در پادکست «ماشین چه‌می‌شد‌اگر»: دارماتجا اودانداراو درباره ظهور تحلیل‌های علّی و هوش اقتصادی مبتنی بر شواهد صحبت می‌کند

https://www.youtube.com/watch?v=c9Qib8q7AAo

توسط اریکا بالا

در عصری که با نوسان، تغییرات سریع تکنولوژیکی و رقابت شدید تعریف می‌شود، تصمیم‌گیری هم حیاتی‌تر و هم پیچیده‌تر شده است. یک اپیزود پادکست اخیر که یک متخصص ارشد علم داده، دارماتِجا پریادارشی اودانداراو، در آن حضور داشت، بررسی کرد که چگونه چارچوب‌های تصمیم‌گیری مبتنی بر داده که بر اساس آمار، استنتاج علّی و استدلال اقتصادی استوار هستند، نحوه ارزیابی ریسک، سرمایه‌گذاری و استراتژی سازمان‌ها را متحول می‌کنند.

به جای تمرکز بر تئوری انتزاعی، بحث بر واقعیت رو به رشدی در سراسر صنایع تأکید کرد: شهود به تنهایی دیگر برای تصمیمات پرمخاطره کافی نیست. از راه‌اندازی محصول و استراتژی‌های قیمت‌گذاری گرفته تا پیش‌بینی مالی و ارزیابی سیاست، رهبران به طور فزاینده‌ای بر سیستم‌های تحلیلی دقیق برای هدایت انتخاب‌هایی که عواقب چند میلیون دلاری دارند، تکیه می‌کنند.

فراتر از داشبوردها: از تفکر توصیفی به علّی

یکی از مضامین اصلی گفتگو، تمایز بین تجزیه و تحلیل توصیفی و هوش تصمیم‌گیری بود. در حالی که داشبوردها و شاخص‌های کلیدی عملکرد برای نظارت بر عملکرد ضروری هستند، پادکست تأکید کرد که دانستن اینکه چه اتفاقی افتاده است اساساً با دانستن چرایی آن متفاوت است.

دارماتِجا توضیح داد که سازمان‌های مدرن به سمت مدل‌های استنتاج علّی و تکنیک‌های آماری پیشرفته که روابط علت و معلولی را به جای همبستگی‌های سطحی جدا می‌کنند، حرکت می‌کنند. این تکامل به تصمیم‌گیرندگان اجازه می‌دهد به سؤالاتی مانند این پاسخ دهند:

• آیا این ابتکار واقعاً باعث رشد شد، یا رشد به هر حال اتفاق افتاد؟
• اگر مداخله نمی‌کردیم چه اتفاقی می‌افتاد؟
• کدام سرمایه‌گذاری ارزش افزوده واقعی ایجاد کرد؟

این سؤالات که زمانی محدود به اقتصاد بودند، اکنون تصمیمات تجاری واقعی را در سراسر فناوری، امور مالی، انرژی و سیاست‌گذاری عمومی شکل می‌دهند.

ارزیابی اقتصادی در عصر هوش مصنوعی

یکی دیگر از حوزه‌های کلیدی تمرکز که دارماتِجا در این اپیزود مطرح کرد، ارزیابی اقتصادی ابتکارات تجاری، به ویژه در محیط‌های مبتنی بر فناوری بود. همانطور که شرکت‌ها به شدت در هوش مصنوعی، اتوماسیون و تحول دیجیتال سرمایه‌گذاری می‌کنند، رهبران با فشار فزاینده‌ای برای توجیه بازده با اطمینان آماری به جای پیش‌بینی‌های خوش‌بینانه مواجه هستند.

پادکست تأکید کرد که مدل‌سازی نرخ بازگشت سرمایه مدرن دیگر یک تمرین استاتیک صفحه‌گسترده نیست. در عوض، سازمان‌ها شبیه‌سازی‌های پیش‌بینی‌کننده، پیش‌بینی مبتنی بر سناریو، تجزیه و تحلیل ضد واقعی را اتخاذ می‌کنند.

این ابزارها به مدیران اجازه می‌دهند تصمیمات را تحت شرایط آینده متعدد مانند رکود بازار، تغییرات نظارتی، یا شوک‌های تقاضا قبل از تعهد منابع آزمایش کنند. بحث این تغییر را به عنوان پاسخی به پاسخگویی رو به رشد تعبیر کرد: هیئت‌های مدیره، تنظیم‌کنندگان و سرمایه‌گذاران اکنون توجیه مبتنی بر شواهد برای شرط‌بندی‌های استراتژیک را انتظار دارند.

کاربردها و چالش‌های دنیای واقعی

با پایه‌گذاری تئوری در عمل، پادکست نمونه‌های دنیای واقعی از نحوه اعمال تجزیه و تحلیل علّی پیشرفته در بخش‌ها را ارائه داد. در امور مالی، مدل‌های علّی به شرکت‌ها کمک می‌کنند تأثیر واقعی تغییرات قیمت و مشوق‌های مشتری را ارزیابی کنند. در انرژی و زیرساخت، مدل‌های پیش‌بینی، برنامه‌ریزی ظرفیت و کاهش ریسک را در میان تقاضای نوسانی و عدم اطمینان آب و هوایی هدایت می‌کنند.

آنچه به وضوح مشخص شد این است که علم داده دیگر یک عملکرد پشتیبانی نیست، بلکه در هسته تصمیم‌گیری سازمان‌های مدرن جاسازی شده است. تحلیلگران صرفاً گزارش نتایج نمی‌دهند؛ آن‌ها با کمی‌سازی عدم اطمینان و مبادلات، به طور فعال استراتژی را شکل می‌دهند.

با وجود وعده تجزیه و تحلیل پیشرفته، گفتگو از چالش‌ها طفره نرفت. یک مسئله مکرر مورد بحث، اعتماد بود. مدل‌های پیچیده می‌توانند شکست بخورند اگر:

• ذینفعان خروجی‌های احتمالی را اشتباه درک کنند
• رهبران به طور انتخابی از نتایج برای تأیید باورهای قبلی استفاده کنند
• سازمان‌ها فاقد ساختارهای حاکمیتی برای اطمینان از استفاده مسئولانه باشند

پادکست تأکید کرد که پذیرش موفقیت‌آمیز نیازمند سواد آماری در سطح رهبری، همراه با ارتباط شفاف بین متخصصان فنی و تصمیم‌گیرندگان است. بدون این هماهنگی، حتی دقیق‌ترین مدل‌ها نیز ممکن است نادیده گرفته یا سوءاستفاده شوند.

آینده: هوش تصمیم‌گیری به عنوان یک مزیت رقابتی

با نگاهی به آینده، اپیزود دارماتِجا تصویری از آینده‌ای را ترسیم کرد که در آن هوش تصمیم‌گیری به یک مزیت رقابتی تعیین‌کننده تبدیل می‌شود. سازمان‌هایی که می‌توانند به طور سیستماتیک تأثیر را اندازه‌گیری کنند، از آزمایش یاد بگیرند و استراتژی‌ها را در زمان واقعی تطبیق دهند، از کسانی که به شهود و فرآیندهای قدیمی تکیه می‌کنند، بهتر عمل خواهند کرد.

برخی از روندهای نوظهور مورد بحث شامل سیستم‌های تصمیم‌گیری تقویت‌شده با هوش مصنوعی، پلتفرم‌های آزمایش خودکار، مدل‌های یکپارچه اقتصادی و یادگیری ماشین بودند. این پیشرفت‌ها به سمت دنیایی اشاره می‌کنند که در آن تجزیه و تحلیل جایگزین قضاوت انسانی نمی‌شود.

چرا این گفتگو اکنون اهمیت دارد

اهمیت این پادکست در زمان‌بندی آن نهفته است. همانطور که بازارهای جهانی با فشار اقتصادی بر هوش مصنوعی، نظارت نظارتی و تغییرات تکنولوژیکی شتابان روبرو هستند، سازمان‌ها دیگر نمی‌توانند نقاط کور تصمیم‌گیری را تحمل کنند. این گفتگو با دارماتِجا تغییر گسترده‌تری را که در سراسر صنایع در جریان است منعکس می‌کند: از آگاهی از داده تا پاسخگویی تصمیم علّی.

برای متخصصان آمار، اقتصاد و علم داده، پیام روشن است. آینده متعلق به کسانی است که می‌توانند داده را به تصمیمات قابل دفاع، قابل توضیح و از نظر اقتصادی صحیح ترجمه کنند. همانطور که در اپیزود برجسته شد، تسلط بر این تقاطع آمار، فناوری و استدلال تجاری دیگر اختیاری نیست، بلکه برای رهبری در اقتصاد مدرن بنیادی است.

درباره سخنران: دارماتِجا پریادارشی اودانداراو 

دارماتِجا پریادارشی اودانداراو یک دانشمند داده و آماردان برجسته است که کارش شکاف بین آمار پیشرفته و کاربردهای اقتصادی عملی را پر می‌کند. او در حال حاضر به عنوان دانشمند ارشد داده-آماردان در آمازون خدمت می‌کند. می‌توان از طریق LinkedIn | Email با او تماس گرفت