Belirsiz Bir Geleceğe Yön Vermek İçin Bir Pusula Olarak Hipotez Odaklı Simülasyon

Veriye dayalı teknolojilerdeki son gelişmeler, yapay zeka (AI) yoluyla tahmin potansiyelini ortaya çıkardı. Ancak, pandemiler ve yeni teknolojik aksaklıklar gibi öngörülemeyen olaylarda görüldüğü gibi, geçmiş verilerin yeterli olmayabileceği, keşfedilmemiş bölgelerde tahmin yapmak hala bir zorluk olmaya devam ediyor. Buna yanıt olarak hipotez odaklı simülasyon, karar vericilerin farklı senaryoları keşfetmesine ve bilinçli kararlar almasına olanak tanıyan değerli bir araç olabilir. Belirsizlik çağında arzu edilen geleceğe ulaşmanın anahtarı, insanın karar verme sürecini güçlendirmek için veri odaklı yapay zekanın yanı sıra hipotez odaklı simülasyonun kullanılmasında yatmaktadır.

Veriye dayalı analitik geleceği tahmin edebilir mi?

Son yıllarda yapay zeka, dikkate değer, veri odaklı ilerlemelerin desteklediği dönüştürücü bir yolculuğa çıktı. Yapay zekanın evriminin kalbinde, devasa veri kümelerinden derin içgörüler elde etme konusundaki şaşırtıcı yetenek yatıyor. Derin öğrenme modellerinin yükselişi ve büyük dil modelleri (LLM'ler) alanı keşfedilmemiş bölgelere itti. Bilgiye dayalı kararlar almak için verilerden yararlanma gücü, her boyuttaki ve tüm sektörlerdeki kuruluşlar için erişilebilir hale geldi.

Örnek olarak ilaç endüstrisini ele alalım. Şu tarihte: Astellas, hangi iş portföylerine ne zaman yatırım yapacağımızı belirlemeye yardımcı olmak için veri ve analitiği kullanıyoruz. Yaygın ve iyi anlaşılmış bir hastalık alanına odaklanan bir iş modeli geliştiriyorsanız, veriye dayalı analitiğin gücü, ilaç keşfinden pazarlamaya kadar her konuda içgörü elde etmenize olanak tanır ve bu da sonuçta daha bilinçli iş kararlarına yol açabilir.

Bununla birlikte, veriye dayalı analizler, bol miktarda tarihsel veriye sahip yerleşik alanlarda öne çıkarken, keşfedilmemiş bölgelerde geleceği tahmin etmek zorlu bir zorluk olmaya devam ediyor. Olağanüstü değişimlerin veya teknolojik yeniliklerin gerçekleştiği alanlar gibi yeterli verinin henüz mevcut olmadığı alanlarda veriye dayalı tahminler yapmak zordur (ani bir bulaşıcı virüs salgınının veya küresel salgının etkisini tahmin etmek çok zor olacaktır). belirli bir işletmede üretken yapay zekanın erken aşamalarındaki yükselişi). Bu senaryolar, ileriye yönelik bir rota çizmek için yalnızca geçmiş verilere güvenmenin sınırlamalarının altını çiziyor.

İlaç endüstrisindeki ve Astellas'ın düzenli olarak karşılaştığı tipik bir örnek, gen ve hücre tedavileri gibi yıkıcı yeniliklerin değerlenmesidir. Elimizde bu kadar az veri varken, bu yeniliklerin kesin değerini ve bunların portföy üzerindeki geniş kapsamlı etkisini yalnızca geçmiş verilere dayanarak tahmin etmeye çalışmak, yoğun sisin içinde pusula olmadan yol almaya benzer.

Geleceğe Bakış: Hipotez Odaklı Simülasyon

Belirsizliğin sularında gezinmek için umut verici bir yaklaşım, gerçek dünya süreçlerini taklit eden hipotez odaklı simülasyondur. Bilinmeyen alanlara yönelen bir işletmeyseniz, geçmiş veriler mevcut olmadığında hipotez odaklı bir yaklaşım benimsemeniz gerekir. Model, süreçlerdeki temel faktörlerin sonuçları nasıl etkilediğini temsil ederken simülasyon, modelin farklı koşullar altında zaman içinde nasıl geliştiğini temsil eder. Karar vericilerin sanal "paralel dünyalarda" farklı senaryoları test etmelerine olanak tanır.

Uygulamada bu, her birinin kendi olasılık ve etki değerlendirmesine sahip olduğu, karar masasına bir dizi anahtar senaryonun yerleştirilmesi anlamına gelir. Karar vericiler daha sonra kritik senaryoları değerlendirebilir ve bu simülasyonlara dayanarak geleceğe yönelik stratejiler formüle edebilir. İlaç endüstrisinde bu, klinik deney başarı oranları, pazara uyum yeteneği ve hasta popülasyonları gibi bir dizi faktör hakkında varsayımlarda bulunmayı gerektirir. Daha sonra önünüzdeki karanlık yolu aydınlatmak ve rotayı yönlendirmek için paha biçilmez bilgiler sağlamak üzere on binlerce simülasyon çalıştırılıyor.

Astellas olarak, stratejik karar alma sürecini bilgilendirmeye yardımcı olmak için senaryolar oluşturan ve tümdengelimli tahminler yapan hipotez odaklı bir simülasyon geliştirdik. Bunu simülasyon hipotezini gerçek zamanlı olarak (karar verme masasında) güncelleyerek yapabiliyoruz, bu da stratejik kararların kalitesinin artmasına yardımcı oluyor. Proje değerlemesi simülasyon yönteminin devreye girdiği konulardan biridir. İlk olarak, pazar ihtiyaçları ve klinik deneylerin başarı olasılığı dahil ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere çeşitli faktörler üzerine olası hipotezler oluştururuz. Daha sonra, bu hipotezlere dayanarak, projenin olası sonuçlarını ve beklenen değerini oluşturmak için klinik denemeler sırasında veya ürün lansmanından sonra meydana gelen olayları simüle ederiz. Hesaplanan değer, kaynak tahsisi ve proje planlaması da dahil olmak üzere hangi seçenekleri almamız gerektiğini belirlemek için kullanılır.

Daha derinlemesine incelemek için, yöntemin erken aşama proje değerlemesine uygulandığı bir kullanım örneğine bakalım. Erken aşama projelerinin doğası gereği yüksek belirsizlik seviyesi göz önüne alındığında, başarısızlık risklerini azaltarak başarının getirisini en üst düzeye çıkarmak için bolca fırsat vardır. Basitçe söylemek gerekirse, bir proje yaşam döngüsünde ne kadar erken olursa, esnek karar alma potansiyeli o kadar artar (örneğin, stratejik ayarlamalar, pazar genişlemeleri, terk edilme olasılığının değerlendirilmesi vb.). Bu nedenle, esnekliğin değerini değerlendirmek, erken aşama projelerinin tüm değerlerini yakalamak için son derece önemlidir. Bu, gerçek opsiyonlar teorisi ve simülasyon modeli birleştirilerek yapılabilir.

Hipotez odaklı simülasyonun etkisini ölçmek, hem süreç hem de sonuç perspektiflerinden bir değerlendirme gerektirir. Maliyet azaltma, zaman verimliliği ve gelir artışı gibi tipik göstergeler, yatırım getirisini ölçmek için kullanılabilir. Ancak, özellikle bazı kararlar eylemsizlik içerdiğinde, karar alma sürecinin tamamını kapsamayabilirler. Ayrıca, iş kararlarının sonuçlarının hemen belirgin olmayabileceğini de unutmamak önemlidir. Örneğin, ilaç sektöründe klinik araştırmalardan pazara sunuma kadar geçen ortalama süre 10 yılı aşmaktadır.

Yani hipoteze dayalı simülasyonun değeri, karar alma sürecine nasıl entegre edildiğine bakılarak ölçülebilir. Simülasyon sonuçları karar verme üzerinde ne kadar etkili olursa değeri de o kadar yüksek olur.

Veri Analitiğinin Geleceği

Veri analizi üç ana eğilime ayrılması bekleniyor: (1) Büyük verilerdeki kalıpları tanımlamayı amaçlayan, verilerde bulunan kalıpların tahmin etmek istediğimiz geleceğe uygulanabileceği varsayımıyla çalışan tümevarımsal bir yaklaşım (örneğin, üretken yapay zeka). ); (2) Yeterli verinin kullanılamadığı durumlarda (örn. nedensel çıkarım) olguların yorumlanmasına ve anlaşılmasına odaklanan analitik bir yaklaşım; ve (3) Gelecekteki sonuçları görmek için iş kurallarına, ilkelerine veya bilgisine dayanan tümdengelimli bir yaklaşım. Daha az veri mevcut olduğunda bile çalışır (örn. hipotez odaklı bir simülasyon).

Yüksek Lisans'lar ve diğer veriye dayalı analitikler, pratik uygulamalarını önemli ölçüde genişletmeye hazırlanıyor. İnsan işini hızlandırarak, kalitesini artırarak ve hatta bazı durumlarda insan işini üstlenerek iş alanında devrim yaratma potansiyeline sahipler. Bu dönüştürücü değişim, bireylerin çabalarını, veri söz konusu olduğunda veri toplama/düzenleme/analiz/görselleştirme gibi daha fazla zaman alan faaliyetler yerine, eleştirel düşünme ve karar verme gibi işlerinin daha önemli yönlerine odaklamalarına olanak tanıyacaktır. analistler. Bu gerçekleştiğinde, hangi yöne hareket edileceğinin önemi artacak ve odak noktası, insanın karar alma mekanizmasının arttırılması olacaktır. Özellikle trend, orta ve uzun vadeli bir perspektiften gelecekteki belirsizlikleri yönetirken stratejik karar alma için veri analitiğini ve simülasyonu kullanmak olacaktır.

Özetle, yukarıdaki üç yaklaşım arasında uyumlu bir denge kurmak, veri analitiğinin gerçek potansiyelini en üst düzeye çıkaracak ve kuruluşların hızla gelişen bir ortamda başarılı olmalarını sağlayacaktır. Tarihsel veriler muazzam bir varlık olsa da, sınırlamalarını bilmek önemlidir. Bu sınırlamanın üstesinden gelmek için, veri odaklı bir yaklaşımla birlikte hipotez odaklı simülasyonu benimsemek, kuruluşların öngörülemez bir geleceğe hazırlanmalarını ve kararlarının öngörü ve sağduyuya dayanmasını sağlar.