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利用人工智能优化多项目
执行摘要
如今，公司和公共组织面临的不是数据问题，而是决策问题。 决策问题。战略项目组合由数十个到数百个并行运行的项目组成，每个项目都有自己的预算。 每个项目都有自己的预算、依赖关系、风险、监管要求和影响目标。 传统的规划和控制方法（Excel、情景规划、线性优先级排序）在此达到了结构极限、 因为决策空间呈指数增长。
基于人工智能的多项目优化恰恰解决了这一不足：它不是更好地计算单个项目，而是将整个项目组合作为一个整体进行优化、 而是将整个项目组合作为一个系统进行优化。
核心问题
每增加一个项目，开始时间、预算分配、依赖关系和冲突目标的可能组合就会成倍增加、 依赖性和相互冲突的目标。超过一定规模后，要对所有备选方案进行人工评估或 或对所有备选方案进行基于规则的评估。因此，决策不可避免地要以启发式方法、经验值或政治可执行性为基础。 可执行性--而不是全局最优性。
人工智能方法
现代决策人工智能将多项目组合建模为高维优化问题。 通过算法分析数十亿种可能的项目组合，而不是估算方案。目标不是 目标不是 "一个好项目"，而是在预算限制等现实限制条件下的最佳总体决策、 资源稀缺性、风险偏好、环境、社会和治理目标或战略影响。
因此，KI：
- 哪个项目组合能实现最高的总体投资回报率、
- 哪些看似有吸引力的项目会导致项目组合整体恶化、
- 哪些微小的预算或顺序变化会产生巨大影响、
- 哪些决策在面临不确定性时仍能保持稳健。
为 C 级和董事会带来战略附加值
利用人工智能进行多项目优化可将决策从意见转变为计算。 对于董事会成员、首席财务官和公共决策者来说，这意味着
- 透明、可理解的决策，而不是直觉
- 在投资组合层面实现可衡量的影响和投资回报率优化
- 减少系统性错误决策和机会成本
- 即使在极端复杂的情况下也能做出决策
结论
人工智能不会取代领导力，而是以可预测性取代不确定性。在项目规模不断扩大的今天 利用人工智能进行多项目优化不是技术上的额外要求，而是战略上的当务之急。公司从今天开始 计算决策而不是估算决策的公司将获得可持续的结构性优势。
在mAInthink GmbH及其StratePlan优化系统等平台的背景下，这一点变得非常明显： 项目和组合管理的未来不是更快，而是更优化。