Какое место займёт человек в цепочке принятия решений, если технологии прогнозирования станут ещё точнее
Изображение создано нейросетью
Прогнозирование нужно для утоления любопытства, а также для обоснования решений с долгосрочными последствиями.
Мир становится все более многообразным, и это делает прогнозирование все менее точным. Но инструментарий прогнозирования — от методов обработки больших данных до алгоритмов — постепенно позволяет достигнуть приемлемой точности прогнозов.
Содержание:
Чем многообразнее мир, тем менее точны прогнозы
А мир становится все более разным. Поведение потребителей — сколько людей, столько моделей, и сегодня даже в низком ценовом сегменте люди ожидают персонализации продукта, сервиса, условий. Управленческие задачи — еще сложнее. Ведь каждое решение – от инвестиционного до условий отгрузки, — это учет или игнорирование целей разных людей, имеющих схожие или противоречивые интересы, по-разному информированных, по-разному ресурсных. Это неизбежно осложняет планирование и роняет доверие к долгосрочным решениям.
Как действуют компании? Кто-то идет путем упрощения — дают клиенту десяток вариантов «с запасом» цены, и пусть выбирает сам. Что не угадали — на утилизацию или распродажу. Кто-то, наоборот, минимизирует ассортимент, пропагандируя универсальность, многофункциональность, унисекс и оверсайз. При этом — минимализм в инвестициях, чтобы в случае неудачи или изменений свернуться или перезапуститься без потерь. Примеры обеих стратегий можно увидеть у поставщиков потребительской техники, продуктов питания, модных брендов, поставщиков компонентов, даже у проектных бюро.
Но для таких бизнесов как профессиональный сервис или разработка, продажи технологически сложных продуктов, устойчивый рост требует долгосрочного инвестирования в компетенции, активы и команду. Соответственно, для таких бизнесов ключевым фактором успеха становится результативное прогнозирование спроса, технологий, финансовых рынков и геополитики.
Интуиция или прогноз?
Насколько технологии прогнозирования результативны? Полагаю, они отстают от все более усложняющегося мира. Трем похожим людям договориться несложно, — спрогнозировать силу и интересы каждого на следующий период и выбрать, с кем из двух объединиться в альянс против третьего, — это достаточно простой алгоритм прогноза и принятия решения. Но в мире, где 4 миллиарда экономически активного населения объединены в миллиард корпораций, фирм и организаций, часть которых имеют неограниченный ресурс и недобрые помыслы, прогнозирование позволяет лишь навести резкость, до какой-то степени снизить неопределенность.
Знаю руководителей компаний, которые успешны, но минимально используют прогнозы. Задним числом они объясняют успех и стабильность тем, что опираются на интуицию и удачу, избегают спорных решений. Все же есть ли шанс, что технологии прогнозирования справятся с комплексностью, разнородностью данных, противоречивостью интересов и, в итоге, станут точнее? И какое место займёт человек в цепочке принятия решений в этом случае?
Где ждем наибольший прогресс
Лично я наибольшие ожидания возлагаю на повышение практической полезности прогнозов того, как рынок осваивает новое (technology, innovation adoption), прежде всего речь о прогнозах коммерческого успеха инноваций и скорости масштабирования (time to market), а также выявление слабых сигналов — потенциальных «дисрапторов», способных сломать длинные тренды и традиционные модели поведения, потребления, цепочки поставок. Прогресс в этих областях обещает самый сильный эффект для принятия инвестиционных решений и увеличения отдачи на активы.
Использование ИИ для разработки массовых модных коллекций или фармпрепаратов и протоколов лечения, — по сути это прогнозирование изменений спроса, стоимости или определенных белковых молекул.
Прогресс в этих областях существенно повысит роль руководителя, лидера в принятии решений. Ведь более качественные технологии прогнозирования оставят меньше шансов списывать неудачи на неопределенность в момент принятия решения или на регламент реагирования в момент, когда что-то пошло не так. Допускаю, что в ряде ситуаций качественный прогноз может выглядеть так:
● сценарий А: низкая вероятность того, что менеджмент или общество примет его, но высокая вероятность успеха, достижения цели в случае его принятия,
● сценарий Б: высокая вероятность того, что менеджмент или общество примет его, но низкая вероятность успеха, достижения цели в случае его принятия.
Более точная, полезная система прогнозирования: какой она станет
Очевидно, что если доверие к самому прогнозу в будущем станет выше, чем сейчас, решение будет зависеть от способности руководителя продавить сценарий А и его готовности взять на себя моральные издержки в случае, если люди проголосуют за сценарий Б. Вот почему точная система прогнозирования — то, что нужно сильному лидеру с созидательными установками в открытом обществе. В противном случае чем точнее система прогнозирования, тем в большей степени она способна стать инструментом манипуляции.
Второй момент – в условиях неопределенности и разнообразия мира лучшая система прогнозирования, скорее всего, та, которая способна выдать несколько обоснованных альтернативных сценариев с понятным алгоритмом обновления каждого из них по мере развития событий. Человек в этой ситуации становится в еще большей мере морально-этическим цензором рекомендаций системы.
Если речь идет о прогнозировании на относительно повторяющихся, стационарных данных, то не исключаю появления стандартов принятия решений и даже сертификации ПО. Использование прогнозов в принятии управленческих или технических решений, допускаю, станет аналогичным тому, как сейчас принимаются решения о ремонтных работах на основе технологического регламента или о найме на основе требований к процедуре подбора и тестирования кандидатов. Не исключено, что в ближайшие 3-6 лет появятся такие роли как дизайнер прогнозного ПО, лоббист или эксперт по его сертификации.
Если же речь идет о прогнозировании, выявлении причинно-следственных связей на сравнительно небольших данных с важными «уникальными вкраплениями», об автоматизации принятия решений, то здесь пока практических инструментов нет. Ждем их из области исследований agentic AI. Читайте также
Как стать хорошим подрядчиком для крупного клиента. И что отличает хорошего подрядчика от плохого Как сделать свою компанию успешной, выигрывающей тендеры? Каковы основные критерии выбора подрядчика? Разбирался IT-World.
Если прогнозирование станет точнее, управленческие решения будут качественнее
Наконец, улучшение инструментов прогнозирования ведет к тому, что умные, но небыстрые вернут себе хотя бы часть преимуществ перед быстрыми, даже если те менее компетентны. На сегодняшний день технологии прогнозирования далеко не всегда дают нам возможность принять лучшее решение. Но они дают скорость — быстрее получить информацию, обосновать решение и начать действовать, задав свой стандарт, представив себя как владельца самого лучшего и перспективного продукта в своем рынке, собрав верхний слой специалистов и наиболее нетерпеливых, потенциально лояльных потребителей. Второму, даже более качественному конкуренту, придется уже переманивать клиентов и специалистов, а маркетинг и бренд отстраивать от первого.
Если в будущем системы прогнозирования позволят принимать лучшее решение, это позволит лидеру бизнеса стать ближе к генерации идей, например, включиться в отбор прототипа для запуска и перепроектирование цепочки поставок, особых контрактных условий и линейки сопутствующих сервисов под разрабатываемый продукт.
Итого
Итого, если технологии прогнозирования станут значительно точнее, полнее во все более многообразном и противоречивом мире, на человека в большей мере лягут такие задачи как обоснование выбора между «выгодно и этично», отбор приемлемых, с точки зрения этики и правоприменения, рисков и особых условий. Решение этих задач потребует развития системного, критического мышления, креативности, культуры мыслить альтернативами – формулировать и сопоставлять альтернативные сценарии.