L’avvento delle tecnologie basate sui dati ha rivoluzionato le previsioni con l’intelligenza artificiale (IA). Tuttavia, nonostante questa avanzata capacità di prevedere basata sui dati, ci sono territori inesplorati dove fare previsioni è una vera sfida, come nel caso di pandemie o di nuove interruzioni tecnologiche.
La risposta a queste sfide? La simulazione orientata alle ipotesi. Questa strategia aiuta i decisori a esaminare vari scenari e a prendere decisioni informate. L’obiettivo è combinare la potenza dell’IA con la simulazione per affrontare l’incertezza.
Nel panorama dell’IA, il deep learning e i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) stanno spingendo le frontiere. Questa evoluzione ha reso possibile l’estrazione di informazioni da enormi quantità di dati, rendendo il processo decisionale basato sui dati alla portata di tutti.
Prendendo come esempio l’industria farmaceutica: presso Astellas, utilizziamo dati e analisi per determinare dove e quando investire. Tuttavia, prevedere il futuro in contesti nuovi o inesplorati è ancora una sfida. Nel tentativo di anticipare l’innovazione, come le terapie geniche, ci troviamo a navigare senza una chiara bussola.
Una soluzione? La simulazione orientata alle ipotesi. Essa simula come il mondo reale opera, permettendo di testare diversi scenari in ambienti virtuali. Questo approccio fornisce una varietà di scenari possibili, ognuno con differenti probabilità e impatti, illuminando così il percorso decisionale.
Presso Astellas, usiamo questa simulazione per formulare e testare ipotesi, affinando la nostra strategia decisionale, soprattutto in progetti iniziali dove l’incertezza è elevata. L’integrazione di teorie e modelli ci aiuta a valutare con precisione i progetti.
Guardando al futuro dell’analisi dei dati, vediamo tre tendenze principali:
- Approccio Induttivo: Identificare modelli in grandi set di dati.
- Approccio Analitico: Concentrarsi sulla comprensione di fenomeni dove i dati sono limitati.
- Approccio Deduttivo: Relying on rules or business knowledge to predict outcomes.
Con l’espansione degli LLM, le persone possono concentrarsi di più su attività cruciali come il pensiero critico. In questo scenario, l’analisi dei dati e la simulazione diventeranno ancora più centrali nella pianificazione a lungo termine.
Concludendo, è essenziale combinare diversi approcci all’analisi dei dati per affrontare le sfide future. Mentre i dati storici sono preziosi, non sono l’unico strumento a nostra disposizione. Combinando analisi dei dati e simulazione, possiamo navigare nel futuro con visione e prudenza.