Hipotese-georiënteerde simulasie as 'n kompas om 'n onsekere toekoms te navigeer

Onlangse vooruitgang in data-gedrewe tegnologie het die potensiaal van voorspelling deur kunsmatige intelligensie (KI) ontsluit. Voorspelling in onbekende gebied bly egter 'n uitdaging, waar historiese data dalk nie voldoende is nie, soos gesien met onvoorspelbare gebeure soos pandemies en nuwe tegnologiese ontwrigtings. In reaksie hierop kan hipotese-georiënteerde simulasie 'n waardevolle hulpmiddel wees wat besluitnemers in staat stel om verskillende scenario's te verken en ingeligte besluite te neem. Die sleutel tot die bereiking van die gewenste toekoms in 'n era van onsekerheid lê in die gebruik van hipotese-georiënteerde simulasie, tesame met data-gedrewe KI om menslike besluitneming aan te vul.

Kan data-gedrewe analise die toekoms voorspel?

In onlangse jare het KI 'n transformerende reis ondergaan, aangevuur deur merkwaardige, data-gedrewe vooruitgang. Die kern van KI se evolusie lê die verstommende vermoë om diepgaande insigte uit massiewe datastelle te onttrek. Die opkoms van diep leermodelle en groot taalmodelle (LLM'e) het die veld in onbekende gebied gestoot. Die krag om data te benut om ingeligte besluite te neem, het toeganklik geword vir organisasies van alle groottes en oor alle industrieë heen.

Neem die farmaseutiese industrie as voorbeeld. By Astellas, gebruik ons ​​data en ontledings om te help inlig in watter besigheidsportefeuljes om in te belê en wanneer. As jy 'n sakemodel ontwikkel wat gefokus is op 'n algemene en goed verstaanbare siektegebied, stel die krag van data-gedrewe analise jou in staat om insigte te verkry in alles van geneesmiddelontdekking tot bemarking, wat uiteindelik tot meer ingeligte sakebesluite kan lei.

Alhoewel data-gedrewe analise uitblink in gevestigde domeine met ruim historiese data, bly die voorspelling van die toekoms in onbekende gebiede 'n formidabele uitdaging. Dit is moeilik om data-gedrewe voorspellings te maak in gebiede waar voldoende data nog nie beskikbaar is nie, soos gebiede waar buitengewone verandering of tegnologiese innovasie plaasgevind het (dit sal baie moeilik wees om die impak van 'n skielike pandemie van 'n aansteeklike virus of die opkoms van generatiewe KI op 'n spesifieke besigheid in sy vroeë stadiums). Hierdie scenario's beklemtoon die beperkinge om slegs op historiese data te vertrou om 'n koers vorentoe te bepaal.

'n Tipiese voorbeeld in die farmaseutiese industrie, en een wat Astellas gereeld konfronteer, is die waardering van ontwrigtende innovasies soos geen- en selterapieë. Met so min data beskikbaar, om die presiese waarde van hierdie innovasies en hul verreikende impak op die portefeulje te probeer voorspel wat uitsluitlik op historiese data gebaseer is, is soos om deur digte mis sonder 'n kompas te navigeer.

Kyk na die toekoms: Hipotese-georiënteerde simulasie

Een belowende benadering om die waters van onsekerheid te navigeer, is hipotese-georiënteerde simulasie, wat werklike wêreldprosesse naboots. As jy 'n besigheid is wat in onbekende gebiede waag, moet jy 'n hipotese-georiënteerde benadering volg wanneer historiese data nie beskikbaar is nie. Die model verteenwoordig hoe sleutelfaktore in die prosesse uitkomste beïnvloed terwyl die simulasie verteenwoordig hoe die model oor tyd onder verskillende toestande ontwikkel. Dit stel besluitnemers in staat om verskillende scenario's in die virtuele "parallelle wêrelde" te toets.

In die praktyk beteken dit om 'n smorgasbord van sleutelscenario's op die besluittafel uit te lê, elk met sy eie waarskynlikheid en impakbeoordeling. Besluitnemers kan dan kritieke scenario's evalueer en strategieë vir die toekoms formuleer gebaseer op hierdie simulasies. In die farmaseutiese industrie vereis dit om aannames te maak oor 'n reeks faktore soos sukseskoerse vir kliniese proefnemings, markaanpasbaarheid en pasiëntpopulasies. Tienduisende simulasies word dan uitgevoer om die troebel pad vorentoe te verlig en waardevolle insigte te verskaf om die koers te stuur.

By Astellas het ons 'n hipotese-georiënteerde simulasie ontwikkel, wat scenario's skep en 'n deduktiewe raaiskoot maak, om te help om strategiese besluitneming in te lig. Ons is in staat om dit te doen deur die simulasiehipotese intyds op te dateer (by die besluitnemingstafel), wat help om die kwaliteit van strategiese besluite te verbeter. Projekwaardasie is een onderwerp waar die simulasiemetode ter sprake kom. Eerstens bou ons moontlike hipoteses op verskeie faktore, insluitend, maar nie beperk nie tot markbehoeftes en sukseswaarskynlikheid van kliniese proewe. Dan, gebaseer op daardie hipoteses, simuleer ons gebeure wat tydens die kliniese proewe of na produkbekendstelling plaasvind om die projek se moontlike uitkomste en verwagte waarde te genereer. Die berekende waarde word gebruik om te bepaal watter opsies ons moet neem, insluitend hulpbrontoewysing en projekbeplanning.

Om dieper te delf, kom ons kyk na 'n gebruiksgeval waar die metode toegepas word op vroeë-stadium projekwaardasie. Gegewe die inherente hoë vlak van onsekerheid wat met projekte in vroeër stadiums gepaardgaan, is daar 'n oorvloed geleenthede om die risiko's van mislukking om die belonings van sukses te maksimeer te verminder. Eenvoudig gestel, hoe vroeër 'n projek in sy lewensiklus is, hoe groter is die potensiaal vir buigsame besluitneming (bv. strategiese aanpassings, markuitbreidings, die evaluering van die moontlikheid van laat vaar, ens.). Evaluering van die waarde van buigsaamheid is dus uiters belangrik om al die waardes van die vroeë-stadium projekte vas te lê. Dit kan gedoen word deur werklike opsieteorie en die simulasiemodel te kombineer.

Om die impak van hipotese-georiënteerde simulasie te meet, vereis 'n evaluering vanuit beide die proses en die resultate perspektief. Tipiese aanwysers soos kostevermindering, tyddoeltreffendheid en inkomstegroei kan gebruik word om ROI te meet. Hulle kan egter nie die geheel van besluitneming vasvang nie, veral wanneer sommige besluite gebrek aan optrede behels. Verder is dit belangrik om te erken dat die resultate van besigheidsbesluite dalk nie onmiddellik sigbaar is nie. In die farmaseutiese besigheid, byvoorbeeld, is die gemiddelde tyd vanaf kliniese proewe tot markbekendstelling meer as 10 jaar.

Dit wil sê, die waarde van die hipotese-gedrewe simulasie kan gemeet word deur te sien hoe dit geïntegreer is in besluitnemingsproses. Hoe meer die simulasieresultate 'n impak op besluitneming het, hoe hoër is die waarde daarvan.

Die toekoms van data-analise

Data-analise word verwag om in drie hoofneigings te verskil: (1) 'n Induktiewe benadering wat poog om patrone in groot data te identifiseer, wat werk onder die aanname dat die patrone wat in die data gevind word, toegepas kan word op die toekoms wat ons wil voorspel (bv. generatiewe KI ); (2) 'n Analitiese benadering, wat fokus op interpretasie en begrip van verskynsels waar voldoende data nie benut kan word nie (bv. oorsaaklike afleiding); en (3) 'n Deduktiewe benadering, wat staatmaak op besigheidsreëls, -beginsels of kennis om toekomstige uitkomste te sien. Dit werk selfs wanneer daar minder data beskikbaar is (bv. 'n hipotese-georiënteerde simulasie).

LLM's en ander data-gedrewe ontledings is gereed om hul praktiese toepassings aansienlik uit te brei. Hulle het die potensiaal om werk te revolusioneer deur mensewerk te bespoedig, te verbeter en in sommige gevalle selfs mensewerk te onderneem. Hierdie transformatiewe verskuiwing sal individue in staat stel om hul pogings te fokus op belangriker aspekte van hul werk, soos kritiese denke en besluitneming, eerder as meer tydrowende aktiwiteite, soos data-insameling/reëlings/analise/visualisering, in die geval van data ontleders. Wanneer dit gebeur, sal die belangrikheid van watter rigting om in te beweeg, toeneem, en die fokus sal wees op die verbetering van menslike besluitneming. Die neiging sal veral wees om data-analise en simulasie te gebruik vir strategiese besluitneming terwyl toekomstige onsekerhede vanuit 'n medium- tot langtermyn-perspektief bestuur word.

Samevattend, die bereiking van 'n harmonieuse balans tussen die drie benaderings hierbo sal die ware potensiaal van data-analise maksimeer en organisasies in staat stel om te floreer in 'n vinnig ontwikkelende landskap. Alhoewel historiese data 'n geweldige bate is, is dit belangrik om die beperkings te erken. Om hierdie beperking te oorkom, stel die omhelsing van hipotese-georiënteerde simulasie saam met 'n data-gedrewe benadering organisasies in staat om vir 'n onvoorspelbare toekoms voor te berei en te verseker dat hul besluite deur versiendheid en omsigtigheid ingelig word.