Simulimi i orientuar nga hipoteza si një busull për lundrimin në një të ardhme të pasigurt

Përparimet e fundit në teknologjitë e drejtuara nga të dhënat kanë zhbllokuar potencialin e parashikimit përmes inteligjencës artificiale (AI). Megjithatë, parashikimi në territorin e paeksploruar mbetet një sfidë, ku të dhënat historike mund të mos jenë të mjaftueshme, siç shihet me ngjarje të paparashikueshme si pandemitë dhe ndërprerjet e reja teknologjike. Si përgjigje, simulimi i orientuar nga hipoteza mund të jetë një mjet i vlefshëm që lejon vendimmarrësit të eksplorojnë skenarë të ndryshëm dhe të marrin vendime të informuara. Çelësi për të arritur të ardhmen e dëshiruar në një epokë pasigurie qëndron në përdorimin e simulimit të orientuar nga hipoteza, së bashku me AI të drejtuar nga të dhënat për të rritur vendimmarrjen njerëzore.

A mundet analitika e drejtuar nga të dhënat të parashikojë të ardhmen?

Vitet e fundit, AI i është nënshtruar një udhëtimi transformues, i nxitur nga përparime të jashtëzakonshme, të drejtuara nga të dhënat. Në zemër të evolucionit të AI qëndron aftësia mahnitëse për të nxjerrë njohuri të thella nga grupet masive të të dhënave. Rritja e modeleve të të mësuarit të thellë dhe modele të mëdha gjuhësore (LLM) e kanë shtyrë fushën në një territor të paeksploruar. Fuqia për të shfrytëzuar të dhënat për të marrë vendime të informuara është bërë e aksesueshme për organizatat e të gjitha madhësive dhe në të gjitha industritë.

Merrni si shembull industrinë farmaceutike. Në Astellas, ne përdorim të dhëna dhe analitikë për të ndihmuar në informimin se në cilat portofol biznesi të investojmë dhe kur. Nëse po zhvilloni një model biznesi të fokusuar në një zonë sëmundjesh të zakonshme dhe të mirëkuptuar, fuqia e analitikës së drejtuar nga të dhënat ju mundëson të nxirrni njohuri për gjithçka, nga zbulimi i barnave te marketingu, gjë që përfundimisht mund të çojë në vendime biznesi më të informuara.

Megjithatë, ndërsa analitika e drejtuar nga të dhënat shkëlqen në domenet e krijuara me të dhëna të bollshme historike, parashikimi i së ardhmes në territore të paeksploruara mbetet një sfidë e frikshme. Është e vështirë të bëhen parashikime të bazuara në të dhëna në zona ku ende nuk janë të disponueshme të dhëna të mjaftueshme, të tilla si zonat ku ka ndodhur një ndryshim i jashtëzakonshëm ose inovacion teknologjik (do të ishte shumë e vështirë të parashikohej ndikimi i një pandemie të papritur të një virusi infektiv ose rritja e AI gjenerative në një biznes të caktuar në fazat e tij të hershme). Këta skenarë nënvizojnë kufizimet e mbështetjes vetëm në të dhënat historike për të përcaktuar një ecuri përpara.

Një shembull tipik në industrinë farmaceutike, dhe ai me të cilin Astellas përballet rregullisht, është vlerësimi i inovacioneve shkatërruese si terapitë e gjeneve dhe qelizave. Me kaq pak të dhëna të disponueshme, përpjekja për të parashikuar vlerën e saktë të këtyre inovacioneve dhe ndikimin e tyre të gjerë në portofol bazuar vetëm në të dhënat historike është si të lundrosh nëpër mjegull të dendur pa busull.

Shikimi në të ardhmen: Simulimi i orientuar nga hipoteza

Një qasje premtuese për të lundruar në ujërat e pasigurisë është simulimi i orientuar nga hipoteza, i cili imiton proceset e botës reale. Nëse jeni një biznes që po futet në zona të panjohura, duhet të adoptoni një qasje të orientuar nga hipoteza kur të dhënat historike nuk janë të disponueshme. Modeli përfaqëson se si faktorët kryesorë në procese ndikojnë në rezultatet ndërsa simulimi përfaqëson se si modeli evoluon me kalimin e kohës në kushte të ndryshme. Ai u mundëson vendimmarrësve të testojnë skenarë të ndryshëm në "botët paralele" virtuale.

Në praktikë, kjo nënkupton vendosjen e një smorgasbordi të skenarëve kyç në tryezën e vendimeve, secili me probabilitetin dhe vlerësimin e vet të ndikimit. Më pas, vendimmarrësit mund të vlerësojnë skenarët kritikë dhe të formulojnë strategji për të ardhmen bazuar në këto simulime. Në industrinë farmaceutike, kjo kërkon të bësh supozime për një sërë faktorësh siç janë normat e suksesit të provave klinike, përshtatshmëria e tregut dhe popullsia e pacientëve. Më pas kryhen dhjetëra mijëra simulime për të ndriçuar rrugën e errët përpara dhe për të ofruar njohuri të paçmueshme për të drejtuar rrugën.

Në Astellas, ne kemi zhvilluar një simulim të orientuar nga hipoteza, i cili krijon skenarë dhe bën një supozim deduktiv, për të ndihmuar në informimin e vendimmarrjes strategjike. Ne jemi në gjendje ta bëjmë këtë duke përditësuar hipotezën e simulimit në kohë reale (në tryezën e vendimmarrjes), e cila ndihmon në përmirësimin e cilësisë së vendimeve strategjike. Vlerësimi i projektit është një temë ku hyn metoda e simulimit. Së pari, ne ndërtojmë hipoteza të mundshme mbi faktorë të ndryshëm, duke përfshirë, por pa u kufizuar në nevojat e tregut dhe probabilitetin e suksesit të sprovave klinike. Më pas, bazuar në ato hipoteza, ne simulojmë ngjarjet që ndodhin gjatë provave klinike ose pas lançimit të produktit për të gjeneruar rezultatet e mundshme të projektit dhe vlerën e parashikuar. Vlera e llogaritur përdoret për të përcaktuar se cilat opsione duhet të marrim, duke përfshirë alokimin e burimeve dhe planifikimin e projektit.

Për të gërmuar më thellë, le të shohim një rast përdorimi ku metoda zbatohet për vlerësimin e projektit në fazën e hershme. Duke pasur parasysh nivelin e natyrshëm të lartë të pasigurisë që vjen me projektet e fazës së hershme, ka një bollëk mundësish për të zbutur rreziqet e dështimit për të maksimizuar përfitimet e suksesit. E thënë thjesht, sa më herët të jetë një projekt në ciklin e tij jetësor, aq më i madh është potenciali për vendimmarrje fleksibël (p.sh., rregullimet strategjike, zgjerimet e tregut, vlerësimi i mundësisë së braktisjes, etj.). Prandaj, vlerësimi i vlerës së fleksibilitetit është thelbësor për të kapur të gjitha vlerat e projekteve të fazës së hershme. Kjo mund të bëhet duke kombinuar teorinë e opsioneve reale dhe modelin e simulimit.

Matja e ndikimit të simulimit të orientuar nga hipoteza kërkon një vlerësim nga këndvështrimi i procesit dhe i rezultateve. Treguesit tipikë si ulja e kostos, efikasiteti i kohës dhe rritja e të ardhurave mund të përdoren për të matur ROI. Megjithatë, ato mund të mos kapin tërësinë e vendimmarrjes, veçanërisht kur disa vendime përfshijnë mosveprim. Për më tepër, është e rëndësishme të pranohet se rezultatet e vendimeve të biznesit mund të mos jenë menjëherë të dukshme. Në biznesin farmaceutik, për shembull, koha mesatare nga provat klinike deri në daljen në treg është mbi 10 vjet.

Kjo do të thotë, vlera e simulimit të drejtuar nga hipoteza mund të matet duke parë se si është integruar në procesin e vendimmarrjes. Sa më shumë të kenë ndikim rezultatet e simulimit në vendimmarrje, aq më e lartë është vlera e tij.

E ardhmja e analizave të të dhënave

Analizat e të dhënave pritet të devijojë në tre tendenca kryesore: (1) Një qasje induktive që kërkon të identifikojë modelet në të dhëna të mëdha, e cila funksionon nën supozimin se modelet e gjetura në të dhëna mund të aplikohen në të ardhmen që duam të parashikojmë (p.sh. AI gjeneruese ); (2) Një qasje analitike, e cila fokusohet në interpretimin dhe kuptimin e dukurive ku nuk mund të përdoren të dhëna të mjaftueshme (p.sh. konkluzioni shkakor); dhe (3) Një qasje deduktive, e cila mbështetet në rregullat, parimet ose njohuritë e biznesit për të parë rezultatet e ardhshme. Ai funksionon edhe kur ka më pak të dhëna në dispozicion (p.sh., një simulim i orientuar nga hipoteza).

LLM-të dhe analitika të tjera të drejtuara nga të dhënat janë gati të zgjerojnë ndjeshëm aplikimet e tyre praktike. Ata kanë potencialin për të revolucionarizuar punën duke përshpejtuar, përmirësuar cilësinë dhe në disa raste edhe duke ndërmarrë punën njerëzore. Ky ndryshim transformues do t'i lejojë individët të përqendrojnë përpjekjet e tyre në aspekte më të rëndësishme të punës së tyre, si mendimi kritik dhe vendimmarrja, në vend të aktiviteteve që kërkojnë më shumë kohë, si mbledhja/rregullimi/analiza/vizualizimi i të dhënave, në rastin e të dhënave. analistët. Kur kjo të ndodhë, rëndësia se në cilin drejtim duhet të lëvizni do të rritet dhe fokusi do të jetë në shtimin e vendimmarrjes njerëzore. Në veçanti, tendenca do të jetë përdorimi i analitikës dhe simulimit të të dhënave për vendimmarrje strategjike duke menaxhuar pasiguritë e së ardhmes nga një perspektivë afatmesme dhe afatgjatë.

Si përmbledhje, arritja e një ekuilibri harmonik midis tre qasjeve të mësipërme do të maksimizojë potencialin e vërtetë të analitikës së të dhënave dhe do t'u mundësojë organizatave të lulëzojnë në një peizazh që evoluon me shpejtësi. Ndërsa të dhënat historike janë një pasuri e jashtëzakonshme, është e rëndësishme të njihen kufizimet. Për të kapërcyer këtë kufizim, përqafimi i simulimit të orientuar nga hipoteza së bashku me një qasje të drejtuar nga të dhënat u mundëson organizatave të përgatiten për një të ardhme të paparashikueshme dhe të sigurojnë që vendimet e tyre të jenë të informuara nga largpamësia dhe maturia.