Kad Excel više ne pomaže: Kako najbolji menadžeri donose odluke

Piše: Boris Sruk, direktor Argus grupe i Famaxa

Jesu li menadžeri i vlasnici više kauzalci ili efektualci? Koliko su poslovnih planova napravili tijekom poslovne karijere? A koliko se tih planova ostvarilo upravo onako kako su predvidjeli? Poslovno odlučivanje velikim se dijelom temelji na pretpostavci da ćemo, prikupimo li dovoljno informacija, moći dovoljno dobro procijeniti budućnost. Na temelju tih procjena postavljamo ciljeve, izrađujemo strategije, planiramo prihode i troškove, određujemo potrebne resurse i donosimo odluke. Taj način odlučivanja nazivamo 'kauzalnim odlučivanjem'. Najprije određujemo cilj, a zatim tražimo način i sredstva kojima ćemo ga ostvariti.

Ako želimo povećati prihod za 20 posto, pokušat ćemo procijeniti koliko novih kupaca trebamo pridobiti, koliko dodatno prodati postojećim kupcima, koje proizvode razviti, koliko ljudi zaposliti i koliko kapitala uložiti. Cilj je poznat, a zadatak je menadžmenta pronaći najbolji put do njega. U velikom broju poslovnih situacija takav je pristup potpuno opravdan.

Kad ne znaju ni Excel ni AI

Zamislimo proizvodno poduzeće koje već dvadesetak godina uspješno posluje u Hrvatskoj. Uprava razmatra razvoj potpuno novog proizvoda i izlazak na tržišta zapadne Europe. Kako će donijeti odluku? Može istražiti tržište, procijeniti broj potencijalnih kupaca, analizirati konkurenciju, napraviti projekcije prodaje i izračunati očekivani povrat investicije. Nakon nekoliko će mjeseci možda imati vrlo detaljan poslovni plan prema kojem će u petoj godini ostvarivati deset milijuna eura prihoda.

Ali koliko znamo i vjerujemo da će se baš sve to i ostvariti? Ne znamo hoće li kupci prihvatiti proizvod. Ne znamo kako će reagirati konkurencija. Ne znamo hoće li se u međuvremenu pojaviti nova tehnologija. Možda čak ne znamo i jesmo li dobro definirali problem koji kupac želi riješiti. Naravno, u Excel možemo upisati sve te pretpostavke. Problem je u tome što Excel ne zna više od nas. To se događa i s nekim od AI modela. Vrlo precizan financijski model može dati vrlo precizan odgovor na vrlo neprecizne pretpostavke. Rezultat izgleda uvjerljivo, posebno kad je izražen na dvije decimale, ali njegova kvaliteta i dalje ovisi o kvaliteti početnih pretpostavki. Upravo se u takvim situacijama pojavljuje drukčija logika donošenja odluka: efektuacija.