Svetovanje na področju vladnega PPM s podporo umetne inteligence pri odločanju

Podpora odločanju z uporabo umetne inteligence za ministrstva, vlade in javne institucije – od določanja prednostnih nalog projektov do medresorske optimizacije portfelja

Povzetek: Koliko večjega učinka je mogoče doseči z obstoječimi javnimi proračuni?

Kaj bi bilo, če bi vlade z istimi proračunskimi sredstvi lahko dosegle večji družbeni učinek – zgolj z boljšo kombinacijo načrtovanih programov in naložb?

Vlade, ministrstva in javne institucije se soočajo s kompleksnim izzivom: naraščajočimi investicijskimi potrebami, omejenimi proračunskimi sredstvi, dolgoročnimi obveznostmi in konkurenčnimi političnimi cilji.

Infrastruktura, izobraževanje, digitalizacija, obramba, energetika, varstvo podnebja, gradnja stanovanj in socialna varnost tekmujejo za finančna in organizacijska sredstva.

Vsak posamezen ukrep je lahko strokovno utemeljen, pravno potreben ali politično zaželen.

Vendar pa ključno vprašanje pogosto ostane brez odgovora:

Ali je vsota vseh načrtovanih ukrepov res najboljša možna kombinacija v okviru razpoložljivih proračunskih sredstev?

Klasično upravljanje javnih projektov in portfeljev (PPM) podpira načrtovanje, ocenjevanje, določanje prednostnih nalog in vodenje javnih projektov.

Matematična optimizacija vseh dopustnih kombinacij projektov pa je samostojna naloga.

Že pri 50 binarnih odločitvah o projektih teoretično nastane 2^50 = 1.125.899.906.842.624 možnih portfeljev.

To ustreza približno 1,126 bilijonom teoretičnih kombinacij.

Nobeno ministrstvo in noben proračunski odbor ne more v celoti zajeti tega prostora odločanja z ročnim primerjanjem variant.

Tu pride v poštev matematična optimizacija portfelja, podprta z umetno inteligenco.

StratePlan združuje metode iz operativnega raziskovanja z optimizacijskimi pristopi, podprtimi z umetno inteligenco, da sistematično preuči velika kombinatorna območja odločanja.

Ob upoštevanju opredeljenih ciljev, proračunov in omejitev je mogoče identificirati in med seboj primerjati gospodarsko in družbeno uspešne kombinacije projektov.

Ključno vprašanje ni le: Kateri državni ukrepi so smiselni?

temveč: Katera kombinacija razpoložljivih ukrepov v okviru veljavnih pogojev prinaša največjo opredeljeno gospodarsko in družbeno skupno korist?

1. Zakaj je državna strategija tudi matematični problem portfelja

Odločitve o javnih naložbah nastajajo znotraj kompleksnih institucionalnih struktur.

Ministrstva razvijajo programe. Strokovni oddelki opredeljujejo potrebe. Proračunske službe preverjajo finančne možnosti. Vlade določajo politične prioritete. Parlamenti odločajo o proračunskih sredstvih.

Ti procesi so nepogrešljivi za demokratično legitimnost, zakonitost in javno odgovornost.

Vendar pa ne zagotavljajo samodejno, da je izbrana kombinacija ukrepov v okviru opredeljenih ciljev in omejitev matematično optimalna.

Naložbeni program je lahko na primer ekonomsko smiseln, hkrati pa veže sredstva, ki bi omogočila večji skupni prispevek za druge programe.

Več projektov digitalizacije lahko potrebuje iste strokovnjake.

Infrastrukturni projekti so lahko medsebojno odvisni.

Programi podpore se lahko medsebojno dopolnjujejo ali pa tekmujejo za omejena proračunska sredstva.

To povzroča zapleten problem portfelja.

Učinek državnih naložb ne izhaja izključno iz kakovosti posameznih ukrepov, temveč tudi iz njihove kombinacije, časovne izvedbe in porazdelitve virov.

2. Zakaj klasično vladno PPM samo po sebi ne zadostuje

Upravljanje javnih projektov in portfeljev (Public Project and Portfolio Management) podpira vlade in javne institucije pri strukturiranem vodenju njihovih projektov in programov.

Med tipična orodja spadajo:

• ocene projektov in poslovne študije
• Matrike za določanje prednostnih nalog
• Načrtovanje proračuna in naložb
• Nadzor programov in projektov
• Kazalniki učinka in sistemi KPI
• Upravljanje proračuna po resorjih
• Poročila o tveganjih in napredku

Ti instrumenti zagotavljajo preglednost in podpirajo upravljanje javnih projektov.

Vendar pa lestvica posameznih projektov sama po sebi ne odgovarja na vprašanje o najboljši kombinaciji.

Projekt z velikim posameznim učinkom lahko porabi toliko virov, da se več drugih projektov ne bo več mogoče izvesti.

Ti drugi ukrepi bi skupaj lahko ustvarili večjo skupno družbeno korist.

Najboljši posamezni ukrep ni nujno del najboljšega celotnega portfelja.

Zato sodobno vladno PPM poleg ocenjevanja projektov in določanja prednostnih nalog potrebuje tudi raven matematične optimizacije.

3. Eksponentni prostor odločanja: 50 projektov pomeni več kot bilijon kombinacij

Če je mogoče vsak projekt izbrati ali ne izbrati, se pri N projektih teoretično pojavi 2^N možnih kombinacij.

Prostor za odločanje raste eksponentno.

Pri 50 projektih tako nastane približno 1,126 bilijonov teoretično možnih portfeljev.

Za primerjavo: po astronomskih ocenah vsebuje galaksija Mlečna cesta približno 100 do 400 milijard zvezd.

Binaren odločevalni prostor s 50 projekti tako obsega znatno več kombinacij, kot jih ima naša galaksija zvezd.

Vse te kombinacije niso pravno, finančno ali organizacijsko dopustne.

Zakonite obveznosti, proračunske omejitve, omejitve virov in odvisnosti med projekti omejujejo dopusten prostor za odločanje.

Kljub temu ta velikostni red ponazarja matematični izziv.

Vladni PPM mora ne le oceniti posamezne projekte, temveč tudi določiti učinkovito kombinacijo iz eksponentno rastočega prostora odločanja.

4. Dejansko ozko grlo: medresorska razporeditev kapitala

Javni proračuni so pogosto razdeljeni med ministrstva, resorje, programe in podrejene institucije.

Vsaka organizacijska enota sledi opredeljenim nalogam in ciljem.

Znotraj teh pristojnosti je mogoče projekte smiselno razvrstiti po pomembnosti in učinkovito uporabiti vire.

Kljub temu lahko izolirana optimizacija posameznih delnih portfeljev privede do manjše skupne koristi kot usklajen pristop.

Primer:

Program digitalizacije potrebuje IT-strokovnjake, ki so hkrati predvideni za infrastrukturni projekt.

Oba projekta sta lahko vsak zase ekonomsko smiselna.

Njihova vzporedna izvedba pa lahko povzroči pomanjkanje virov.

Skupna optimizacija portfelja lahko upošteva takšne povezave, če so na voljo potrebni podatki in omejitve.

To pa ne pomeni, da se proračunska sredstva lahko poljubno prerazporejajo med resorji.

Pristojnosti resorjev, namenska vezava sredstev in proračunske zahteve morajo biti izrecno upoštevane.

Medresorska optimizacija ne pomeni odprave političnih ali pravnih pristojnosti. Pomeni, da se v okviru teh pristojnosti preučijo dodatne gospodarsko in družbeno učinkovite alternative.

5. Kaj pomeni ROI v javnem sektorju?

V podjetjih donosnost naložb (ROI) opisuje gospodarski kazalnik donosa.

V javnem sektorju je ocena bolj zapletena.

Državne naložbe pogosto sledijo ciljem, ki jih ni mogoče neposredno izmeriti v finančnih donosih.

Primeri so:

• izboljšanje kakovosti izobraževanja
• povečanje varnosti v prometu
• zmanjšanje emisij CO2
• izboljšanje zdravstvene oskrbe
• Povečanje zmogljivosti digitalne uprave
• Krepitev gospodarske konkurenčnosti
• Izboljšanje družbene vključenosti
• Povečanje odpornosti države

Zato je treba razlikovati med finančnim donosom naložbe (ROI) in družbenim učinkom.

Gospodarsko donosnost naložb (ROI) je mogoče izračunati na podlagi ustreznih monetarnih podatkov.

Družbeni učinek pa se lahko prikaže z opredeljenimi kazalniki učinka, ocenami učinka ali drugimi modeli ocenjevanja.

Če želimo med seboj primerjati več dimenzij učinka, jih je treba dosledno opredeliti in po potrebi ponderirati.

Višji indeks družbenega učinka ni nujno enak višji finančni donosnosti naložb.

Matematična optimizacija lahko podpira obe perspektivi, če so ustrezni ciljni kazalniki in omejitve primerno modelirani.

6. Matematično ocenjevanje družbenega učinka: ocene učinka in strateška tehtanja

Državni programi pogosto zasledujejo več ciljev hkrati.

Infrastrukturni projekt lahko na primer spodbuja gospodarski razvoj, poveča varnost v prometu in zmanjša emisije.

Izobraževalni program lahko dolgoročno izboljša usposobljenost delovne sile in okrepi družbeno vključenost.

Te učinke ni mogoče kar tako neposredno primerjati med seboj.

Ena od možnosti je opredelitev standardiziranih kazalnikov učinka.

Na primer:

• Gospodarski prispevek
• Izobraževalni učinek
• Socialni učinek
• Vpliv na podnebje
• Vpliv na infrastrukturo
• Strateška odpornost

Politični odločevalci lahko določijo, kateri cilji so v okviru programa ali portfelja še posebej pomembni.

Ilustrativni model tehtanja bi lahko na primer uporabil naslednje prednostne naloge:

• 30 % gospodarski učinek
• 25 % izobraževanje in družbena vključenost
• 20 % infrastruktura in varnost oskrbe
• 15 % vpliv na podnebje
• 10 % strateška odpornost

Te uteži ne predstavljajo splošnega priporočila.

Njihov namen je izključno ponazoritev možnega modela ocenjevanja.

Osnovni kazalniki morajo biti prilagojeni na primerljive lestvice in metodološko jasno opredeljeni.

Matematika ne določa, kateri politični cilji so pravilni. Preučuje, katera kombinacija projektov najbolje izpolnjuje določene cilje v okviru dovoljenih pogojev.

7. Simulacija proračuna in sočasna optimizacija portfelja

Sodobno svetovanje na področju vladnega PPM lahko združi dve različni analitični nalogi.

Prva naloga je simulacija proračuna.

Preuči, kako se spreminjajo finančni okviri ob različnih predpostavkah.

Druga naloga je matematična optimizacija portfelja.

Preuči, katera kombinacija projektov v okviru opredeljenih omejitev doseže najvišji ciljni prispevek.

Simulacija proračuna na primer preučuje:

• spremembe državnih prihodkov
• razvoj javnih odhodkov
• možnosti za naložbe in financiranje
• Večletne proračunske obremenitve
• Zahteve glede obresti in odplačil
• Učinki različnih proračunskih predpostavk

Optimizacija portfelja na primer preučuje:

• Kateri projekti naj bi bili izbrani v okviru proračuna
• katera kombinacija prinaša največjo opredeljeno skupno korist
• Kateri ukrepi izpodrivajo druge projekte
• Kako zavezujoči projekti spreminjajo rezultat
• katere alternative se pojavijo pri drugih proračunskih omejitvah
• Kako strateška tehtanja vplivajo na izbor projektov

Če se oba modela povežeta, je mogoče primerjati različne finančne scenarije z optimiziranimi naložbenimi portfelji.

Spremenite proračunske predpostavke. Ponovno izračunajte kombinacijo projektov. Primerjajte finančne in družbene učinke.

Takšna integrirana rešitev predpostavlja, da sta proračunska simulacija in model optimizacije med seboj povezana tako s tehničnega kot strokovnega vidika.

8. Praktični primer: 50 javnih investicijskih projektov in omejen proračun

Oglejmo si poenostavljen javni investicijski program.

Uprava načrtuje 50 investicijskih projektov.

Skupna potreba po naložbah znaša 220 milijonov evrov.

Razpoložljivi proračun za naložbe znaša 81 milijonov evrov.

Tako potrebe projektov presegajo razpoložljiva sredstva za 139 milijonov evrov.

Uprava mora opraviti izbor.

Klasično določanje prednostnih nalog bi projekte razvrstilo po nujnosti, političnem pomenu in strokovni oceni.

Matematična optimizacija portfelja pa preuči, katera kombinacija v okviru proračunske meje 81 milijonov evrov doseže najvišji opredeljeni skupni prispevek.

Poleg tega je mogoče upoštevati zavezujoče ukrepe, odvisnosti med projekti in strateška tehtanja.

Katera vprašanja je mogoče s tem preučiti?

• Katera kombinacija projektov pri proračunu 81 milijonov evrov doseže najvišjo modelirano skupno korist?
• Kako se spremeni izbira ob zmanjšanju proračuna na 70 milijonov evrov?
• Kateri dodatni ukrepi postanejo možni ob proračunu v višini 90 milijonov evrov?
• Kako se spremeni portfelj, če se izobraževalnim ukrepom dodeli večja teža?
• Kakšne so posledice zavezujočih infrastrukturnih projektov?
• Kakšni gospodarski in družbeni konflikti ciljev nastanejo?

Rezultate je mogoče primerjati s prvotnim načrtom naložb.

Tako postane jasno, ali alternativne kombinacije projektov znotraj modela omogočajo višji skupni prispevek.

Gospodarski vzvod morda ne leži v dodatnih proračunskih sredstvih, temveč v boljši kombinaciji že načrtovanih naložb.

9. Pravne in organizacijske omejitve: Zakaj državna optimizacija zahteva več kot le matematiko

Optimizacija javnih investicijskih programov se bistveno razlikuje od optimizacije prosto razpoložljivega podjetniškega proračuna.

Državna sredstva so podvržena pravnim in institucionalnim predpisom.

Mednje spadajo na primer:

• namenska vezava proračunskih sredstev
• zakonsko določene obvezne naloge
• Pristojnosti resorjev
• Večletna pooblastila za obveznosti
• Pogoji za dodeljevanje sredstev
• Pravo javnih naročil in nabave
• Pogodbene obveznosti
• Kadrovske in organizacijske zmogljivosti

Te okvirne pogoje je treba upoštevati pri matematičnem modeliranju.

Pravno zavezujočega projekta se ne sme obravnavati kot prosto izbirno naložbeno alternativo.

Prav tako se proračunska sredstva, namenjena za določene namene, ne smejo uporabljati za druge namene brez ustrezne pravne podlage.

Optimizacija se zato lahko izvaja na različnih ravneh.

Optimizacija znotraj ministrstva

Ministrstvo optimizira izbor svojih razpoložljivih projektov v okviru lastnega proračuna.

Optimizacija znotraj programa

Program podpore ali naložb preuči alternativne kombinacije projektov v okviru svojih specifičnih smernic.

Usklajena medresorska optimizacija

Več resorjev preuči skupne odvisnosti in omejitve virov, ne da bi pri tem samodejno odpravili obstoječe pristojnosti.

Strateška analiza scenarijev

Vlada preučuje, kakšen vpliv bi imeli alternativni politični ali finančni okviri na morebitne naložbene portfelje.

Matematična optimizacija se mora usmerjati v dejanske pravne in organizacijske možnosti delovanja.

10. Kako StratePlan podpira vladno PPM in javne investicijske programe

StratePlan je bil razvit za matematično optimizacijo kompleksnih naložbenih in projektnih portfeljev.

Tehnologija združuje metode iz operativnega raziskovanja z umetno inteligenco podprtimi pristopi.

V središču je preučevanje možnih kombinacij projektov v okviru opredeljenih ciljev in omejitev.

Za osnovni ekonomski optimizacijski model so sprva potrebni le trije podatki na projekt:

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

Poleg tega se določi razpoložljivi proračun.

Podatke je mogoče na primer prevzeti iz obstoječega seznama projektov v Excelu.

Pri ciljni funkciji »Maximize Net Contribution« se maksimira pričakovani skupni neto prispevek izbranega portfelja.

Donosnost naložb (ROI) portfelja se lahko dodatno prikaže kot gospodarski kazalnik.

Za javne programe z nedenarnimi cilji so potrebni dodatni kazalniki učinka in modeli ocenjevanja.

Glede na modeliranje se lahko upoštevajo tudi druge zahteve:

• Strateška tehtanja
• Zavezujoči projekti
• Odvisnosti med projekti
• Proračunske omejitve
• Omejitve virov
• Večletni pogoji financiranja
• Kriteriji tveganja in trajnosti

Konkretno upoštevanje takšnih zahtev predpostavlja ustrezno strokovno in tehnično modeliranje.

StratePlan dopolnjuje klasično svetovanje vladi z matematično optimizacijo odločitev o javnih naložbah.

11. Kaj loči podporo odločanju, ki temelji na umetni inteligenci, od generativne umetne inteligence?

Izraz umetna inteligenca zajema različne tehnologije in področja uporabe.

Za javno upravo je pomembno jasno razlikovanje.

Generativna umetna inteligenca

Generativna umetna inteligenca lahko povzema besedila, ustvarja dokumente, strukturira informacije in pripravlja podlage za odločanje.

Prediktivna analitika

Prognostični modeli lahko na podlagi obstoječih podatkov ocenijo prihodnje razvoje.

Matematična optimizacija portfelja

Matematični postopki optimizacije iščejo učinkovite odločitve znotraj formalno opredeljenega prostora odločanja.

Upoštevajo ciljne funkcije, spremenljivke odločanja in omejitve.

StratePlan se osredotoča na to tretjo nalogo.

Pri tem ne gre v prvi vrsti za to, da bi ustvarili besedilo o možnih odločitvah.

Gre za matematično preučevanje različnih kombinacij projektov.

Generativna umetna inteligenca podpira obdelavo informacij. Matematična odločevalna inteligenca podpira izračun alternativnih ukrepov.

12. V živo v vladnem kabinetu: pet vprašanj, pet matematičnih scenarijev

Bistvena prednost matematične optimizacije portfelja je v možnosti primerjave različnih okvirnih pogojev med seboj.

Scenarij A: Obstoječi investicijski proračun

Finančni minister vpraša:

„Katera kombinacija naših načrtovanih investicijskih ukrepov v okviru razpoložljivega proračuna doseže najvišji opredeljeni skupni prispevek?“

Naložbeni portfelj se optimira v okviru določenih proračunskih omejitev in omejitev učinka.

Scenarij B: Zmanjšanje investicijskega proračuna

Vlada vpraša:

»Katera ukrepa naj izberemo, če moramo naš investicijski proračun zmanjšati za 15 %?«

Proračunska meja se prilagodi, portfelj pa se ponovno izračuna.

Scenarij C: Strateško zavezujoči ukrepi

Minister vpraša:

»Kako se spremeni celotni portfelj, če je treba nujno izvesti določene infrastrukturne projekte?«

Zadevni ukrepi se upoštevajo kot zavezujoče omejitve.

Scenarij D: Večja teža družbenega učinka

Vlada vpraša:

»Kako se spremeni kombinacija projektov, če se večji poudarek nameni izobraževalnim in socialnim učinkom?«

Ustrezni ocenjevalni parametri se prilagodijo, portfelj pa se ponovno optimira.

Scenarij E: Dodatna investicijska sredstva

Proračunski odbor sprašuje:

»Kakšne dodatne ukrepe bi lahko financirali, če bi bila na voljo dodatna investicijska sredstva?«

Proračun se prilagodi in izračuna se nova kombinacija projektov.

Opredelite politične cilje. Določite proračunske omejitve. Izračunajte naložbene portfelje. Primerjajte učinke.

Politična odločitev ostaja v rokah pristojnih demokratičnih institucij.

13. Izpostaviti oportunitetne stroške državnih naložb

Vsaka odločitev o javni naložbi zavezuje finančna in organizacijska sredstva.

Ti viri nato niso več na voljo za druge ukrepe.

S tem nastanejo oportunitetni stroški.

Matematična optimizacija portfelja lahko pomaga te stroške količinsko opredeliti v okviru določenega modela.

Predpostavimo, da je ministrstvo načrtovalo določeno kombinacijo projektov.

Optimizacija identificira alternativno kombinacijo z višjim modeliranim skupnim prispevkom.

Razlika kaže na gospodarski ali družbeni potencial za izboljšanje v primerjavi z dosedanjim načrtovanjem.

Če se nato zavezujoče vključi dodatni projekt, se portfelj lahko ponovno optimira v skladu z novo omejitvijo.

Tako je mogoče preučiti:

• Kateri drugi projekti bodo izrinjeni
• Kako se spremeni skupni gospodarski prispevek
• katere družbene kazalnike učinka to vpliva
• katere dodatne vire je treba zagotoviti
• katere alternative obstajajo v okviru novih smernic

Matematično dokazano globalno optimum omogoča natančno določitev razdalje izbrane rešitve znotraj modela.

Pri približnih postopkih je mogoče najprej prikazati razdaljo do najboljše najdene rešitve.

Matematični izračun omogoča boljšo razumljivost navzkrižij ciljev, ne da bi nadomestil politično oceno teh navzkrižij.

14. Ex ante namesto izključno ex post: izboljšanje odločitev o javnih naložbah pred njihovo izvedbo

Računski sodišča in druge nadzorne institucije med drugim preverjajo zakonitost, pravilnost in gospodarnost porabe javnih sredstev.

Znaten del javnega nadzora poteka med izvajanjem ali po njem.

Osnovna izbira investicijskih ukrepov pa se sprejme že prej.

Matematična optimizacija portfelja se zato začne pri ex-ante odločitvi.

Omogoča preučevanje alternativnih kombinacij projektov, preden se proračunska sredstva dolgoročno zavežejo.

Tako je mogoče med seboj primerjati različne investicijske scenarije.

Na primer:

• Prvotno načrtovanje naložb
• Matematično optimizirana kombinacija projektov
• Portfelj z zavezujočimi političnimi smernicami
• Portfelj ob zmanjšanem proračunu
• Portfelj s spremenjenimi strateškimi utežmi

Te primerjave zagotavljajo dodatno preglednost glede gospodarskih in družbenih posledic različnih odločitev.

Ex-ante optimizacija ne nadomešča javnega finančnega nadzora. Ta dopolnjuje z matematično podlago za odločanje pred dodelitvijo sredstev.

15. Večletni vladni programi in investicijske strategije

Mnogi državni investicijski programi se raztezajo čez več proračunskih let ali zakonodajnih obdobij.

Infrastrukturni projekti pogosto zahtevajo dolga obdobja načrtovanja in izvedbe.

Programi digitalizacije poleg začetnih naložb povzročajo tudi trajne stroške obratovanja in vzdrževanja.

Programi podpore lahko povzročijo večletne finančne obveznosti.

Realistična optimizacija portfelja mora upoštevati te časovne povezave, če so pomembne za odločitev.

Med možne parametre modela spadajo:

• Letni investicijski proračuni
• Trajanje projektov
• Časovni okviri financiranja
• pritoki sredstev iz subvencij
• Proračunska pooblastila
• Kadrovske in izvedbene zmogljivosti
• Dolgoročni stroški obratovanja in vzdrževanja
• Odvisnosti med projekti

Če se uporabi ustrezen večobdobni model, je mogoče dodatno preučiti, kdaj bi bilo treba izvesti določene projekte.

Strateško vprašanje takrat ni le: Kateri projekti naj se financirajo?

temveč tudi: Kateri projekti naj se izvedejo, v kakšnem vrstnem redu in v katerih proračunskih letih?

16. Organizacijsko izvajanje: Kako je mogoče uvesti vladni PPM z matematično optimizacijo

Uvedba matematične podpore pri odločanju ne zahteva nujno popolne reorganizacije državnih proračunskih procesov.

Smiseln pristop je, da se začne z jasno opredeljenim naložbenim portfeljem.

Korak 1: Določitev področja odločanja

Ministrstvo, upravni organ ali nosilec programa opredeli investicijske ukrepe, ki jih je treba obravnavati v okviru skupnega okvira odločanja.

Korak 2: Strukturiranje projektnih podatkov

Obstoječi ukrepi se združijo v enotno podatkovno strukturo.

Za osnovno ekonomsko optimizacijo lahko kot izhodišče služijo identifikacijska številka projekta, odhodki in pričakovani prihodki.

Korak 3: Opredelitev pravnih in finančnih omejitev

Zabeležijo se zavezujoči ukrepi, namenska sredstva, proračunske omejitve in druge zahteve.

Korak 4: Določitev ciljnih vrednosti in modela učinka

Pristojni odločevalci opredelijo gospodarske in družbene cilje.

Pri več dimenzijah učinka je potreben pregleden model ocenjevanja.

Korak 5: Izračun alternativnih portfeljev

Matematična optimizacija preuči dopustne kombinacije projektov in opredeli učinkovite alternative.

Korak 6: Strokovna in politična ocena rezultatov

Izračunani scenariji se preverijo glede zakonitosti, izvedljivosti, gospodarnosti in družbenega učinka.

Korak 7: Vključitev v obstoječe postopke odločanja

Rezultati se lahko vključijo kot dodatna podlaga za odločanje v proračunsko načrtovanje, vodenje programov in delo odborov.

Organizacijska uvedba je še posebej uspešna tam, kjer so pooblastila za odločanje, proračuni, odgovornost za projekte in merila ocenjevanja jasno opredeljena.

17. Zakaj svetovanje vladi, podprto z umetno inteligenco, ne nadomešča politične odločitve

Državne odločitve ne temeljijo izključno na ciljih gospodarske optimizacije.

Demokratična legitimnost, temeljne pravice, zakonske obveznosti, pravičnost pri porazdelitvi in politična odgovornost ostajajo nepogrešljive.

Matematična optimizacija ne more samostojno sprejemati teh vrednostnih odločitev.

Potrebuje jasno opredeljene cilje in omejitve.

Politični odločevalci določijo:

• katere cilje se zasleduje
• kateri ukrepi so pravno in politično dopustni
• katere projekte je treba obvezno izvesti
• katere razsežnosti učinka se upoštevajo
• katere finančne in organizacijske omejitve veljajo

Matematična optimizacija nato preuči, katera kombinacija projektov v okviru opredeljenega modela te zahteve še posebej dobro izpolnjuje.

Rezultat je pregledna podlaga za odločanje.

To ni nadomestilo za demokratično oblikovanje volje.

Politika določa cilje. Matematika preučuje posledice različnih poti za doseganje ciljev.

18. Od klasičnega svetovanja vladi do »Decision Intelligence«

Tradicionalno svetovanje vladi podpira javne institucije pri razvoju strategij, oblikovanju organizacije, vodenju projektov in analizi učinkov.

Matematična »Decision Intelligence« te storitve dopolnjuje z dodatno dimenzijo.

Omogoča, da se alternativne odločitve ne obravnavajo le kvalitativno, temveč se sistematično izračunajo v okviru opredeljenih modelov.

Razliko lahko pojasnimo s tremi vprašanji.

Poslovna inteligenca

Kaj se je zgodilo in kako se razvija naš portfelj?

Strateško in upravno svetovanje

Kakšne cilje in možnosti ukrepanja bi morali upoštevati?

Matematična odločevalna inteligenca

Katera dopustna kombinacija naših možnosti ukrepanja v danih okvirnih pogojih prispeva največ k doseganju ciljev?

Ti pristopi se med seboj ne nadomeščajo.

Lahko se medsebojno dopolnjujejo.

StratePlan se uvršča kot matematična raven odločanja med strateškim zastavljanjem ciljev in operativnim izvajanjem.

19. Možnosti za gospodarsko izboljšanje: Kaj lahko matematična optimizacija dejansko doseže

Boljša kombinacija obstoječih investicijskih projektov lahko prinese znatne gospodarske prednosti.

Vendar pa je višina teh koristi odvisna od konkretnega seznama projektov, razpoložljivih proračunov, omejitev in izbrane ciljne funkcije.

Iz tega ni mogoče sklepati na splošno izboljšanje državne donosnosti naložb (ROI) ali družbenega učinka.

Kot praktični primer gospodarske optimizacije portfelja služi območje Klybeck v Baslu.

Pri tamkajšnji uporabi StratePlana je bilo ugotovljeno povečanje modelirane donosnosti kapitala s 7,0 % na 11,4 %.

To ustreza relativnemu izboljšanju donosa za približno 63 % ob enakem proračunu.

Dodatni modelirani gospodarski prispevek je znašal okoli 30 milijonov CHF.

Referenca se nanaša na nepremičninski in investicijski portfelj ter ni neposredno prenosljiva na državne programe.

Zlasti iz tega ni mogoče sklepati na splošno izboljšanje kazalnikov družbenega učinka.

Za vlade in ministrstva je treba dejanski potencial za izboljšanje izračunati na podlagi ustreznih proračunskih, projektnih in podatkov o učinkih.

20. Zaključek: Državne strategije je treba ne le razvrstiti po pomembnosti, temveč tudi matematično optimizirati

Vlade, ministrstva in javne institucije morajo uskladiti številne investicijske projekte v okviru omejenih proračunskih sredstev in zapletenih pravnih okvirnih pogojev.

Ocena posameznih projektov ostaja nujna podlaga.

Vendar pa ta ne odgovarja samodejno na vprašanje, katera je gospodarsko in družbeno najučinkovitejša kombinacija vseh dopustnih ukrepov.

Pri 50 binarnih odločitvah o projektih teoretično nastane več kot bilijon možnih kombinacij.

Tega obsega odločitev ni mogoče v celoti pregledati z ročnim določanjem prednostnih nalog in klasičnimi razpravami o scenarijih.

Matematična optimizacija portfelja, podprta z umetno inteligenco, omogoča sistematično preučevanje alternativnih kombinacij naložb.

V povezavi s simulacijo proračuna je mogoče med seboj primerjati različne finančne okvire, strateške prioritete in projektne zahteve.

StratePlan za to združuje metode iz operativnega raziskovanja z optimizacijskimi pristopi, podprtimi z umetno inteligenco.

Politična odgovornost ostaja v rokah demokratično legitimiranih nosilcev odločitev.

Matematika zagotavlja dodatno podlago za pregledne, razumljive in na učinke usmerjene investicijske odločitve.

Ključno vprašanje ni le: katere državne programe bi morali financirati?

temveč: Katera kombinacija naših načrtovanih ukrepov z razpoložljivimi proračunskimi sredstvi prinaša največjo opredeljeno gospodarsko in družbeno korist?

StratePlan – Enaki projekti. Optimalna kombinacija. Večji učinek.

Pogosta vprašanja – Svetovanje na področju vladnega PPM s podporo pri odločanju z umetno inteligenco

Kaj je vladno PPM?

Vladno PPM označuje upravljanje projektov in portfeljev javnih programov ter investicijskih načrtov.

Podpira vlade, ministrstva in javne organe pri načrtovanju, določanju prednostnih nalog, vodenju in nadzoru njihovih projektov.

Kaj pomeni podpora pri odločanju z umetno inteligenco za vlade?

Podpora pri odločanju z umetno inteligenco lahko javnim institucijam pomaga pri analizi kompleksnih alternativnih odločitev.

V okviru matematične optimizacije portfelja se preučujejo različne kombinacije projektov ob upoštevanju opredeljenih ciljev in omejitev.

Ali lahko umetna inteligenca optimizira državne investicijske programe?

Matematični postopki optimizacije lahko pomagajo pri prepoznavanju gospodarsko in družbeno učinkovitih kombinacij projektov.

Pogoj za to so ustrezni podatki, jasno opredeljeni cilji ter upoštevanje relevantnih pravnih in organizacijskih omejitev.

Zakaj pri 50 projektih nastane več kot bilijon kombinacij?

Če je mogoče vsak projekt izbrati ali ne izbrati, se pri N projektih teoretično pojavi 2^N možnih kombinacij.

Pri 50 projektih je to 2^50 = 1.125.899.906.842.624 kombinacij.

Ali je treba vse 2^N kombinacij izračunati posamično?

Ne.

Sodobne matematične optimizacijske metode lahko preučijo velika območja odločanja, ne da bi bilo treba vsako teoretično možno kombinacijo posebej v celoti ovrednotiti.

Ali lahko matematična optimizacija vedno najde globalno optimum?

Z ustreznimi modeli in postopki je mogoče izračunati globalno optimum in ga matematično dokazati.

Pri kompleksnih problemih se lahko uporabijo tudi približno optimalne rešitve.

Trditev o kakovosti rešitve je odvisna od uporabljene metode in morebitnega dokaza optimalnosti.

Kakšna je razlika med simulacijo proračuna in optimizacijo portfelja?

Simulacija proračuna preučuje finančne učinke različnih predpostavk.

Optimizacija portfelja preučuje, katera kombinacija projektov v okviru opredeljenih omejitev doseže najvišji ciljni prispevek.

Oba pristopa je mogoče med seboj povezati.

Ali lahko StratePlan podpira medresorske investicijske odločitve?

Medresorske analize so mogoče, če se v skupnem modelu upoštevajo relevantni podatki o projektih, pristojnosti, proračuni in omejitve.

Pri tem ostajajo odločilni pravne namenske vezave in institucionalna pooblastila za odločanje.

Kako se upoštevajo zakonske obveznosti?

Zavezujoče ukrepe je mogoče vključiti v model optimizacije kot fiksne omejitve ali pa jih upoštevati že vnaprej pri načrtovanju proračuna.

S tem se iskanje omeji na dovoljene kombinacije projektov.

Kaj pomeni ROI v javnem sektorju?

V javnem sektorju je treba razlikovati med finančno donosnostjo in družbenim učinkom.

Družbene cilje je mogoče modelirati z ustreznimi kazalniki učinka ali oceno učinka (Impact Score).

Višji indeks učinka pa ni nujno enakovreden višji finančni donosnosti naložbe (ROI).

Ali lahko umetna inteligenca maksimira družbeni učinek?

Matematična optimizacija lahko maksimira določen indeks družbenega učinka, če so ustrezni kazalniki dosledno modelirani in upoštevane relevantne omejitve.

Določitev političnih ciljev in meril ocenjevanja ostaja v rokah pristojnih nosilcev odločanja.

Kakšne podatke potrebuje StratePlan?

Za osnovni gospodarski optimizacijski model so najprej potrebni identifikacijska številka projekta, odhodki in prihodki.

Poleg tega je treba opredeliti razpoložljivi proračun.

Za kompleksnejše javne investicijske programe so lahko potrebni dodatni kazalniki učinka, odvisnosti med projekti in omejitve.

Ali lahko StratePlan upošteva politične prioritete?

Politične prioritete se lahko ob ustreznem modeliranju upoštevajo prek uteževanja ali zavezujočih omejitev.

Tako je mogoče primerjati vplive različnih smernic na naložbeni portfelj.

Ali lahko StratePlan izračuna oportunitetne stroške javnih odločitev?

S primerjavo obstoječih naložbenih načrtov z matematično optimiziranimi alternativami se lahko pokažejo modelirane možnosti za gospodarsko ali družbeno izboljšanje.

Ob dokazani globalni optimalnosti je mogoče znotraj modela natančno določiti razdaljo do optimuma.

Ali umetna inteligenca nadomešča politične odločitve?

Ne.

Politična in pravna odgovornost ostaja v rokah pristojnih demokratičnih institucij.

Matematična optimizacija podpira sprejemanje odločitev s preglednimi izračuni in primerjavo različnih scenarijev.

Kako velik je potencial za izboljšanje državne optimizacije portfelja?

Potencial za izboljšanje je odvisen od konkretnih projektov, razpoložljivih sredstev, omejitev in opredeljenih ciljnih vrednosti.

Splošnega izboljšanja donosa naložb (ROI) ali družbenega učinka ni mogoče zagotoviti.

Kaj je najpomembnejši zaključek za vlade in ministrstva?

Določanje prednostnih nalog posameznih ukrepov ne vodi samodejno do najboljše kombinacije celotnega investicijskega programa.

Matematična optimizacija portfelja lahko pomaga pri sistematičnem preučevanju alternativnih kombinacij projektov in zagotavlja večjo preglednost posledic različnih odločitev.

Ključno vprašanje se glasi: ali dajemo prednost posameznim državnim ukrepom – ali pa optimiziramo celoten portfelj javnih naložb?

Koliko večjega gospodarskega in družbenega učinka se skriva v vašem javnem investicijskem proračunu?

Preučite, katera kombinacija vaših načrtovanih investicijskih ukrepov lahko v okviru razpoložljivih proračunskih sredstev doseže najvišji opredeljeni skupni prispevek.

Primerjajte svoje dosedanje načrtovanje projektov z matematično optimiziranimi alternativami in analizirajte, kakšen vpliv imajo spremenjeni proračuni, zavezujoči ukrepi in strateška tehtanja na vaš portfelj.

Brezplačno lahko optimizirate do 15 projektov.

Optimizirajte zdaj do 15 projektov brezplačno →