Hipotez-Oriented Simülasyon: Belirsiz Gelecekte Yol Bulmak İçin Bir Pusula

Veri odaklı teknolojilerdeki recent gelişmeler, yapay zeka (AI) aracılığıyla öngörünün potansiyelini açığa çıkardı. Ancak, histórik veri不足 olan bilinmeyen bölgelerde öngörme hala bir zorluk teşkil ediyor, Örneğin, pandemiler ve yeni teknolojik kesintiler gibi öngörülemez olaylar. Bu durumda, hipotez-orientated simülasyon, karar vericilerin farklı senaryoları keşfetmelerine ve bilinçli kararlar almalarına olanak tanıyan değerli bir araç olabilir. İstediğimiz geleceğe ulaşmanın anahtarı, hipotez-orientated simülasyonu veri odaklı AI ile birleştirerek insan karar alma sürecini güçlendirmektir.

Veri odaklı analitik geleceği öngörebilir mi?

Son yıllarda, AI, veri odaklı gelişmelerle birlikte dönüşüm geçirdi. AI’nin evriminin kalbinde, büyük veri kümelerinden derinlemesine bilgiler çıkarma yeteneği yatıyor. Derin öğrenme modelleri ve büyük dil modelleri (LLM’ler) bu alanı bilinmeyen bölgelere taşımışlardır. Verileri kullanarak bilinçli kararlar alma yeteneği, tüm sektörlerdeki ve tüm büyüklükteki organizasyonlar için erişilebilir hale geldi.

İlaç endüstrisini örnek olarak alalım. Astellas‘da, iş portföylerine yatırım yapmak ve ne zaman yatırım yapmak için veri ve analitik kullanıyoruz. Bir iş modeli geliştiriyorsanız ve bu model yaygın ve iyi anlaşılan bir hastalık alanına odaklanıyorsa, veri odaklı analitik, ilaç keşfinden pazarlamaya kadar her şeyi içerebilecek şekilde derinlemesine bilgiler elde etmenize olanak tanır ve sonunda daha bilinçli iş kararları almanızı sağlar.

Ancak, veri odaklı analitik, kurulmuş alanlarda histórik veri ile başarılı olsa da, bilinmeyen bölgelerde geleceği öngörmek hala zor bir zorluk teşkil ediyor. Yeterli veri bulunmayan alanlarda, Örneğin, olağanüstü değişim veya teknolojik inovasyonun meydana geldiği alanlarda, veri odaklı öngörüler yapmak zor. Astellas’ın düzenli olarak karşılaştığı bir örnek, yıkıcı inovasyonların, Örneğin gen ve hücre terapilerinin değerlendirmesidir. Bu kadar az veri mevcut iken, bu inovasyonların tam değerini ve portföy üzerindeki etkilerini yalnızca histórik veri ile öngörme, pusulasız bir sis içinde yol bulmaya benzer.

Geleceğe Bakmak: Hipotez-Oriented Simülasyon

Belirsizlik denizinde yol bulmak için bir umut vaat eden yaklaşım, gerçek dünya süreçlerini taklit eden hipotez-orientated simülasyondur. Tarihi veri bulunmayan bilinmeyen alanlara giren bir işseniz, hipotez-orientated bir yaklaşım benimsemelisiniz. Model, süreçlerdeki ana faktörlerin sonuçları nasıl etkilediğini temsil ederken, simülasyon bu modelin farklı koşullar altında zaman içinde nasıl evrildiğini gösterir. Karar vericilere, sanal “paralel dünyalarda” farklı senaryoları test etme olanağı sağlar.

Pratikte, bu, karar masasında, her biri kendi olasılık ve etki değerlendirmesine sahip bir dizi ana senaryoyu sunmak anlamına gelir. Karar vericiler, kritik senaryoları değerlendirebilir ve bu simülasyonlara dayanarak geleceğe yönelik stratejiler oluşturabilir. İlaç endüstrisinde, bu, klinik deneme başarı oranları, pazar adaptasyonu ve hasta popülasyonları gibi çeşitli faktörler hakkında varsayımlar yapmak anlamına gelir. On binlerce simülasyon, önümüzdeki belirsiz yolu aydınlatmak ve rotayı yönlendirmek için çalıştırılır.

Astellas’da, stratejik karar vermeyi desteklemek için hipotez-orientated bir simülasyon geliştirdik. Karar alma masasında, simülasyon hipotezini gerçek zamanlı olarak güncelleyerek, stratejik kararların kalitesini artırabiliriz. Proje değerlendirmesi, simülasyon yönteminin uygulandığı bir konudur. İlk olarak, pazar ihtiyaçları ve klinik deneme başarı olasılığı gibi çeşitli faktörler hakkında olası hipotezler oluştururuz. Ardından, bu hipotezlere dayanarak, klinik denemeler sırasında veya ürün lansmanından sonra meydana gelen olayları simüle ederiz ve projenin olası sonuçlarını ve beklenen değerini üretiriz. Hesaplanan değer, hangi seçenekleri alacağımızı, Kaynak tahsisini ve proje planlamasını belirlemek için kullanılır.

Daha derinlemesine bakmak için, bu yöntemin erken aşama proje değerlendirmesine uygulandığı bir kullanım durumuna göz atalım. Erken aşama projelerin doğası gereği yüksek belirsizlik seviyeleri vardır ve başarısızlık riskini en aza indirirken başarı ödülünü maksimize etmek için birçok fırsat vardır. Basitçe söyleyerek, bir proje ne kadar erken aşamasındaysa, esnek karar alma için o kadar fazla potansiyel vardır (Örneğin, stratejik ayarlamalar, pazar genişlemesi, terk etme olasılığını değerlendirme vb.). Esneklik değerini ölçmek, bu nedenle, erken aşama projelerinin tüm değerlerini yakalamak için çok önemlidir. Bu, gerçek seçenekleri teorisi ile simülasyon modelini birleştirerek yapılabilir.

Hipotez-orientated simülasyonun etkisini ölçmek, hem süreç hem de sonuçlar açısından bir değerlendirme gerektirir. Tipik göstergeler olarak maliyet azaltımı, zaman verimliliği ve gelir artışı, ROI’yi ölçmek için kullanılabilir. Ancak, özellikle bazı kararların inaktivite içerebileceği durumlarda, karar alma sürecini tam olarak yakalayamayabilirler. Ayrıca, iş kararlarının sonuçları her zaman hemen apparent olmayabilir. İlaç işinde, Örneğin, klinik denemelerden pazar lansmanına kadar olan ortalama süre 10 yılı aşmaktadır.

Bu, hipotez-orientated simülasyonun değerinin, karar alma sürecine nasıl entegre edildiğine bakılarak ölçüldüğü anlamına gelir. Simülasyon sonuçlarının karar alma üzerinde ne kadar etkisi varsa, o kadar değerli olur.

Veri Analitiğinin Geleceği

Veri analitiği, üç ana eğilim etrafında şekillenecek: (1) Büyük veri kümelerinde desenleri tanımlamaya çalışan endüktif bir yaklaşım, öngörülecek gelecekteki desenlerin veri desenlerine uygulanabileceği varsayımıyla çalışır (Örneğin, üretken AI); (2) Yeterli veri kullanılamayan fenomenlerin yorumlanmasına ve anlaşılmasına odaklanan analitik bir yaklaşım (Örneğin, nedensel çıkarım); ve (3) İş kuralları, ilkeler veya bilgiler üzerine dayanan, gelecekteki sonuçları öngören bir yaklaşım, veri az olduğunda bile çalışır (Örneğin, hipotez-orientated simülasyon).

LLM’ler ve diğer veri odaklı analitik araçlar, pratik uygulamalarını önemli ölçüde genişletme potansiyeline sahiptir. İnsanların çalışmalarını hızlandırarak, kalitelerini artırarak ve bazı durumlarda tamamen üstlenerek işleri devrimleştirme potansiyelleri vardır. Bu dönüşümsel değişim, insanların daha önemli konularda, Örneğin, kritik düşünme ve karar alma üzerinde odaklanmalarına olanak tanıyacak, veri toplama, düzenleme, analiz ve görselleştirme gibi daha zaman alıcı faaliyetlere ayırdıkları zamanı azaltacaktır. Bu gerçekleştiğinde, hangi yöne gitmek gerektiğinin önemi artacak ve insan karar alma sürecini güçlendirmeye odaklanılacaktır. Özellikle, veri analitiği ve simülasyonun, orta ve uzun vadeli gelecek belirsizliklerini yönetirken stratejik karar alma için kullanılması eğilimi olacaktır.

Özetle, yukarıdaki üç yaklaşımı uyumlu bir şekilde dengelemek, veri analitiğinin gerçek potansiyelini ortaya çıkaracak ve organizasyonların hızla değişen bir ortamda réussir olmasına olanak tanıyacaktır. Tarihi veri büyük bir varlık olsa da, sınırlarını tanımak önemlidir. Bu sınırları aşmak için, hipotez-orientated simülasyonu veri odaklı bir yaklaşım ile birleştirerek, organizasyonlar öngörülemez bir geleceğe hazırlanabilir ve kararlarının öngörüyle ve sağduyu ile bilgilendirildiğinden emin olabilir. Tarihi veri büyük bir varlık olsa da, sınırlarını tanımak önemlidir. Bu sınırları aşmak için, hipotez-orientated simülasyonu veri odaklı bir yaklaşım ile birleştirerek, organizasyonlar öngörülemez bir geleceğe hazırlanabilir ve kararlarının öngörüyle ve sağduyu ile bilgilendirildiğinden emin olabilir. Tarihi veri büyük bir varlık olsa da, sınırlarını tanımak önemlidir. Bu sınırları aşmak için, hipotez-orientated simülasyonu veri odaklı bir yaklaşım ile birleştirerek, organizasyonlar öngörülemez bir geleceğe hazırlanabilir ve kararlarının öngörüyle ve sağduyu ile bilgilendirildiğinden emin olabilir.