Chociaż symulacje biznesowe nie są nowym pomysłem, wykorzystanie sztucznej inteligencji (nawet w formach LLM) jest obecnie bardziej archetypowe dla średnich i małych firm ze względu na rosnącą dostępność i spadające koszty sztucznej inteligencji. Takie skrzyżowanie modelowania biznesowego i sztucznej inteligencji stworzyło pilną potrzebę standaryzowanych, matematycznie ustrukturyzowanych reprezentacji komponentów biznesowych, które mogą być przetwarzane bardziej efektywnie przez duże modele językowe (LLM) niż tradycyjne raporty narracyjne. Podczas gdy z jednej strony wydaje się, że stosowanie takich środków nie jest konieczne ze względu na zdolność AI do interpretacji, z drugiej strony można uzyskać niewątpliwie lepsze wyniki swoich podpowiedzi, jeśli AI nie jest zmuszona do interpretacji tych danych, ale otrzymuje je w ustrukturyzowanym formacie.
W rzeczywistości, dzięki komputeryzacji, cyfrowe modelowanie biznesowe jest już obecne w naszym środowisku od jakiegoś czasu. Istnieje więc kilka sposobów na stworzenie cyfrowej reprezentacji biznesowej, która może być przydatna dla ciebie, zarządu i sztucznej inteligencji.
Uwaga: generalnie unikam dołączania obrazów generowanych przez SI, ale w przypadku tego artykułu było to tak kuszące, że postanowiłem zrobić wyjątek.
Czym jest „cyfrowy bliźniak” w kontekście biznesowym?
Cyfrowe bliźniaki w modelowaniu biznesowym to wirtualne reprezentacje rzeczywistych podmiotów biznesowych, procesów lub systemów, które są stale aktualizowane o bieżące dane. Modele te odzwierciedlają strukturę, zachowanie i wydajność swoich fizycznych odpowiedników, umożliwiając organizacjom symulację, analizę i przewidywanie wyników w dynamicznym środowisku. Integrując dane z różnych źródeł – takich jak czujniki IoT, aplikacje korporacyjne, dane finansowe i zapisy historyczne – cyfrowe bliźniaki oferują całościowy obraz operacji biznesowych, pomagając interesariuszom i członkom zarządu podejmować świadome decyzje, identyfikować nieefektywności i testować scenariusze bez zakłócania rzeczywistych przepływów pracy.
W kontekście modelowania biznesowego, cyfrowe bliźniaki wykraczają poza statyczne diagramy lub arkusze kalkulacyjne, oferując interaktywne modele w czasie rzeczywistym, które ewoluują wraz z biznesem. Umożliwiają one organizacjom wizualizację zależności, monitorowanie kluczowych wskaźników wydajności i prognozowanie wpływu zmian strategicznych, takich jak wprowadzenie nowej linii produktów, identyfikacja marnotrawstwa lub restrukturyzacja łańcucha dostaw. W połączeniu ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym, cyfrowe bliźniaki stają się potężnymi narzędziami do ciągłego doskonalenia, ograniczania ryzyka i innowacji, co czyni je niezbędnymi do sprawnego, opartego na danych podejmowania decyzji w nowoczesnych przedsiębiorstwach.
Ontologiczne i semantyczne modele biznesowe
Ontologia modelu biznesowego (BMO)
Ontologia modelu biznesowego stanowi znaczący postęp w tworzeniu matematycznie ustrukturyzowanych reprezentacji przedsiębiorstw biznesowych. Ta kompleksowa struktura zapewnia formalną wiedzę na temat organizacji strukturalnej, funkcjonowania i niezbędnego poznania przedsiębiorstw biznesowych za pośrednictwem dwóch podstawowych platform poznawczych. Industrial Cross wyjaśnia przedsiębiorstwo jako obiekt systemowy składający się z pięciu systemów technologicznych, które obejmują wiele konkretnych obiektów i procesów, definiując wszystkie elementy, ich relacje i właściwości w sposób umożliwiający modelowanie matematyczne w wymiarze strategicznym, taktycznym i operacyjnym. Drzewo poznania przemysłowego zapewnia kompleksowe zrozumienie zarządzania wiedzą poprzez hierarchicznie ustrukturyzowane poznanie specyficzne dla przedsiębiorstwa, wyjaśniając przedsiębiorstwo jako podmiot systemowy posiadający poznanie i umożliwiający zarządzanie bazą poznawczą przedsiębiorstwa.
Podejście ontologiczne tworzy fundamentalną strukturę matematyczną, która może reprezentować podmioty biznesowe jako obiekty formalne o zdefiniowanych właściwościach, relacjach i ograniczeniach. Systematyczny charakter BMO sprawia, że nadaje się on do przetwarzania LLM, ponieważ zapewnia jasne definicje semantyczne i relacje logiczne, które można wyrazić w formalnych językach logicznych.
Ontologia biznesowa branży finansowej (FIBO)
Ontologia biznesowa branży finansowej (FIBO) ilustruje , w jaki sposób złożone koncepcje finansowe mogą być precyzyjnie ustrukturyzowane w celu interpretacji maszynowej. Definiuje ona kluczowe elementy istotne dla finansowych aplikacji biznesowych i mapuje ich wzajemne powiązania, umożliwiając danym nadawanie jasnego, kontekstowego znaczenia. Zbudowana przy użyciu języka OWL (Web Ontology Language) i ustandaryzowana przez World Wide Web Consortium (W3C), FIBO wykorzystuje logikę opisu, aby zapewnić, że każda koncepcja jest jasno zdefiniowana i możliwa do interpretacji zarówno przez ludzi, jak i maszyny.
Logiczna struktura FIBO sprawia, że nadaje się on do przetwarzania dużych modeli językowych (LLM), oferując formalne definicje semantyczne, które usuwają niejednoznaczność z terminów i relacji finansowych. Jego koncepcje, udoskonalane z biegiem czasu poprzez przegląd przez firmy członkowskie z branży, odzwierciedlają wspólne zrozumienie w całym sektorze finansowym, zapewniając solidne podstawy dla rygorystycznego matematycznego modelowania finansowych systemów biznesowych.
Formaty wymiany danych strukturalnych
Taksonomie XBRL dla sprawozdawczości finansowej
Taksonomie XBRL(eXtensible Business Reporting Language) stanowią jeden z najbardziej dojrzałych przykładów matematycznej strukturyzacji biznesowych danych finansowych. Taksonomie te funkcjonują jako słowniki do raportowania, zapewniając cyfrowe definicje pojęć biznesowych i umożliwiając cyfrowe raportowanie za pomocą ustrukturyzowanych systemów tagowania. Raporty cyfrowe działają poprzez oznaczanie każdego zgłaszanego faktu, dzięki czemu może on zostać zidentyfikowany przez oprogramowanie komputerowe, z taksonomiami definiującymi znaczniki, które mają być używane dla każdego zgłaszanego pojęcia, nadając danym cyfrowe znaczenie.
Każda koncepcja finansowa jest zdefiniowana jako element z określonymi atrybutami, takimi jak typ danych, typ okresu i typ salda, ułożonymi w hierarchiczne struktury, które ułatwiają logiczne grupowanie i nawigację. System zawiera wiele baz powiązań, które ustanawiają różne relacje między elementami, w tym bazy powiązań prezentacji, które definiują sposób prezentacji elementów w raportach finansowych, bazy powiązań obliczeń, które określają relacje matematyczne, oraz bazy powiązań definicji, które zapewniają relacje pojęciowe.
Oto przykład pliku instancji IFRS XBRL dla sklepu e-commerce opartego na SaaS, który wykorzystuje realistyczne elementy, takie jak przychody z umów z klientami, koszty rozwoju oprogramowania, koszty hostingu i przychody odroczone. Ten przykład jest zgodny ze strukturą instancji XBRL 2003 z taksonomią IFRS GP 2005:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<xbrli:xbrl
xmlns:ifrs-gp="http://xbrl.iasb.org/int/fr/ifrs/gp/2005-05-15"
xmlns:iso4217="http://www.xbrl.org/2003/iso4217"
xmlns:xbrli="http://www.xbrl.org/2003/instance"
xmlns:xbrll="http://www.xbrl.org/2003/linkbase"
xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">
<xbrll:schemaRef xlink:href="http://www.example.com/xbrl/taxonomy/saas" xlink:type="simple"/>
<ifrs-gp:Przychody contextRef="FY2024" unitRef="EUR" decimals="0">124000000</ifrs-gp:Przychody>
<ifrs-gp:Koszty sprzedaży contextRef="FY2024" unitRef="EUR" decimals="0">42000000</ifrs-gp:Koszty sprzedaży>
<ifrs-gp:Wydatki na badania i rozwój contextRef="FY2024" unitRef="EUR" decimals="0">18000000</ifrs-gp:Wydatki na badania i rozwój>
<ifrs-gp:Wydatki ogólne i administracyjne contextRef="FY2024" unitRef="EUR" decimals="0">12000000</ifrs-gp:Wydatki ogólne i administracyjne>
<ifrs-gp:Przychody odroczone contextRef="FY2024" unitRef="EUR" decimals="0">30000000</ifrs-gp:Przychody odroczone>
<ifrs-gp:InneDochodyOperacyjne contextRef="FY2024" unitRef="EUR" decimals="0">2500000</ifrs-gp:InneDochodyOperacyjne
<ifrs-gp:InneKosztyOperacyjne contextRef="FY2024" unitRef="EUR" decimals="0">1600000</ifrs-gp:InneKosztyOperacyjne>
<ifrs-gp:ZyskStrata contextRef="FY2024" unitRef="EUR" decimals="0">48300000</ifrs-gp:ZyskStrata>
<xbrli:context id="FY2024">
<xbrli:entity>
<xbrli:identifier scheme="http://www.example.com/xbrl/entity">SAASSHOP</xbrli:identifier>
</xbrli:entity>
</xbrli:period>
<xbrli:startDate>2024-01-01</xbrli:startDate>
<xbrli:endDate>2024-12-31</xbrli:endDate>
</xbrli:period>
</xbrli:context>
<xbrli:unit id="EUR">
<xbrli:measure>iso4217:EUR</xbrli:measure>
</xbrli:unit>
</xbrli:xbrl>Taksonomie XBRL pokazują, w jaki sposób złożone informacje finansowe można przekształcić z formatów narracyjnych w ustrukturyzowane, nadające się do odczytu maszynowego formaty, które zachowują znaczenie semantyczne, umożliwiając jednocześnie precyzyjną analizę obliczeniową. Standaryzowane ramy zapewniają, że dane finansowe są konsekwentnie kategoryzowane i rozumiane przez różne systemy i interesariuszy, umożliwiając płynną wymianę danych i porównywalność.
Język znaczników produktów finansowych (FpML)
FpML stanowi kolejny przykład matematycznej strukturyzacji wymiany informacji biznesowych. Jako standard wymiany informacji biznesowych oparty na Extensible Markup Language (XML), FpML umożliwia zawieranie transakcji online między przedsiębiorstwami w zakresie pozagiełdowych finansowych instrumentów pochodnych zgodnie ze standardami W3C. Standard obejmuje podstawowe procesy, w tym handel, wycenę, potwierdzenie, nowację, zwiększenie, zmianę, rozwiązanie, alokację, raportowanie pozycji i dopasowywanie przepływów pieniężnych.
Poniżej znajduje się przykład dokumentu FpML (Financial products Markup Language) reprezentującego swap stopy procentowej pomiędzy dwoma kontrahentami. Ten przykład demonstruje kluczowe elementy struktury FpML 5.x, uproszczone dla czytelności.
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<fpml:trade
xmlns:fpml="http://www.fpml.org/FpML-5/confirmation"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://www.fpml.org/FpML-5/confirmation https://www.fpml.org/spec/fpml-5-10-4-wd-1/xsd/confirmation/fpml-main-5-10.xsd">
<fpml:tradeHeader>
<fpml:partyTradeIdentifier>
<fpml:partyReference href="Party1"/>
<fpml:tradeId tradeIdScheme="http://www.saasfx.com/trade-id">SWAP123456</fpml:tradeId>
</fpml:partyTradeIdentifier>
<fpml:partyTradeIdentifier>
<fpml:partyReference href="Party2"/>
<fpml:tradeId tradeIdScheme="http://www.tradereportinghub.com/trade-id">SWAP987654</fpml:tradeId>
</fpml:partyTradeIdentifier>
<fpml:tradeDate>2025-06-10</fpml:tradeDate>
</fpml:tradeHeader>
<fpml:swap>
<fpml:swapStream>
<fpml:payerPartyReference href="Party1"/>
<fpml:receiverPartyReference href="Party2"/>
<fpml:calculationPeriodDates>
<fpml:effectiveDate>
<fpml:unadjustedDate>2025-06-12</fpml:unadjustedDate>
</fpml:effectiveDate>
<fpml:terminationDate>
<fpml:unadjustedDate>2028-06-12</fpml:unadjustedDate>
</fpml:terminationDate>
</fpml:calculationPeriodDates>
<fpml:paymentDates>
<fpml:paymentFrequency>
<fpml:periodMultiplier>6</fpml:periodMultiplier>
<fpml:period>M</fpml:period>
</fpml:paymentFrequency>
</fpml:paymentDates>
<fpml:calculationPeriodAmount>
<fpml:notionalSchedule>
<fpml:notionalStepSchedule>
<fpml:initialValue>10000000</fpml:initialValue>
<fpml:currency>EUR</fpml:currency>
</fpml:notionalStepSchedule>
</fpml:notionalSchedule>
<fpml:calculation>
<fpml:fixedRateSchedule>
<fpml:initialValue>0.015</fpml:initialValue>
</fpml:fixedRateSchedule>
<fpml:dayCountFraction>30/360</fpml:dayCountFraction>
</fpml:calculation>
</fpml:calculationPeriodAmount>
</fpml:swapStream>
<fpml:swapStream>
<fpml:payerPartyReference href="Party2"/>
<fpml:receiverPartyReference href="Party1"/>
<fpml:calculationPeriodDates>
<fpml:effectiveDate>
<fpml:unadjustedDate>2025-06-12</fpml:unadjustedDate>
</fpml:effectiveDate>
<fpml:terminationDate>
<fpml:unadjustedDate>2028-06-12</fpml:unadjustedDate>
</fpml:terminationDate>
</fpml:calculationPeriodDates>
<fpml:paymentDates>
<fpml:paymentFrequency>
<fpml:periodMultiplier>6</fpml:periodMultiplier>
<fpml:period>M</fpml:period>
</fpml:paymentFrequency>
</fpml:paymentDates>
<fpml:calculationPeriodAmount>
<fpml:notionalSchedule>
<fpml:notionalStepSchedule>
<fpml:initialValue>10000000</fpml:initialValue>
<fpml:currency>EUR</fpml:currency>
</fpml:notionalStepSchedule>
</fpml:notionalSchedule>
<fpml:calculation>
<fpml:floatingRateCalculation>
<fpml:floatingRateIndex>EUR-EURIBOR-6M</fpml:floatingRateIndex>
<fpml:indexTenor>
<fpml:periodMultiplier>6</fpml:periodMultiplier>
<fpml:period>M</fpml:period>
</fpml:indexTenor>
</fpml:floatingRateCalculation>
<fpml:dayCountFraction>ACT/360</fpml:dayCountFraction>
</fpml:calculation>
</fpml:calculationPeriodAmount>
</fpml:swapStream>
</fpml:swap>
<fpml:party id="Party1">
<fpml:partyId>saasfx-ltd</fpml:partyId>
<fpml:partyName>SaaS FX Ltd</fpml:partyName>
</fpml:party>
<fpml:party id="Party2">
<fpml:partyId>capitalbank-ag</fpml:partyId>
<fpml:partyName>CapitalBank AG</fpml:partyName>
</fpml:party>
</fpml:trade>Dzięki wykorzystaniu dobrze znanego standardu XML, FpML jest stosunkowo łatwy do zrozumienia i wdrożenia przez programistów. Standard obejmuje formalną definicję ról stron i mechanizmów powiadamiania o transakcjach, tworząc kompleksowe ramy matematyczne do reprezentowania finansowych transakcji pochodnych. Ta standaryzacja eliminuje niejednoznaczność i umożliwia precyzyjne przetwarzanie obliczeniowe złożonych relacji finansowych.
Wizualne i analityczne ramy biznesowe
Struktura matematyczna modelu biznesowego
Business Model Canvas (BMC) zapewnia systematyczne ramy do reprezentowania modeli biznesowych. Kanwa składa się z dziewięciu bloków konstrukcyjnych, które reprezentują kluczowe aspekty modeli biznesowych: segmenty klientów, propozycje wartości, kanały, relacje z klientami, strumienie przychodów, kluczowe zasoby, kluczowe działania, kluczowe partnerstwa i strukturę kosztów. Każdy blok reprezentuje określony wymiar modelu biznesowego ze zdefiniowanymi relacjami i zależnościami. Podobnie jest w przypadku Lean Canvas i w przeszłości opisywałem różnice między LC i BMC.
Podczas gdy obie są wizualnymi tabelami (nie matematycznymi per-se) strukturami danych, ich potencjał leży w systematycznej dekompozycji modeli biznesowych na dyskretne, policzalne komponenty. Każdy z bloków może być reprezentowany jako dane tekstowe z określonymi atrybutami, relacjami i ograniczeniami (więc zasadniczo to, co można zrobić, aby uczynić go bardziej wszechstronnym przez sztuczną inteligencję, to dodać do niego nieco więcej warstwy relacji). Segmenty klientów można zdefiniować matematycznie za pomocą zmiennych demograficznych, behawioralnych i preferencji. Propozycje wartości można określić ilościowo za pomocą wskaźników korzyści i obliczeń wartości dla klienta. Strumienie przychodów można wyrazić za pomocą wzorów matematycznych odnoszących się do modeli cenowych, prognoz ilościowych i struktur kosztów.
Struktura wizualna BMC może być potencjalnie wykorzystywana jako dane wejściowe (np. jako obraz) do przetwarzania przez sztuczną inteligencję. Chociaż używając obrazu ryzykujesz kilka rzeczy:
- Sztucznej inteligencji trudniej jest interpretować obraz niż dane strukturalne, więc należy spodziewać się pewnych zniekształceń danych lub półprawd.
- Trudniej jest odwzorować wszystkie relacje między elementami i konkretnymi danymi finansowymi na obrazie (takimi jak demografia lub relacja między klientem a kanałem). Im bardziej skomplikowany obraz, tym więcej AD1.
Zamiast tego można przetłumaczyć te tabelaryczne dane na XML lub JSON. Taka przekształcona struktura danych modelu BMC mogłaby wyglądać następująco:
{
"businessModelCanvas": {
"customerSegments": [
{
"id": "cs1",
"name": "Entrepreneurs who want to build SaaS software",
"type": "primary_target"
}
],
"valuePropositions": [
{
"id": "vp1",
"name": "Help with learning (workshops, blog)",
"targetSegments": ["cs1"],
"type": "educational_support"
},
{
"id": "vp2",
"name": "MVP for early users",
"targetSegments": ["cs1"],
"type": "product_development"
},
{
"id": "vp3",
"name": "User-Based Development",
"targetSegments": ["cs1"],
"type": "custom_development"
}
],
"channels": [
{
"id": "ch1",
"name": "Google Search Results",
"type": "digital_marketing",
"relatedActivities": ["ka1"]
},
{
"id": "ch2",
"name": "LinkedIn",
"type": "social_media",
"relatedRelationships": ["cr2"]
}
],
"customerRelationships": [
{
"id": "cr1",
"name": "Direct contact after clicking Contact Us",
"type": "direct_support",
"channels": ["ch1"]
},
{
"id": "cr2",
"name": "Direct contact through LinkedIn",
"type": "social_engagement",
"channels": ["ch2"]
}
],
"revenueStreams": [
{
"id": "rs1",
"name": "Maintenance of existing systems",
"type": "recurring_revenue",
"relatedActivities": ["ka2"]
},
{
"id": "rs2",
"name": "Per-Hour Development",
"type": "service_revenue",
"relatedActivities": ["ka2"]
}
],
"keyResources": [
{
"id": "kr1",
"name": "Stable Server Architecture",
"type": "technological",
"supportedActivities": ["ka1", "ka2"]
},
{
"id": "kr2",
"name": "Experienced Developers",
"type": "human",
"supportedActivities": ["ka2"],
"relatedCosts": ["co2"]
}
],
"keyActivities": [
{
"id": "ka1",
"name": "Automat Deployment (CI/CD)",
"type": "technological_process",
"requiredResources": ["kr1"],
"supportedValueProps": ["vp2"]
},
{
"id": "ka2",
"name": "Development",
"type": "core_service",
"requiredResources": ["kr1", "kr2"],
"supportedValueProps": ["vp2", "vp3"],
"generatesRevenue": ["rs1", "rs2"]
}
],
"keyPartnerships": [
{
"id": "kp1",
"name": "Some Strategic Partner",
"type": "strategic_alliance",
"purpose": "business_expansion"
},
{
"id": "kp2",
"name": "Some Strategic Client",
"type": "key_customer",
"purpose": "revenue_generation",
"relatedRevenue": ["rs1", "rs2"]
}
],
"costStructure": [
{
"id": "co1",
"name": "Server structure",
"type": "infrastructure_cost",
"relatedResources": ["kr1"]
},
{
"id": "co2",
"name": "Salaries",
"type": "personnel_cost",
"relatedResources": ["kr2"]
},
{
"id": "co3",
"name": "Accounting",
"type": "operational_cost"
}
],
"businessModelType": "B2B Service Provider",
"legend": {
"cashflow": "teal",
"clientEntrepreneurs": "yellow"
},
"relationships": {
"valueChain": {
"from": "customerSegments",
"through": ["valuePropositions", "channels", "customerRelationships"],
"to": "revenueStreams"
},
"operationalChain": {
"from": "keyResources",
"through": "keyActivities",
"to": "valuePropositions"
},
"costRevenueLinkage": {
"costs": ["co1", "co2", "co3"],
"revenues": ["rs1", "rs2"],
"profitability": "dependent_on_efficiency"
}
}
}
}
Należy pamiętać, że nie jest to w żaden sposób ustandaryzowane. W przypadku prostego użycia AI powinno to być zrozumiałe, ale jeśli myślisz o szerszym zastosowaniu (takim jak automatyczne raportowanie danych między działami i reprezentowanie relacji między nimi), dobrym pomysłem może być udokumentowanie całej struktury.
Wystarczy wyobrazić sobie możliwości, które przekładają się na zdolność LLM do przetwarzania bardziej wydajnego niż narracyjne biznesplany. Połączony charakter dziewięciu bloków tworzy reprezentację, którą można wyrazić logicznie, umożliwiając obliczeniową analizę rentowności modelu biznesowego, możliwości optymalizacji i alternatyw strategicznych.
Zrównoważona karta wyników jako struktura matematyczna
Zrównoważona Karta Wyników (Balanced Scorecard – BSC) reprezentuje podejście do pomiaru wydajności strategii biznesowej, które wykracza poza tradycyjne wskaźniki finansowe i jest szeroko stosowane przez menedżerów. Ramy te analizują organizacje z czterech różnych perspektyw:
- Finansowe (lub zarządzanie) – na przykład„Naszym celem jest zwiększenie kwartalnej marży zysku netto o 5% poprzez optymalizację kosztów i strategię cenową„.
- Klient/interesariusz – na przykład„Naszym celem jest poprawa wyników zadowolenia klientów o 10% poprzez skrócenie czasu reakcji i personalizację naszego wsparcia„.
- Proces wewnętrzny – na przykład„Dzięki automatyzacji procesu realizacji zamówień planujemy skrócić czas przetwarzania z 48 do 24 godzin„.
- Potencjał organizacyjny (uczenie się i rozwój) – na przykład „Uruchomimy program ciągłego uczenia się, aby zwiększyć umiejętności cyfrowe pracowników i zwiększyć gotowość do innowacji„.
Zwróć uwagę, jak każdy KPI próbuje ustalić cel, który jest SMART!
Każda perspektywa obejmuje cele strategiczne, mierniki wydajności (KPI), cele i inicjatywy, które można matematycznie zdefiniować i śledzić.
Aby uczynić go „matematycznym”, możemy po prostu dodać pewne zasady i punktację. Na przykład możemy ustalić, że:
- istnieją 4 perspektywy: Finansowa (F), Klienta (C), Procesu Wewnętrznego (P), Uczenia się i Rozwoju (L)
- Każda perspektywa ma swoją wagę (znaczenie) i wynik wydajności (0-100)
- Wynik ogólny = ważona suma wyników perspektywicznych
Tak więc kwartalna tabela wyników może wyglądać następująco:
| Perspektywa | Waga | Wynik wydajności |
|---|---|---|
| Finansowe (F) | 0.30 | 80 |
| Klient (C) | 0.25 | 70 |
| Proces wewnętrzny (P) | 0.25 | 60 |
| Nauka i rozwój (L) | 0.20 | 90 |
Stosując prostą algebrę, możemy obliczyć wskaźnik wydajności Balanced Scorecard = 74,5 / 100, który można śledzić w czasie lub porównywać między działami/strategiami w celu ilościowej oceny wydajności strategicznej.
Struktura BSC ułatwia LLM przetwarzanie danych dzięki systematycznemu podejściu do pomiaru wydajności i precyzyjnym definicjom każdego obiektu. Cele strategiczne są podzielone na możliwe do wykonania kroki, które można określić ilościowo za pomocą konkretnych wskaźników KPI, tworząc wymierne powiązania między abstrakcyjnymi koncepcjami strategicznymi a konkretnymi wskaźnikami operacyjnymi. Takie podejście można wdrożyć jako część EBM (Evidence-Based Management) lub narzędzie EBM. Mapy strategii zapewniają wizualną reprezentację logicznych, przyczynowo-skutkowych powiązań między celami strategicznymi, tworząc matematyczne relacje, które można wyrazić jako formalne zależności i sieci wpływów.
Ewolucja BSC w holistyczny system zarządzania strategią pokazuje, w jaki sposób jakościowe koncepcje strategiczne można przekształcić w ramy ilościowe odpowiednie do analizy obliczeniowej. Zdyscyplinowane ramy zapewniają organizacjom sposób na „połączenie kropek” między różnymi komponentami planowania strategicznego i zarządzania, tworząc widoczne powiązania między projektami, pomiarami, celami strategicznymi i misją organizacji, które można modelować matematycznie.
SAFe dla szczupłych przedsiębiorstw
Choć z założenia nie jest to model matematyczny, nie byłbym sobą, gdybym nie wspomniał o nim jako entuzjasta Agile. Scaled Agile Framework (SAFe) for Lean Enterprises zapewnia ustrukturyzowane i wysoce zorganizowane podejście do skalowania praktyk Lean, Agile i DevOps w dużych organizacjach. SAFe opiera się na podstawowych zasadach Lean-Agile, w tym na spojrzeniu ekonomicznym, zastosowaniu myślenia systemowego, zakładaniu zmienności przy jednoczesnym zachowaniu opcji, budowaniu przyrostowym z szybkimi cyklami uczenia się i organizowaniu wokół wartości. Zasady te mają na celu kierowanie podejmowaniem decyzji, wspieranie dostosowania i optymalizację dostarczania wartości w złożonych strukturach organizacyjnych.
Architektura SAFe jest zdefiniowana przez cztery hierarchiczne konfiguracje – Essential SAFe, Large Solution SAFe, Portfolio SAFe i Full SAFe – z których każda oferuje ustandaryzowany zestaw ról, obowiązków i procesów dostosowanych do różnych skal biznesowych i złożoności. W swoim rdzeniu SAFe wykorzystuje konstrukcje takie jak Agile Release Trains (ART), strumienie wartości i przyrosty programu, które mogą być reprezentowane jako modele matematyczne lub ustrukturyzowane przepływy danych. Konstrukcje te ułatwiają wizualizację i zarządzanie zależnościami, pracami w toku i dostarczaniem wartości, wspierając obiektywną ocenę za pomocą wskaźników, takich jak czas realizacji, wielkość partii i koszt opóźnienia.
SAFe kładzie nacisk na przejrzystość, wbudowaną jakość i zdecentralizowane podejmowanie decyzji, z których wszystkie mogą być sformalizowane w modelach procesów i schematach danych, które są dobrze przystosowane do analizy przez duże modele językowe (LLM) – szczególnie w przypadku próby standaryzacji danych organizacji w strukturze XML lub JSON. Definiując jasne relacje między zespołami, strumieniami wartości i inicjatywami na poziomie portfela, SAFe umożliwia organizacjom reprezentowanie strategii, realizacji i finansów w ustrukturyzowany, czytelny dla maszyn sposób. Ten matematyczny rygor, w połączeniu z naciskiem na ciągłe doskonalenie i dostosowanie, sprawia, że SAFe jest potężnym szablonem zarówno dla ludzkiego, jak i opartego na sztucznej inteligencji zrozumienia organizacji i wydajności przedsiębiorstwa.
Podejścia do modelowania procesów i systemów
Modele procesów biznesowych Petri Net
Sieci Petriego zapewniają formalne ramy matematyczne do modelowania procesów biznesowych. Podejście to wykorzystuje dobrze ugruntowaną teorię do przechwytywania i analizowania modeli ze współbieżnością, zapewniając precyzyjną semantykę, która czyni ją idealną do wyjaśniania podstawowych pojęć i umożliwia analizę obliczeniową. Metoda formalna oferuje wyraźne korzyści w zakresie modelowania procesów w porównaniu z językami modelowania przemysłowego występującymi w innych podejściach.
Matematyczne podstawy sieci Petriego sprawiają, że nadają się one do przetwarzania LLM, ponieważ zapewniają formalne definicje stanów, przejść i warunków procesu. Precyzyjna semantyka umożliwia obliczeniową weryfikację właściwości procesu, wykrywanie wad projektowych i analizę zachowania procesu w różnych warunkach. Prostota i wyrazistość sieci Petriego sprawiają, że są one idealne do reprezentowania złożonych procesów biznesowych w matematycznie rygorystyczny sposób, który można analizować obliczeniowo.
Dynamika systemowa dla strategii biznesowej
System Dynamics zapewnia matematyczne ramy do modelowania złożonych systemów biznesowych, które uwzględniają pętle sprzężenia zwrotnego, opóźnienia i nieliniowe relacje. Podejście to umożliwia organizacjom tworzenie modeli, które symulują wpływ różnych zmiennych biznesowych, takich jak popyt klientów, działania marketingowe i ceny, zapewniając lepsze zrozumienie tego, w jaki sposób strategie krótko- i długoterminowe wpływają na wydajność. W przeciwieństwie do modeli statycznych lub liniowych, System Dynamics uwzględnia pętle sprzężenia zwrotnego i opóźnienia, dzięki czemu lepiej nadaje się do złożonych, rzeczywistych środowisk biznesowych. Takie podejście sprawia również, że jest ona bardziej odpowiednia dla szybko zmieniających się przedsiębiorstw lub firm działających w zmiennym środowisku.
Matematyczna natura Dynamiki Systemowej sprawia, że jest ona wysoce kompatybilna z przetwarzaniem LLM, ponieważ przekształca jakościowe relacje biznesowe w ilościowe równania różniczkowe i struktury sprzężenia zwrotnego. Podejście to identyfikuje trzy podstawowe zachowania klientów jako główne czynniki wpływające na wyniki biznesowe: pozyskiwanie klientów, utrzymanie klientów i zwiększone wskaźniki zakupów, z których każde można modelować matematycznie za pomocą określonych zmiennych i relacji. Ramy te umożliwiają modelowanie elastyczności cenowej, dynamiki lejka marketingowego i zarządzania cyklem życia produktu za pomocą reprezentacji matematycznych, które wychwytują złożone współzależności.
Struktury i narzędzia wykresów
ArchiMate Enterprise Architecture Framework
ArchiMate to otwarty, niezależny język modelowania przeznaczony dla architektury korporacyjnej. Wspiera on jasny i spójny opis, analizę i wizualizację architektur w różnych domenach biznesowych. Opracowany jako standard techniczny przez The Open Group, ArchiMate opiera się na zasadach nieistniejącego już standardu IEEE 1471, oferując ustrukturyzowane podejście do reprezentowania złożonych systemów korporacyjnych.
ArchiMate zapewnia formalny język modelowania dla architektury korporacyjnej, który tworzy reprezentacje struktury organizacyjnej i relacji. Zapewnia narzędzia wspierające architektów korporacyjnych w opisywaniu, analizowaniu i wizualizowaniu relacji między domenami biznesowymi w jednoznaczny sposób. Framework umożliwia modelowanie wysokiego poziomu w domenach i reprezentację relacji między domenami.
Standard obejmuje określone elementy dla warstw biznesowych, aplikacji i technologii, ze zdefiniowanymi relacjami i właściwościami, które można wyrazić matematycznie. Chociaż ArchiMate jest narzędziem, a nie strukturą danych, może być używany do eksportowania danych, na przykład do Open Exchange Format. Eksport danych umożliwia analizę obliczeniową złożoności architektury korporacyjnej, analizę zależności i ocenę wpływu zmian architektonicznych. Ze względu na złożoność programu dobrym pomysłem jest jednak rozpoczęcie od szablonów ArchiMate.
Notacja modelu procesu biznesowego (BPMN)
Business Process Model Notation zapewnia ustandaryzowany język wizualny do reprezentowania procesów biznesowych, które można przekształcić w modele matematyczne odpowiednie do przetwarzania LLM. Diagramy BPMN wykorzystują ustandaryzowane symbole dla zadań, zdarzeń, bramek i swimlanes, które mogą być reprezentowane matematycznie jako maszyny stanów lub algebry procesów. Znormalizowany format zapewnia spójność i redukuje błędy w mapowaniu procesów, zapewniając jednocześnie uniwersalny język wizualny zarówno dla zespołów biznesowych, jak i technicznych.
To NIE jest to samo co ArchiMate, ponieważ ArchiMate nie używa BPMN bezpośrednio w swojej własnej notacji, ale oba mogą być – i często są – używane razem. ArchiMate zapewnia kontekst architektoniczny i mapowanie procesów wysokiego poziomu, podczas gdy BPMN dostarcza szczegółowe przepływy procesów. Integracja między nimi umożliwia organizacjom osiągnięcie zarówno nadzoru architektonicznego, jak i szczegółów operacyjnych.
| Aspekt | ArchiMate | BPMN |
| Główny cel | Architektura korporacyjna (wysoki poziom) | Szczegółowe modelowanie procesów biznesowych |
| Modelowanie procesów | Streszczenie, wysoki poziom (tylko istnienie) | Szczegółowy przepływ krok po kroku |
| Integracja | Może łączyć się z BPMN w celu uzyskania szczegółów | Może być przywoływany z ArchiMate |
| Typowy przypadek użycia | Architekci, planowanie strategiczne | Analitycy procesów, projektowanie przepływu pracy |
Formalna struktura BPMN sprawia, że jest on wysoce kompatybilny z przetwarzaniem LLM (po wyeksportowaniu grafu do danych strukturalnych), ponieważ każdy typ elementu ma zdefiniowaną semantykę i zachowanie, które można modelować matematycznie. Przepływy procesów mogą być reprezentowane jako skierowane grafy z węzłami reprezentującymi działania i krawędziami reprezentującymi przejścia, umożliwiając analizę obliczeniową wydajności procesu, wąskich gardeł i możliwości optymalizacji.
Rozważania dotyczące implementacji i struktury schematów
Schemat JSON dla danych biznesowych
JSON Schema zapewnia potężną strukturę do tworzenia ustrukturyzowanych, czytelnych maszynowo reprezentacji danych biznesowych, które wyjątkowo dobrze nadają się do przetwarzania LLM. System schematów umożliwia formalne definiowanie struktur danych, reguł walidacji i relacji, które mogą reprezentować różne domeny biznesowe, w tym adresy, rekordy finansowe, profile użytkowników i struktury organizacyjne. Elastyczność JSON Schema pozwala na dynamiczny wybór schematu w oparciu o określone konteksty biznesowe, dzięki czemu można go dostosować do różnych potrzeb modelowania biznesowego.
Matematyczna precyzja JSON Schema czyni go idealnym do przetwarzania LLM, ponieważ zapewnia formalne definicje typów danych, ograniczeń i relacji. Schematy mogą wymuszać określone reguły biznesowe poprzez ograniczenia walidacyjne, zapewniając spójność danych i umożliwiając automatyczne przetwarzanie. Hierarchiczny charakter JSON Schema umożliwia reprezentację złożonych relacji biznesowych przy jednoczesnym zachowaniu wydajności obliczeniowej.
XML dla przetwarzania biznesowego
Dane strukturalne XML są bardzo skuteczne w reprezentowaniu relacji w kontekście biznesowym, dzięki czemu dobrze nadają się do przetwarzania przez sztuczną inteligencję. Jego hierarchiczny, oparty na znacznikach format pozwala na jasne i wyraźne zdefiniowanie jednostek, atrybutów i ich współzależności, umożliwiając maszynom precyzyjną interpretację złożonych struktur biznesowych i przepływów pracy. Samoopisujący się charakter XML zapewnia, że kontekstowe metadane są osadzone bezpośrednio w danych, co poprawia semantyczne zrozumienie i interoperacyjność między systemami. Wykorzystywany jako podstawa dla aplikacji AI – zwłaszcza tych obejmujących ekstrakcję wiedzy, wnioskowanie oparte na regułach lub dopasowywanie ontologii – XML zapewnia spójną i czytelną dla maszyn strukturę, która wspiera dokładną interpretację, walidację i integrację logiki biznesowej i relacji.
Pamięć wektorowa dla lepszego przetwarzania AI
Pamięć wektorowa jest idealnym rozwiązaniem do przechowywania danych biznesowych, które muszą być przetwarzane przez sztuczną inteligencję i duże modele językowe (LLM), ponieważ umożliwia wydajną obsługę nieustrukturyzowanych lub częściowo ustrukturyzowanych informacji, takich jak dokumenty, wiadomości e-mail, interakcje z klientami i bazy wiedzy. Przekształcając te dane w wysokowymiarowe osadzenia wektorowe, pamięć wektorowa pozwala na szybkie i dokładne wyszukiwanie semantyczne, dopasowywanie podobieństw i rozumienie kontekstowe – kluczowe możliwości dla aplikacji opartych na LLM. Podejście to obsługuje bardziej inteligentne zapytania, generowanie rozszerzone o wyszukiwanie (RAG) i zaawansowaną analitykę, dzięki czemu jest szczególnie cenne w przypadkach takich jak automatyzacja obsługi klienta, odkrywanie wiedzy i spersonalizowane rekomendacje w środowiskach biznesowych.
Takie medium może być również używane jako medium uzupełniające domyślny opis procesu biznesowego, więc nie należy go lekceważyć, ponieważ może znacznie poprawić ogólne wyniki i jakość symulacji.
Podsumowanie i jak zacząć
Przekształcenie jakościowych informacji biznesowych w matematycznie ustrukturyzowane formaty nadające się do odczytu maszynowego stanowi krytyczną ewolucję w modelowaniu biznesowym, która znacznie zwiększa możliwości przetwarzania LLM. Przeanalizowane ramy pokazują różne podejścia do tej transformacji, od modeli ontologicznych, takich jak BMO i FIBO, które zapewniają formalne podstawy semantyczne, przez ustrukturyzowane formaty danych, takie jak XBRL i FpML, które umożliwiają precyzyjne modelowanie finansowe, po ramy analityczne, takie jak BSC i System Dynamics, które określają ilościowo relacje strategiczne. Być może zauważyłeś już, że korzystanie z jednej metody nie wyklucza korzystania z innej metody, a dane wyeksportowane z różnych modeli mogą dać sztucznej inteligencji różne perspektywy na biznes, co w rezultacie powinno ulepszyć cyfrowy model biznesowy.
Chociaż brzmi to jak skomplikowana sprawa, która wymaga dużo czasu, obecnie z pomocą narzędzi AI można rozpocząć analizę biznesową na wczesnym etapie. Być może dobrym punktem wyjścia byłoby przepisanie SAFe lub Business Model Canvas na XML lub JSON, a następnie ulepszenie modelu poprzez dalsze definiowanie relacji między obiektami, a następnie przeniesienie e-maili, danych finansowych i komunikacji do wektorowej bazy danych. Takie przygotowanie nie da ci pełnego „cyfrowego bliźniaka”, ale może być wykorzystane do dalszego ulepszania modelu biznesowego, pytania LLM o strategię lub o to, jak niektóre niedawne (lub wyobrażone) wydarzenia mogą wpłynąć na twoją firmę. Miejmy nadzieję, że nawet takie próby zaowocują lepszym zrozumieniem swojej działalności i relacji w biznesie, co pomoże ułatwić i usprawnić ogólną działalność.
