Прогнозирование как фактор повышения эффективности разработки управленческих решений: от ограниченной рациональности к парадигме AI+BI

Когда речь заходит об управлении, часто возникает вопрос: насколько далеко вперед может видеть менеджер? Ответ лежит в плоскости прогностики. В условиях нарастающей рыночной турбулентности и информационного шума способность научно обоснованно судить о будущем состоянии системы превращается из желаемого атрибута в критически важный инструмент выживания и развития, поскольку именно видение будущего позволяет своевременно мобилизовать ресурсы и избежать стратегических ошибок.

Прогнозирование — это не просто угадывание, а количественное, вероятностное, научно обоснованное суждение о возможном будущем состоянии системы или явления и/или о возможных альтернативах и сроках их реализации. Эта дисциплина, изучаемая в рамках прикладной науки прогностики, является фундаментом, на котором строится весь процесс разработки и принятия эффективных управленческих решений (УР).

Цель данной работы — провести исчерпывающий анализ теоретических основ и практических методов прогнозирования, показав его ключевую роль в повышении эффективности разработки управленческих решений в современном менеджменте, а также исследовать влияние новейших информационных технологий на эту область.

Теоретические основы и концептуальное место прогнозирования в процессе принятия решений

Процесс разработки управленческих решений представляет собой целенаправленную последовательность шагов, ориентированных на выбор наилучшего или наиболее удовлетворительного варианта действия. Прогнозирование в этом процессе занимает начальную, но определяющую позицию.

Эволюция моделей принятия управленческих решений

Исторически, в теории менеджмента преобладала рациональная модель принятия решений, которая предполагала, что лицо, принимающее решение (ЛПР), обладает полной информацией, способно переработать ее без искажений и всегда стремится к максимизации прибыли или организационной эффективности. Эта модель, идеалистичная по своей сути, послужила отправной точкой для дальнейших, более реалистичных исследований.

В зависимости от организационно-поведенческих аспектов, современные исследователи выделяют три основные категории моделей:

1. Рациональная модель: Цель — организационная максимизация (поиск оптимального решения).
2. Модель личностно ограниченной рациональности: Цель — удовлетворенность индивида (ЛПР), с учетом его личных когнитивных ограничений.
3. Модель организационно ограниченной рациональности: Цель — удовлетворенность организации, учитывающая внутренние и внешние ограничения, процедуры и конфликты интересов.

Принцип ограниченной рациональности Г. Саймона и критерий удовлетворительности (Satisficing)

Решающий вклад в реалистичное описание процесса разработки УР внес нобелевский лауреат Герберт Саймон со своей концепцией ограниченной рациональности. Согласно этой модели, процесс разработки УР включает три основные стадии:

1. Разведывательная стадия: Выявление проблемы или возможности, требующей решения.
2. Проектная стадия: Разработка и анализ альтернативных способов действий.
3. Стадия выбора: Отбор конкретного варианта.

Ключевое ограничение, которое вводит Саймон, заключается в том, что ЛПР, ввиду ограниченности когнитивных и вычислительных способностей, нехватки времени и несовершенства информации, не может найти оптимальное решение. Вместо этого, менеджер стремится к поиску первого удовлетворительного варианта, который соответствует минимально допустимым критериям. Этот критерий получил название satisficing (удовлетворение + достаточность).

Именно здесь проявляется критическая роль прогнозирования: оно является необходимым инструментом на разведывательной и проектной стадиях, позволяя ЛПР получить максимально полную (хоть и не исчерпывающую) картину будущего. Результат прогнозирования (вероятностная картина будущего) служит основой для планирования и выбора удовлетворительного пути, тем самым минимизируя субъективизм, присущий ограниченной рациональности.

Этапы процесса прогнозирования

Процесс прогнозирования должен быть непрерывным, согласованным и многовариантным. Его общая схема включает следующие этапы:

Этап	Содержание	Цель
1. Предпрогнозная ориентация	Определение цели прогноза (например, объем продаж, рыночная доля), выбор времени упреждения (горизонта прогноза), формулировка рабочих гипотез.	Установление границ исследования и методологической основы.
2. Прогностический фонд	Сбор, систематизация и анализ ретроспективных данных, выявление ключевых факторов и тенденций.	Создание достоверной и полной информационной базы для моделирования.
3. Разработка прогностических моделей	Выбор и применение конкретных методов прогнозирования (экстраполяция, регрессия, экспертные оценки).	Получение первичных прогнозов на основе формализованных или интуитивных методов.
4. Синтез и сопоставление моделей	Сведение результатов, полученных разными методами, их взаимная коррекция, оценка достоверности и вероятности.	Повышение точности и снижение погрешности итогового прогноза перед представлением менеджменту.

Систематизация методов управленческого прогнозирования и их количественное обоснование

Выбор метода прогнозирования (способа теоретического и практического действия) зависит от горизонта прогнозирования, наличия ретроспективных данных, степени неопределенности и требуемой точности. Недостаточно просто выбрать метод, важно понимать, насколько выбранный инструмент соответствует временному горизонту и сложности исследуемой системы.

Методы классифицируются по двум основным признакам:

1. По степени формализации:
   • Формализованные: Основаны на математических расчетах и строгих алгоритмах.
   • Интуитивные: Основаны на интуитивно-логическом мышлении, профессиональном опыте (применяются, когда невозможно учесть все факторы).
2. По признаку оценки:
   • Количественные: Используют числовые показатели (статистические данные).
   • Качественные: Используют суждения, мнения, экспертные оценки.

Количественные методы: экстраполяция и статистический аппарат

Количественные методы являются наиболее точными при условии полноты, достоверности и устойчивости исходных сведений.

Метод экстраполяции — один из самых распространенных. Он основывается на предположении, что сложившиеся тенденции развития (например, рост продаж) сохранятся и в будущем. Различают два вида экстраполяции:

• Формальная экстраполяция: Предполагает простое продолжение выявленной тенденции без учета изменения влияющих факторов.
• Прогностическая экстраполяция: Включает корректировку тренда с учетом ожидаемого изменения силы и направления ключевых факторов (например, выход нового конкурента или изменение законодательства).

Статистические методы (методы средних и относительных величин, индексный метод, корреляционный анализ) позволяют установить количественные взаимосвязи между прогнозируемым показателем и факторами, его определяющими.

Пример: При прогнозировании спроса на продукт, менеджер может использовать множественный регрессионный анализ для определения степени влияния цены, рекламных расходов и сезонности. Если корреляционный анализ показывает высокий коэффициент детерминации (R²) между расходами на рекламу и объемом продаж, это позволяет прогнозировать будущий объем продаж при заданном бюджете на маркетинг.

Интуитивные/качественные методы: углубленный экспертный анализ

В ситуациях, когда исторические данные отсутствуют (например, при выведении на рынок инновационного продукта) или система подвержена непредсказуемым качественным изменениям, применяются интуитивные (экспертные) методы.

Метод экспертных оценок предполагает, что прогноз базируется на мнении одного или группы специалистов, обладающих глубоким профессиональным опытом. Для повышения достоверности прогноза, полученного таким методом, необходимо обеспечить высокий уровень согласованности мнений экспертов. Именно поэтому для измерения и оценки согласованности экспертов используется коэффициент конкордации Кендалла ($W$).

Коэффициент конкордации Кендалла ($W$) — это непараметрический статистический тест, который измеряет степень согласованности ранжирования n объектов k экспертами. Значение $W$ варьируется от 0 (полная несогласованность) до 1 (полное единодушие). Высокое значение $W$ (например, > 0,7) свидетельствует о том, что эксперты действовали слаженно и их усредненное мнение может быть принято в качестве надежного прогноза.

Формула для расчета коэффициента конкордации Кендалла для несвязанных рангов выглядит следующим образом:

$$ W = \frac{12S}{k^2 (n^3 — n)} $$

Где:

• $k$ — число экспертов,
• $n$ — число объектов (альтернатив),
• $S$ — сумма квадратов отклонений сумм рангов от среднего значения.

Практическое применение: Если 10 экспертов ($k=10$) ранжируют 5 альтернативных стратегий ($n=5$), и сумма квадратов отклонений сумм рангов ($S$) составила 100, то расчет позволяет менеджеру понять, насколько обоснованным будет решение, базирующееся на консолидированном мнении. Если $W$ низкий, требуется дополнительный раунд обсуждения (например, метод Дельфи).

Прогнозирование в условиях риска и неопределенности: сценарный и имитационный анализ

Ключевое отличие прогнозирования от жесткого планирования состоит в обязательном признании множественности сценариев развития событий и необходимости оценки вероятности их реализации. Не является ли отказ от многовариантности по сути отказом от подготовки к реалиям турбулентного рынка?

Сценарный подход в управленческом прогнозировании

Метод сценариев — это мощный инструмент стратегического менеджмента, используемый для оценки вероятностного наступления того или иного события и возможных результатов. Он особенно важен для среднесрочного (1–5 лет) и долгосрочного (5–15 лет) прогнозирования.

Сценарный анализ не пытается предсказать одно будущее, а описывает несколько логически непротиворечивых альтернатив:

1. Базовый (наиболее вероятный) сценарий: Основан на экстраполяции текущих тенденций и наиболее ожидаемых изменениях.
2. Оптимистический сценарий: Предполагает наступление наиболее благоприятных событий.
3. Пессимистический сценарий: Включает реализацию наиболее существенных рисков и негативных факторов.

Управленческое прогнозирование, основанное на сценариях, позволяет заранее определить потенциальные негативные последствия и разработать резервные управленческие решения (планы B и C).

Количественная оценка рисков проекта (PRQ)

Для комплексного анализа в условиях высокой неопределенности, особенно при оценке крупных проектов, используется Количественная оценка рисков проекта (PRQ). PRQ представляет собой вероятностное моделирование воздействия всех выявленных рисков на ключевые показатели проекта, такие как стоимость и график.

Один из наиболее эффективных и распространенных методов PRQ — имитационное моделирование Монте-Карло.

Имитационное моделирование Монте-Карло — это вычислительный алгоритм, который использует многократную случайную выборку для получения численных результатов. Вместо того чтобы использовать фиксированные значения (например, «задача займет 5 дней»), для каждой переменной проекта (длительность задачи, стоимость ресурса) задается вероятностное распределение (например, треугольное: минимум 3 дня, наиболее вероятно 5 дней, максимум 8 дней).

Программа многократно (тысячи раз) просчитывает проект, каждый раз случайным образом выбирая значение из заданного распределения. В результате, вместо одного «точечного» прогноза, менеджер получает распределение вероятностей конечного результата. Например: вероятность завершить проект в срок до 100 дней составляет 85%.

Моделирование Монте-Карло позволяет не только учесть неопределенность, но и определить, какие именно риски или задачи наиболее критичны для достижения целевых показателей, что позволяет сосредоточить управленческие усилия на них. Эффективность таких методов доказана при условии, что они основаны на эмпирическом исследовании факторов риска.

Современные информационные технологии и ИИ в повышении точности прогнозирования

Современный менеджмент сталкивается с проблемой обработки экспоненциально растущих объемов данных (Big Data) и высокой скоростью изменения рыночных условий. Традиционные статистические и экспертные методы часто оказываются неспособны справиться с этой сложностью. Ответ кроется во внедрении технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML).

Парадигма управления AI+BI

Современный тренд — переход от использования ИИ в простых операционных процессах к интеграции его в сложные управленческие функции, формируя парадигму AI+BI (Business Intelligence).

BI-инструменты (например, Power BI, Tableau) отвечают на вопрос «что произошло» (диагностическая аналитика). ИИ-системы переводят управление на новый уровень, предоставляя:

• Предиктивную аналитику: Ответ на вопрос «что будет дальше» (прогноз спроса, отказов оборудования).
• Предписывающую аналитику: Ответ на вопрос «какие действия следует предпринять» (автоматическая корректировка цен, рекомендации по запасам).

Таким образом, ИИ позволяет сделать каждое управленческое действие обоснованным не только данными о прошлом, но и комплексным прогнозом о будущем.

Использование ML-моделей в оперативном прогнозировании

Машинное обучение стало незаменимым инструментом в оперативном прогнозировании, особенно в таких сферах, как логистика и ритейл (прогнозирование спроса).

Преимущество ML-моделей над традиционными статистическими методами (такими как ARIMA или экспоненциальное сглаживание) заключается в способности учитывать одновременно сотни факторов, которые невозможно интегрировать в классическую модель: статистика продаж, рекламные акции, действия конкурентов, сезонность, погода, макроэкономические индексы и даже активность в социальных сетях.

Кейс прогнозирования спроса: Внедрение ML-моделей в крупном ритейле позволяет достигать конкретных, измеримых результатов, например, снижение средней абсолютной ошибки прогноза (MAE) до уровня 1,01. Это напрямую влияет на снижение излишних запасов и уменьшение случаев дефицита товара. Точный прогноз спроса, обеспечиваемый ML, позволяет оперативно принимать решения по оптимизации закупок и дистрибуции.

Агентный ИИ и риски внедрения

Будущее корпоративных решений связано с концепцией Агентного ИИ (Agent-based AI), представляющего собой автономных виртуальных специалистов. Эти агенты способны выполнять действия без активного участия человека, например, автоматически собирать информацию из разнородных источников, обрабатывать запросы, бронировать ресурсы или даже принимать первичные решения по маршрутизации.

Однако внедрение сложных ИИ-систем, например, в мониторинг IT-инфраструктуры (AIOps), сопряжено с существенными рисками. Аналитики предупреждают, что до 40% проектов могут быть прекращены к 2027 году из-за неопределенности ценности, сложности интеграции и отсутствия четкой стратегии внедрения. Это подчеркивает, что технологическое совершенство прогнозирования должно быть тесно связано с методологической и организационной готовностью предприятия.

Практические аспекты внедрения системы прогнозирования и критическая оценка эффективности

Внедрение и совершенствование системы прогнозирования — это не разовый проект, а непрерывный процесс, требующий систематического подхода и оценки.

Стратегия внедрения и совершенствования

Для организации, стремящейся повысить эффективность управленческих решений через прогнозирование (будь то коммерческая структура или муниципальный орган), рекомендуется следующая стратегия:

1. Начинать с точечных, измеримых задач: Вместо масштабных проектов, следует сфокусироваться на небольших, но критически важных областях (например, прогнозирование спроса для ключевой товарной группы, оптимизация загрузки одног�� склада). Эффект должен быть измерим в горизонте 6–12 месяцев.
2. Автоматизация сбора и обработки данных: Обеспечение качества «прогностического фонда» является приоритетом. Это требует внедрения ETL-систем (Extract, Transform, Load) для автоматического сбора данных из разных источников и их стандартизации.
3. Внедрение BI-инструментов и сценарного анализа: Использование современных аналитических платформ (Power BI, Tableau) позволяет оперативно визуализировать прогнозы и проводить сценарный анализ, давая менеджерам возможность быстро оценить последствия различных управленческих решений.
4. Развитие data-driven культуры: Успех зависит не только от технологии, но и от готовности команды использовать данные, а не только интуицию.

Кейс: Внедрение автоматизированной системы сбора данных в крупной розничной сети привело к сокращению времени подготовки аналитических отчетов по продажам и запасам с 3 дней до 2 часов. Это позволило оперативно, на основе свежих прогнозов, корректировать ассортимент и закупки, что привело к снижению издержек на хранение.

Критический анализ: Точность прогноза vs. Экономическая эффективность решения

Критически важный момент в управленческом прогнозировании — это понимание, что точность прогноза не всегда прямо пропорциональна экономической эффективности принятого на его основе решения.

Исследование, проведенное на основе международного соревнования по прогнозированию M5 (в котором учитывались реальные бизнес-параметры, такие как издержки на хранение и упущенная выгода), показало, что в 80% случаев повышение точности прогноза (снижение MAE) не приводило к улучшению экономической эффективности.

Почему это происходит?

1. Асимметрия издержек: Для компании может быть экономически выгоднее иметь небольшой избыток запасов (невысокие издержки на хранение), чем дефицит (высокие издержки от упущенной выгоды).
2. Ограничения поставщиков/логистики: Даже идеальный прогноз бесполезен, если поставщик не может обеспечить требуемые объемы в сжатые сроки.
3. Контекст решения: Экономический эффект решения зависит не только от точности прогноза, но и от структуры издержек и жесткости ограничений в конкретной бизнес-ситуации.

Следовательно, для повышения эффективности УР необходимо связывать прогноз не только с его математической точностью, но и с контекстом конкретного бизнес-решения. Метрики эффективности должны быть переведены из плоскости прогностики (MAE, RMSE) в плоскость экономики (ROI, снижение операционных издержек, повышение оборачиваемости).

Заключение

Прогнозирование является неотъемлемой, стартовой и критически важной стадией в процессе разработки управленческих решений. Оно позволяет менеджерам действовать в рамках ограниченной рациональности, обеспечивая поиск не идеального, но наиболее удовлетворительного решения в условиях дефицита времени и информации.

Систематизация методов прогнозирования показывает, что современный менеджер должен владеть как классическим статистическим аппаратом (экстраполяция, корреляционный анализ), так и методами повышения согласованности экспертных суждений (коэффициент конкордации Кендалла). В условиях риска и неопределенности незаменимыми инструментами становятся сценарный анализ и количественное моделирование, в частности, имитационное моделирование Монте-Карло, позволяющее оценить вероятность наступления различных исходов проекта.

Ключевой тенденцией последних лет стало внедрение парадигмы AI+BI. Использование машинного обучения и предиктивной аналитики позволяет резко повысить точность оперативных прогнозов, обрабатывая сотни факторов и переходя от описания прошлого к предписанию действий.

Однако, как показывает критический анализ, технологическое совершенствование и повышение точности прогнозов не гарантирует автоматического роста экономической эффективности управленческих решений. Для достижения реального эффекта необходимо тесно связывать результаты прогнозирования с контекстом бизнес-решения, структурой издержек и организационными ограничениями.

Дальнейшие исследования в области управленческого прогнозирования должны быть сосредоточены на разработке комплексных метрик, которые оценивают не только математическую точность, но и экономическую ценность прогноза в реальных условиях эксплуатации.

Список использованной литературы

1. Адизес, И. К. Управление жизненным циклом корпорации / И. К. Адизес ; пер. с англ. В. Кузина ; под науч. ред. А. Г. Сеферяна. — Санкт-Петербург : Питер, 2008. — 384 с.
2. Акофф, Р. Планирование будущего корпорации. — Москва : РИОР, 2005. — 327 с.
3. Ансофф, И. Стратегический менеджмент / И. Ансофф ; пер. с англ. О. Литун ; под ред. А. Н. Петрова. — Санкт-Петербург : Питер, 2009. — 344 с.
4. Голубева, Е. К. Прогноз как функция управления. — URL: https://cyberleninka.ru (дата обращения: 29.10.2025).
5. Иванов, С. А. Обзор инструментов интеллектуального анализа данных современных ИТ-платформ для решения задач прогнозирования. — URL: https://elibrary.ru (дата обращения: 29.10.2025).
6. Карманов, А. С., Тулемисова, Н. М. Роль прогнозирования в принятии управленческих решений. — URL: https://rosstat.gov.ru (дата обращения: 29.10.2025).
7. Классификация методов прогнозирования, используемых в стратегическом менеджменте. — URL: https://studref.com (дата обращения: 29.10.2025).
8. Количественная оценка рисков проекта: методы, которые работают / Джон Холлманн. — URL: https://youtube.com (дата обращения: 29.10.2025).
9. Кук, К. Дж. Малый бизнес: Стратегическое планирование : пер. с англ. — Москва : Изд. дом «Довгань», 1998. — 168 с.
10. Литвинчук, С. Ю. Информационные технологии в экономике. Анализ и прогнозирование временных рядов с помощью Excel : учебное пособие. — URL: https://nngasu.ru (дата обращения: 29.10.2025).
11. Методы прогнозирования. — URL: https://econom-lib.ru (дата обращения: 29.10.2025).
12. Методы прогнозирования. — URL: https://up-pro.ru (дата обращения: 29.10.2025).
13. Моделирование процесса принятия управленческих решений в организациях. — URL: https://i-bteu.by (дата обращения: 29.10.2025).
14. Основные методы прогнозирования и планирования. — URL: https://upr.ru (дата обращения: 29.10.2025).
15. От чат-ботов до беспилотников: 5 перспективных сценариев применения ИИ в логистике. — URL: https://comnews.ru (дата обращения: 29.10.2025).
16. Планирование на предприятии : учеб. пособие / Е. Н. Симунин [и др.]. — 3-е изд., перераб. и доп. — Москва : Кнорус, 2008. — 336 с.
17. Повышение эффективности управленческих решений на основе использования программно-аналитического комплекса сценарного анализа и прогнозирования. — URL: https://cyberleninka.ru (дата обращения: 29.10.2025).
18. Прогнозирование: методы и их основные этапы. — URL: https://donstu.ru (дата обращения: 29.10.2025).
19. Согласованность проектной команды при принятии решений в управлении качеством. — URL: https://habr.com (дата обращения: 29.10.2025).
20. Теория и практика принятия решений по выходу организаций из кризиса. Глава 2. Модели принятия управленческих решений в организациях. — URL: https://aup.ru (дата обращения: 29.10.2025).
21. Фатхутдинов, Р. А. Стратегический маркетинг : учеб. — 5-е изд. — Санкт-Петербург : Питер, 2008. — 368 с.
22. Цифровой управленец: как данные и искусственный интеллект меняют подход к управлению. — URL: https://it-world.ru (дата обращения: 29.10.2025).
23. Шифрин, М. Б. Стратегический менеджмент : учеб. пособие. — 2-е изд. — Санкт-Петербург : Питер, 2009. — 320 с.
24. Агентный AI: будущее корпоративных решений и стратегий. — URL: https://sber.pro (дата обращения: 29.10.2025).
25. Анализ лекции Андрея Безрукова «Стратегическое прогнозирование: от сигналов к решениям». — URL: https://aftershock.news (дата обращения: 29.10.2025).
26. Внедрение ИИ в девелопменте без больших рисков и долгих ожиданий: с чего начать? — URL: https://tbank.ru (дата обращения: 29.10.2025).
27. Исследование: как повышение точности прогнозирования влияет на экономическую эффективность. — URL: https://fnow.ru (дата обращения: 29.10.2025).
28. Как улучшить оперативность прогноза и качество принятия решений: кейс от практика. — URL: https://strah.shop (дата обращения: 29.10.2025).