložb ob upoštevanju gospodarskih ciljev, omejenih proračunov in opredeljenih omejitev.

Rezultate je mogoče izračunati, spremeniti in med seboj primerjati v različnih scenarijih še pred sprejetjem investicijske odločitve.

Prihodnost strateškega vodenja podjetja zato ne leži v hitrejšem merjenju KPI-jev, temveč v matematični optimizaciji odločitev, ki vplivajo na te KPI-je, že vnaprej.

To spreminja osrednje vprašanje vodenja.

Namesto da bi se spraševali izključno:

»Kako uspešne so bile naše naložbe?«

se pojavi dodatno vprašanje:

»Katera kombinacija naših načrtovanih naložb bi v danih pogojih prinesla najvišji skupni gospodarski prispevek?«

Odgovor na to vprašanje ni klasična naloga poročanja.

Gre za nalogo matematične optimizacije portfelja.

StratePlan – optimizacija odločitev ex ante. Merjenje KPI-jev ex post. Pametnejša uporaba kapitala.

Koliko večjega gospodarskega prispevka se skriva v vašem proračunu za investicije (CAPEX)?

Izračunajte, katera kombinacija vaših načrtovanih investicijskih projektov lahko v okviru vašega razpoložljivega proračuna doseže najvišji pričakovani neto prispevek k vrednosti.

Enaki projekti. Enak proračun. Optimizirana kombinacija. Večji izid.

Optimizirajte zdaj do 15 projektov brezplačno →