가설 지향 시뮬레이션: 불확실한 미래를 위한 나침반

최근 데이터 주도 기술의 발전은 인공 지능(AI)을 통해 예측의 가능성을 열어주었습니다. 그러나 예측되지 않은 영역에서 예측은 여전히 도전입니다. 역사적인 데이터가 충분하지 않은 경우, 예측은 어려울 수 있습니다. 이러한 문제에 대한 대안으로 가설 지향 시뮬레이션이 제안됩니다. 이 방법은 의사 결정자들이 다양한 시나리오를 탐색하고 정보에 기반한 의사 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 미래를 예측하는 데 필요한 것은 데이터 주도 AI와 가설 지향 시뮬레이션을 함께 사용하는 것입니다.

데이터 주도 분석이 미래를 예측할 수 있나요?

최근 몇 년 동안 AI는 데이터 주도적인 발전을 거쳐 왔습니다. 데이터 주도적인 발전은 데이터에서 깊은 통찰력을 추출하는 능력에 기반합니다. 딥 러닝 모델과 대규모 언어 모델(LLMs)의 등장으로 인해 이 분야는 새로운 영역으로 발전하고 있습니다. 데이터를 사용하여 의사 결정을 내리는 능력은 모든 규모와 산업의 조직에서 접근할 수 있게 되었습니다.

제약 산업을 예로 들어보겠습니다. 아ステ라스(Astellas)에서는 데이터와 분석을 사용하여 비즈니스 포트폴리오에 투자하고 언제 투자할지 결정합니다. 비즈니스 모델이 잘 정립된 질병 분야에 초점을 맞춘 경우, 데이터 주도적인 분석을 사용하여 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이는 약물 발견에서 마케팅까지 모든 과정에서 통찰력을 얻을 수 있도록 합니다.

그러나 데이터 주도적인 분석은 잘 정립된 영역에서 역사적인 데이터가 충분히 있는 경우에만 효과적입니다. 예측되지 않은 영역에서 미래를 예측하는 것은 여전히 도전입니다. 역사적인 데이터가 충분하지 않은 경우, 예측은 어려울 수 있습니다. 이러한 시나리오는 데이터 주도적인 분석의 한계를 보여줍니다.

아스테라스에서 정기적으로 직면하는 예는 혁신적인 기술인 유전자 및 세포 치료의 가치를 평가하는 것입니다. 역사적인 데이터가 충분하지 않은 경우, 이러한 혁신의 정확한 가치와 포트폴리오에 미치는 영향을 예측하는 것은 어둠 속을 나침반 없이 항해하는 것과 같습니다.

미래를 내다보는 가설 지향 시뮬레이션

불확실한 미래를 항해하는 데 도움이 되는 하나의 방법은 가설 지향 시뮬레이션입니다. 이 방법은 실제 세계의 과정들을 모방합니다. 역사적인 데이터가 충분하지 않은 경우, 가설 지향적인 접근 방식을 사용해야 합니다. 모델은 과정의 주요 요인들이 결과에 미치는 영향을 나타내고, 시뮬레이션은 모델이 시간의 경과에 따라 다양한 조건에서 어떻게 진화하는지 나타냅니다. 이는 의사 결정자들이 가상적인 “평행 세계”에서 다양한 시나리오를 테스트할 수 있도록 합니다.

실제로 이는 의사 결정 테이블에 다양한 시나리오를 배열하는 것을 의미합니다. 각 시나리오는 자신의 확률과 영향 평가를 가지고 있습니다. 의사 결정자들은 이러한 시뮬레이션을 평가하여 미래를 위한 전략을 수립할 수 있습니다. 제약 산업의 경우, 임상 시험 성공률, 시장 적응성, 환자 인구 통계 등 다양한 요인에 대한 가정을 해야 합니다. 수만 개의 시뮬레이션이 실행되어 앞으로의 불확실한 길을 밝히고 의사 결정을 위한 귀중한 통찰력을 제공합니다.

아스테라스에서는 가설 지향 시뮬레이션을 개발하여 전략적인 의사 결정을 지원합니다. 우리는 시뮬레이션 가정을 실시간으로 업데이트하여 의사 결정의 질을 높일 수 있습니다. 프로젝트 평가는 시뮬레이션 방법이 적용되는 주제 중 하나입니다. 먼저, 우리는 다양한 요인에 대한 가설을 수립합니다. 그런 다음, 이러한 가설에 기반하여 임상 시험 또는 제품 출시 후 발생하는 이벤트를 시뮬레이션하여 프로젝트의 가능한 결과와 예상 가치를 생성합니다. 계산된 가치는 리소스 할당 및 프로젝트 계획과 같은 옵션을 결정하는 데 사용됩니다.

더 깊이 들어가 보겠습니다. 초기 프로젝트 평가에 시뮬레이션 방법을 적용하는 사용 사례를 살펴보겠습니다. 초기 프로젝트는 불확실성이 높기 때문에 실패의 위험을 최소화하고 성공의 보상을 최대화하는 데 많은 기회가 있습니다. 간단히 말해, 프로젝트가 초기에 있는 경우, 전략적인 조정, 시장 확장, 포기 가능성 평가 등과 같은 유연한 의사 결정을 위한 잠재력이 더 큽니다. 초기 프로젝트의 가치를 포착하는 데는 유연성의 가치를 평가하는 것이 중요합니다. 이는 실제 옵션 이론과 시뮬레이션 모델을 결합하여 수행할 수 있습니다.

가설 지향 시뮬레이션의 영향을 측정하기 위해서는 과정과 결과의 두 가지 관점에서 평가가 필요합니다. 일반적인 지표로는 비용 감소, 시간 효율성, 수익 증가 등이 있습니다. 그러나 이러한 지표는 의사 결정을 전체적으로 포착하지 못할 수 있습니다. 특히, 일부 결정은 무작위로 이루어질 수 있습니다. 또한, 비즈니스 결정의 결과는 즉시 나타나지 않을 수 있습니다. 제약 산업의 경우, 임상 시험에서 시장 출시까지의 평균 시간은 10년 이상입니다.

즉, 가설 지향 시뮬레이션의 가치는 의사 결정 과정에 통합되는 정도로 측정될 수 있습니다. 시뮬레이션 결과가 의사 결정에 미치는 영향이 클수록, 그 가치는 더 높습니다.

데이터 분석의 미래

데이터 분석은 세 가지 주요 트렌드로 발전할 것으로 예상됩니다. 첫 번째는 대규모 데이터에서 패턴을 찾는 귀납적 접근 방식입니다. 두 번째는 충분한 데이터를 사용할 수 없는 경우에 현상을 해석하고 이해하는 분석적 접근 방식입니다. 세 번째는 비즈니스 규칙, 원칙 또는 지식을 사용하여 미래의 결과를 예측하는 연역적 접근 방식입니다. 이 접근 방식은 데이터가 충분하지 않은 경우에도 작동합니다.

예를 들어, 대규모 언어 모델(LLMs)과 다른 데이터 주도적인 분석은 실제 적용이 크게 확대될 수 있습니다.它们는 작업을 가속화하고, 작업의 질을 향상시키고, 일부 경우에는 인간의 작업을 대체할 수 있습니다. 이러한 변환은 개인이 더 중요한 작업에 집중할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 데이터 분석가의 경우, 데이터 수집, 정리, 분석, 시각화와 같은 시간이 걸리는 작업 대신에, 중요한 작업에 집중할 수 있습니다. 이러한 변화가 발생하면, 방향을 결정하는 것이 중요해집니다. 특히, 데이터 분석과 시뮬레이션을 사용하여 전략적인 의사 결정을 내리는 것이 중점이 될 것입니다.

요약하면, 위의 세 가지 접근 방식을 조화롭게 균형을 맞추는 것이 데이터 분석의 真의 잠재력을 최대한 발휘하고, 조직이 빠르게 변화하는 환경에서 번창하는 데 도움이 될 것입니다. 역사적인 데이터는 막대한 자산이지만, 그 한계를 인식하는 것이 중요합니다. 데이터 주도적인 접근 방식과 가설 지향 시뮬레이션을 함께 사용하여, 조직은 예측할 수 없는 미래를 준비하고, 의사 결정을 위한 예측과 신중함을 갖출 수 있습니다.