Kaip planuoti sąžiningai?
Planavimo ribos vertintojo akimis: šališkumai, prognozavimo ribos, informacijos asimetrija ir modelių kritika.
Rolandas Rakštys · lektorius · Vytauto Didžiojo universitetas, Žemės ūkio akademija · Bioekonomikos plėtros fakultetas, Verslo ir kaimo plėtros katedra · [email protected] · ORCID 0000-0003-0299-9930
2 skyrius „Verslo planavimo ir vertinimo procesas“, 2.1.3 poskyris · skyriaus v1.0.9 (2026-10-09) · rinkinio v1.0.1 · 15 skaidrių, ≈ 30 min.
Rakštys, R. (2026). 2 skyrius. Verslo planavimo ir vertinimo procesas (v1.0.9, 2026-10-09). Verslo planavimas ir vertinimas. Vytauto Didžiojo universitetas, Žemės ūkio akademija. https://rakstys.eu/studijos/verslo-planavimas-ir-vertinimas/skyriai/ch02/ · CC BY-NC-ND 4.0
Verslo planas
Ar galima pasitikėti šiuo skaičiumi?
Vienas scenarijus, tikslus skaičius…Atsakymas – po kelių skaidrių. Pirmiausia – penkios problemos, kurias poskyris nagrinėja:
Ne pasirinkimas, o spektras
Brews ir Hunt (1999)
Geresnių rezultatų pasiekiančios organizacijos derina formalų procesą su pasirengimu koreguoti strategijas pagal grįžtamąjį ryšį; ryšys su rezultatais išryškėja, kai formalaus planavimo patirtis siekia ketverius ir daugiau metų.Ar planavimo metodas atitinka verslo aplinkos neapibrėžtumo lygį?Plano vertintojas – investuotojas, bankas, Nacionalinės mokėjimo agentūros (NMA) ekspertas – turėtų vertinti ne tik plano turinį, bet ir planavimo proceso adekvatumą.
Strateginė ambidekstrija (angl. strategic ambidexterity) – gebėjimas vienu metu eksploatuoti esamus pranašumus ir tyrinėti naujas galimybes:
Struktūrizuotas
stabiliai veiklai – racionalusis planavimasEksperimentinis
naujovėms ir adaptacijai – emergentinis mokymasisOptimizmo šališkumas
Optimizmo šališkumas (angl. optimism bias)
Planuotojai sistemingai pervertina teigiamus rezultatus ir nuvertina neigiamus – kaštus, laiką, rizikas. Tai ne sąmoningas manipuliavimas, o giliai įsišaknijusi kognityvinė tendencija. Priežastis – vidinio požiūrio (angl. inside view) dominavimas: dėmesys konkretaus projekto specifikai, ne panašių projektų statistikai (Kahneman ir Lovallo, 1993). Lietuvos projektų duomenys – 2.1.5 poskyryje.Korekcija
Lyginamosios klasės prognozavimas (angl. reference class forecasting, RCF): prognozę tikrinti pagal panašių projektų statistinį skirstinį, o ne tik pagal konkrečias aplinkybes.Vidinis požiūris: matome tik savo projektą.
Geležinis megaprojektų dėsnis
Sisteminis laiko ir kaštų nuvertinimas bei naudos pervertinimas. Bento Flyvbjergo tyrimai: kaštų viršijimas – taisyklė, ne išimtis.
9 iš 10 megaprojektų viršija biudžetą.
Planavimo klaida nėra atsitiktinis netikslumas: ji sisteminga ir nukreipta viena – optimistine – kryptimi.
Kuris šališkumas?
Net tobuliausias planavimo modelis negali pašalinti žmogiškųjų mąstymo klaidų. Reikia elgsenos apsaugos mechanizmų:
Kur baigiasi prognozė
Modeliai bando atpažinti lūžius realiu laiku (Bajeso taisyklė), bet iš principo neįmanoma patikimai prognozuoti to, kas dar niekada neįvyko.
Makridakio prognozavimo konkursai M1–M5 (1982–2020):
- Paprastesni metodai dažnai pranoksta sudėtingesnius.
- Statistinių ir ekspertinių metodų deriniai pranašesni už atskirus metodus.
- Modelio sudėtingumas nėra tiesiogiai susijęs su tikslumu.
- Mašininis mokymasis reikšmingą pranašumą pirmą kartą parodė tik M4 (hibridai su neuroniniais tinklais; Makridakis et al., 2020) ir M5 (gryni mašininio mokymosi metodai; Makridakis et al., 2022).
Tikslumo reikėtų tikėtis ne iš sudėtingesnio modelio, o iš geresnio proceso: kelių metodų derinimo, reguliaraus peržiūrėjimo ir intervalinių prognozių.
Taškas ar diapazonas?
Philipas Tetlockas
Vidutinis ekspertas prognozuoja maždaug taip pat tiksliai kaip smiginį mėtanti šimpanzė – ypač 3–5 metų perspektyvoje. Bet vidurkis slepia skirtumus: dalis ekspertų turėjo kuklią, bet realią įžvalgą (Tetlock ir Gardner, 2015).Reti „superprognozuotojai“: kokybė labiau priklauso nuo mąstymo stiliaus nei nuo modelio.
Ekstrapoliacija be struktūrinės analizės – dažniausia ir potencialiai pavojingiausia klaida (Makridakis et al., 1998).
„Pajamos po 5 metų bus 2 347 521 EUR“ – epistemologiškai nekorektiška: ne todėl, kad skaičius būtinai klaidingas, o todėl, kad jis slepia neapibrėžtumą.
Kas žino daugiau?
Šališkumai ir prognozavimo ribos – nesąmoningos klaidos. Asimetrija lemia ir sąmoningą iškraipymą. Akerlofas (1970): asimetrija sukuria nepalankią atranką (angl. adverse selection); giminingą moralinės rizikos (angl. moral hazard) sąvoką jis mini remdamasis Arrow (1963).
Planas kaip „pardavimo dokumentas“
Planas investuotojui, bankui ar paraiškai natūraliai optimizuojamas pagal adresatą. Investuotojas tai žino ir taiko diskontą – bet diskonto dydis yra spėjimas, ne analizė.Strateginė klaidinanti informacija
(angl. strategic misrepresentation) Flyvbjergas skyrė nesąmoningą optimizmą nuo sąmoningo manipuliavimo prognozėmis – „Makiavelio faktoriaus“ (Flyvbjerg, 2003, p. 121; 2014): kaštai nuvertinami, kad projektas būtų patvirtintas, tikintis, kad pradėtą bus sunku sustabdyti.Vidinė informacijos asimetrija: žemesnio lygio vadovai gali slėpti informaciją, siekdami lengvesnių tikslų ar didesnių biudžetų. Paspausk vadovą.
Geresni modeliai čia nepadeda – reikia institucinių apsaugos mechanizmų: nepriklausomo vertinimo, audito, prielaidų tikrinimo pagal lyginamąsias klases, aiškios atsakomybės už prielaidų kokybę (plačiau – 3 ir 10 skyriuose).
Kai modelis nepasiteisina
Pardavimų ir operacijų planavimas (angl. Sales and Operations Planning, S&OP) ir integruotas verslo planavimas (angl. Integrated Business Planning, IBP) įgyvendinami nevienodai brandžiai:
Vykdomasis posėdis virsta forumu, kuriame aptariama viskas (Dreyer et al., 2018; Ivert ir Jonsson, 2014, p. 11). Tai proceso, o ne turinio problema.
Planavimo nervozė (angl. planning nervousness): slenkamojo horizonto (angl. rolling horizon) procedūros gali padidinti planų kintamumą (Lin ir Uzsoy, 2016). Priemonės: užšaldytos zonos, tolerancijos ribos (angl. tolerance bands), sprendimų prioritetai.
Iteratyvumas – dorybė tik tada, kai pokyčių dažnumas ir pasekmės yra valdomi.
Viena kilpa ar dvi?
Vienos kilpos mokymasis
(angl. single-loop learning) Klaidų taisymas nekeičiant prielaidų. Prognozė buvo per optimistinė → kitą kartą prognozuojame konservatyviau. Operatyvus, bet ribotas.Dviejų kilpų mokymasis
(angl. double-loop learning) Prognozė buvo per optimistinė →- ar mūsų prognozavimo procesas adekvatus?
- ar mūsų rinkos modelis teisingas?
- ar mūsų planavimo kultūra toleruoja blogas naujienas?
Planavimo vertė kyla ne iš dokumento, o iš proceso, kuriame organizacija nuolat mokosi apie savo verslo logiką ir aplinką.
Ką reiškia „geras“ verslo planas?
Septynios savybės – ne idealaus plano portretas, o minimali kokybės riba, žemiau kurios planavimas tampa pavojingas: pateikia klaidinančią informaciją su tikrumo regimybe.
Kaip nustatyti neapibrėžtumo lygį
Pirma – kokios rūšies neapibrėžtumas vyrauja?
Parametrų
Ryšys žinomas, reikšmės – ne (kaina, derlingumas). Valdo scenarijai, intervalai, jautrumo analizė.Modelio
Abejojama ryšio forma (tiesiškai ar su prisotinimu). Padeda kelių modelių palyginimas, tikslumo matavimas.Struktūrinis
Nežinomos ir galimos baigtys. Scenarijai ir jautrumo lentelės nepadeda – skaičiuojama tai, kas jau įsivaizduojama.Ne „ar planuoti?“, o „kaip planuoti sąžiningai?“
Vietoj vieno skaičiaus – diapazonas su tikimybėmis
Planavimas būtinas, net kai netobulas. Toliau: 2.6 poskyrio išplėstinė užduotis (planavimo koncepcijos pagrindimas), 3 skyrius (verslo rizika), 10 skyrius (investicinių sprendimų vertinimas).
Šaltiniai
Akerlof, G. A. (1970). The market for "lemons": Quality uncertainty and the market mechanism. The Quarterly Journal of Economics, 84(3), 488–500. https://doi.org/10.2307/1879431
Argyris, C., & Schön, D. A. (1978). Organizational Learning: A Theory of Action Perspective. Addison-Wesley.
Arkes, H. R., & Blumer, C. (1985). The psychology of sunk cost. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 35(1), 124–140. https://doi.org/10.1016/0749-5978(85)90049-4
Arrow, K. J. (1963). Uncertainty and the welfare economics of medical care. The American Economic Review, 53(5), 941–973.
Brews, P. J., & Hunt, M. R. (1999). Learning to plan and planning to learn: Resolving the planning school/learning school debate. Strategic Management Journal, 20(10), 889–913. https://doi.org/10.1002/(SICI)1097-0266(199910)20:10<889::AID-SMJ60>3.0.CO;2-F
Dreyer, H. C., Kiil, K., Dukovska-Popovska, I., & Kaipia, R. (2018). Proposals for enhancing tactical planning in grocery retailing with S&OP. International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, 48(2), 114–138. https://doi.org/10.1108/IJPDLM-01-2017-0018
Flyvbjerg, B. (2003). Delusions of success: Comment on Dan Lovallo and Daniel Kahneman. Harvard Business Review, 81(12), 121–122.
Flyvbjerg, B. (2014). What you should know about megaprojects and why: An overview. Project Management Journal, 45(2), 6–19. https://doi.org/10.1002/pmj.21409
Flyvbjerg, B., & Budzier, A. (2011). Why your IT project may be riskier than you think. Harvard Business Review, 89(9), 23–25.
Ittner, C. D., & Larcker, D. F. (2001). Assessing empirical research in managerial accounting: A value-based management perspective. Journal of Accounting and Economics, 32(1–3), 349–410.
Ivert, L. K., & Jonsson, P. (2014). When should advanced planning and scheduling systems be used in sales and operations planning? International Journal of Operations & Production Management, 34(10), 1338–1362. https://doi.org/10.1108/IJOPM-03-2011-0088
Janis, I. L. (1972). Victims of Groupthink: A Psychological Study of Foreign-Policy Decisions and Fiascoes. Houghton Mifflin.
Kahneman, D., & Lovallo, D. (1993). Timid choices and bold forecasts: A cognitive perspective on risk taking. Management Science, 39(1), 17–31. https://doi.org/10.1287/mnsc.39.1.17
Kahneman, D., & Tversky, A. (1979). Prospect theory: An analysis of decision under risk. Econometrica, 47(2), 263–291. https://doi.org/10.2307/1914185
Lin, P.-C., & Uzsoy, R. (2016). Chance-constrained formulations in rolling horizon production planning: An experimental study. International Journal of Production Research, 54(13), 3927–3942. https://doi.org/10.1080/00207543.2016.1165356
Makridakis, S., Spiliotis, E., & Assimakopoulos, V. (2020). The M4 Competition: 100,000 time series and 61 forecasting methods. International Journal of Forecasting, 36(1), 54–74. https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2019.04.014
Makridakis, S., Spiliotis, E., & Assimakopoulos, V. (2022). M5 accuracy competition: Results, findings, and conclusions. International Journal of Forecasting, 38(4), 1346–1364. https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2021.11.013
Makridakis, S., Wheelwright, S. C., & Hyndman, R. J. (1998). Forecasting: Methods and Applications (3rd ed.). Wiley.
Mintzberg, H., Ahlstrand, B., & Lampel, J. (1998). Strategy Safari: A Guided Tour Through the Wilds of Strategic Management. Free Press.
Nørreklit, H. (2000). The balance on the balanced scorecard—a critical analysis of some of its assumptions. Management Accounting Research, 11(1), 65–88. https://doi.org/10.1006/mare.1999.0121
Nørreklit, H. (2003). The balanced scorecard: What is the score? A rhetorical analysis of the balanced scorecard. Accounting, Organizations and Society, 28(6), 591–619. https://doi.org/10.1016/S0361-3682(02)00028-0
Senge, P. M. (1990). The Fifth Discipline: The Art and Practice of the Learning Organization. Doubleday.
Taleb, N. N. (2007). The Black Swan: The Impact of the Highly Improbable. Random House.
Tetlock, P. E., & Gardner, D. (2015). Superforecasting: The Art and Science of Prediction. Crown.
Rakštys, R. (2026). 2 skyrius. Verslo planavimo ir vertinimo procesas (v1.0.9, 2026-10-09). Verslo planavimas ir vertinimas. Vytauto Didžiojo universitetas, Žemės ūkio akademija. https://rakstys.eu/studijos/verslo-planavimas-ir-vertinimas/skyriai/ch02/ · CC BY-NC-ND 4.0
Skaidrės parengtos remiantis vadovėliu „Verslo planavimas ir vertinimas“. Tekstas susistemintas ir vizualiai sumaketuotas pasitelkus dirbtinio intelekto įrankius (Claude), laikantis autoriaus nustatytų darbo su DI protokolo ir verifikavimo procedūrų.