Das gesamte Unternehmen sollte in einem mathematischen Modell abgebildet werden. Es sollte darstellen, wie es mit dem Markt und den Verbraucher:innen zusammenhängt. So können durch Machine Learning mühelos zahlreiche Zukunftsszenarien simuliert werden, die sich ergeben, wenn sich eine einzelne Variable des Unternehmens ändert.
Stellt ein Unternehmen beispielsweise auf Elektrofahrzeuge um, kann das Modell die Folgen dieser Entscheidung aufzeigen: die Machbarkeit, die Kosten für Lieferanten oder die voraussichtlichen Umsatzsteigerungen in spezifischen Kundensegmenten, die umweltfreundliche Produkte bevorzugen.
Das mathematische Modell macht es möglich, die Strategiearbeit zu optimieren: Aus Dutzenden von Zukunftsszenarien gewichtet ein Optimierungsmodell dynamisch jede Option hinsichtlich ihrer Auswirkungen. Es zeigt so das günstigste Szenario auf.
Machine Learning in der Strategiesimulation ist eine völlig neue Art, das Wachstum eines Unternehmens zu betrachten. Die Breite dieses Ansatzes ermöglicht es Führungskräften, ihren Horizont weit über vereinfachte Modelle hinaus zu erweitern. Gleichzeitig stellt die verbesserte Präzision sicher, dass alle Entscheidungen auf Fakten beruhen.
Thoughtworks, ist mit seiner Kombination aus Data Science und Strategiesimulation führend in der Szenarioarbeit. Das Optimierungsmodell für Szenarien ist eine Innovation, die im Bereich der Unternehmensberatung noch selten ist. Wir haben Organisationen von Medienunternehmen bis zu Textildienstleistern dabei geholfen, ihre Zukunft und damit ihre gesamte Organisation neu zu überdenken. Unseren Kunden verhelfen wir damit zu einer robusteren Entscheidungsfindung, klareren Vision und besseren organisatorischen Ausrichtung.
Was wir bieten
Führungskräfte treffen oft Annahmen, wenn sie Strategien diskutieren. Diese Annahmen werden jedoch nicht laut ausgesprochen, geschweige denn modelliert. Ein gemeinsam gestaltetes Organisationsmodell bildet alle notwendigen Daten und jede veränderliche Variable eines Unternehmens ab. Es zeigt auch die Hunderten von Annahmen, die eine Entscheidungsfindung im Verborgenen steuern. Das sorgt für Klarheit.
Die Abbildung einer gesamten Organisation in einem mathematischen Modell erfordert eine tiefere, aussagekräftigere Strategiearbeit. Sie wirft Kernfragen zu Zweck und Vision auf. Diese Klarheit unterstützt Unternehmen dabei, einen besseren Weg für die Zukunft zu finden.
Szenarien auf Horizont-2- und Horizont-3-Ebene können oft unscharf und verworren sein: Diese langwierigen Prognosen erfordern ein systemisches Verständnis des Unternehmens und seines Umfelds – etwas, was nur Machine Learning leisten kann.
Die mathematische Modellierung macht die Strategiearbeit offen und transparent. Sie durchbricht Silos und hilft Organisationen, gemeinsam Entscheidungen zu treffen, die allen zugute kommen.