حسنًا، القرارات في عصر التقنية الرقمية.
لأوضح شيئًا في البداية:
إنّ أهم القرارات البشرية لا ولن تتخذ آلياً.
تتخذ غريزيًا في ظل عدم يقين شديد.
لن أقوم بالحديث عن هذه القرارات.
فلا تلوموني على ذلك.
قرارات آلية بنسبة 0% كـ:
هذه أمثلة من حياتي: الزواج من زوجتي،
تخفيض الإعفاء الضريبي، عرض العمل الدائم في مركز CERN،
بدلًا من الزمالة الأستاذية في KIT،
أو تأسيس Blue Yonder.
في وقت لاحق، كانت هذه جميعًا قرارات جيدة جدًا،
ولكنّها لم تكن واضحة قبل ذلك.
لذا أنا لا أتحدث عن هذه الأشياء.
لكني أصرح بأن 99% من كل القرارات التشغيلية
في الشركات، يمكن أن تكون آلية.
وستكون آلية.
وستطور في الوقت نفسه بهامش كبير.
ذلك ما سأتحدث عنه.
وهي بشكل خاص تتكرر، وبانتظام، إنّها قرارات متماثلة.
دعونا نأخذ مثالًا عن بيع التجزئة.
افرض أنك مدير متجر وعليك أن تقرر:
كم يمكنني أن أطلب من هذه المواد،
بحيث يكون لدي ما يكفي للغد،
لكن ليس الكثير بحيث عليّ أن أتخلص منه
عندما تنتهي مدة الصلاحية؟
عشرة؟ صفر؟ مئة؟
العديد من الناس عليهم اتخاذ ذلك القرار كل يوم، مرارًا وتكرارًا.
أو مرة أخرى، أنت مدير متجر:
هل تريد تخفيض سعر هذا المنتَج اليوم؟ أجل؟
بمقدار 5%؟ أو 10%؟ 20%؟
ذلك قرار يتوجب على الناس اتخاذه في غالب الأحيان.
أو لإرسال هذا الكتالوج المكلف لذلك العميل أو ذاك؟
هل يجدي الأمر؟ هل سيكون مناسبًا له؟
وهل سيكون مناسبًا بالنسبة لنا؟
هذه هي الأسئلة التي أتكلم عنها.
ألا تؤمن بـالـ 99%؟
أولًا، عليكم أن تعلموا كم تتطلب القرارات الشائعة في الحياة الواقعية.
وذلك شيء عن هذا،
إذًا 90% من هذه القرارات هي: ألا تفعل شيئاً، أو تفعل ما نفعله دائمًا.
ما يفعله الناس دائمًا،
حتى قبل مجيئي إلى هنا
وأردتُ إحضار كل ما تعلمته في الجامعة لهذا العمل.
أولًا، قيل لكم، "لا، نحن نفعل ذلك بهذه الطريقة دائمًا وأبدًا."
حوالي 9% يطبقون قواعد العمل بطريقة أو بأخرى.
ولكن العديد من قواعد العمل هذه، إذا دققتم بها جيدًا،
هي ليست جيدة للغاية.
ليس لدى أحدهم في الغالب إثبات حقيقي للقيمة.
فقط لحوالي 1% من القرارات،
يجلس شخص ويستخدم عقله ويفكر بشأنها.
وحتى الـ 1% هذه بعيدة عن المثالية.
من أجل هذا، علينا أن نعلم
بأن نظام اتخاذ القرارات البشري لديه نظامان.
ما يسمى بنظام واحد هو سريع وبديهي،
ولكن لديه تحيزات كثيرة.
النظام رقم اثنان بطيء ورشيد،
ولكنه صعب الاستخدام.
لماذا؟ لأنه يستهلك الكثير من الطاقة لكي يعمل.
لا نستخدمه معظم الوقت، بل نستخدم قواعد النظام واحد في الحياة اليومية.
وحتى العلماء والخبراء يستخدمون حدْسهم.
إنهم لا يفكرون ويقررون على نحو عقلاني بصورة دائمة.
وهذا مهم جدًا لنعرفه،
النظام واحد، النظام السريع، لا يمكنه التحدث بلغة الإحصائيات.
لا يمكنه الحكم حقًا بالمخاطر والفرص.
تلك مشكلة كبيرة.
(دانيال كانمان)، الحائز على جائزة نوبل،
قام بالبحث طيلة حياته حول كيف نفكر.
كتابه "التفكير السريع والبطيء"، يستحق القراءة فعلًا.
هو يصف كل هذا.
يصف كيف أن النظام واحد لدينا يتخذ القرارات،
وكله مشروح بالتطور.
لذا كان صحيحًا: نحن الآن هنا بتلك الطريقة.
لكن هنالك العديد والعديد من التأثيرات، على سبيل المثال، تأثير الإيكيا:
إننا نقدّر شيئًا ما على نحو أكبر
عندما نعمل عليه بجد.
هناك العديد مما يسمى "التحيزات المعرفية".
ومن المضحك فعلًا أن نرى
شخصًا ما مثلي الذي يظن نفسه عقلانياً جدًا،
لديه كل هذه التحيزات يوماً.
هكذا هو الأمر، ولا نستطيع فعل شيء حياله.
لذا، سؤالنا كان:
كيف يمكننا اتخاذ قرارات أكثر عقلانية مما نتخذه في الواقع؟
أصل هذه الفكرة جاء من مركز CERN وأكاديمية KIT،
حيث قمت بأبحاثي.
التطوير يقوم الآن في شركة Blue Yonder.
قاعدة من البيانات الكبيرة حقًا، إحصائيات بايزية، وتعلّم آلي،
علم البيانات والبرمجة العشوائية وسببية إعادة البناء.
بكلماتٍ أخرى، إنه علمٌ حقًا،
كيفية عمل العلماء للحصول على أفكار من خلال البيانات،
ومن ثم اتخاذ القرارات المستقبلية على ضوء هذه البيانات.
هذا تفكير وأخلاقيات علمية بحتة،
وهذا أيضًا، كما علمتُ، غير صحيح بمعظم الشركات.
نحاول القيام بهذه النقلة التكنولوجية
لتجديد العمليات التجارية بالطرق العلمية.
إذًا، هذا هو المفتاح.
المفتاح لقرارات أفضل في عصر التقنية الرقمية:
البيانات والخوارزميات.
لذا، أولًا أنتم بحاجة لبيانات موضوعية ذات صلة.
فهي غالبًا بيانات تخصكم أو تخص شركاتكم.
وتحتاجون لتنبؤات رياضية جيدة وصحيحة
لأحداث المستقبل القريب في قاعدة هذه البيانات، متضمنة حالات عدم اليقين.
وتلك نقطة هامة جدًا.
ويتولى أمرها المجال الذي يسمى بـ "التحليلات التنبئية".
ومن ثم تريدون أيضًا معرفة إذا ما قررتم هذا القرار أو ذاك، ما معنى ذلك؟
لذا تريدون عامل التكلفة وعامل المنفعة:
ما هي النتيجة من هذا القرار أو ذاك؟
ومن ثم تريدون تحسين هذا القرار
باستخدام التنبؤ ودالة المنفعة
لإعطاء وصفة بما ينبغي عليكم القيام به.
ذلك يسمى بـ"التحليلات التنبئية".
وفي النهاية، "نظام (كينجز)":
إذا قمتم بالحصول على شيء الآن، يمكنكم جعله آليًا،
ومن ثم سيكون آليًا بالكامل.
متى يمكننا استخدام التحليلات التنبئية؟
ما بين عمليات عشوائية بحتة، مثل اليانصيب،
وعمليات حتمية تمامًا، مثل البندول الميكانيكي.
معظم العمليات التي تهمنا هي ضمن ذلك.
لذا يمكن التنبؤ بها جزئيًا،
ولكن بداخلها هناك الكثير من العشوائية وعدم اليقين.
يعتقد معظم الناس أن العالم هو حتمي للغاية. هذا ليس صحيحًا.
هناك بعض الحتمية داخله،
وهو عملنا للحصول على هذا المكوّن.
ولكن هناك دائمًا الكثير من عدم اليقين في الداخل،
وفي تقييم قيمة قرار ما،
نحن بحاجة لأخذ عدم اليقين بعين الاعتبار أيضًا.
هذه نقطة بغاية الأهمية.
لذلك، هذا هو ما يمكن أن تفعله التحليلات التنبئية.
بالعودة إلى مدير متجرنا، ومشكلته:
كم عدد المواد التي يطلبها؟
ربما هناك العديد من العوامل المؤثرة
على عدد المواد التي سيتم بيعها في الغد،
من الطقس وتوقعات الطقس والسعر والترويج،
بأيّ يوم من الأسبوع والعطلات والموسمية وهلمّ جرا.
لكن ينبغي لمدير المتجر أن يتخذ قراره على أساس،
أو على أخذ معلوماته من العديد من الأحداث الفردية:
وهي العديد من المواد، العديد من المواقع، العديد من النقاط بنفس الوقت.
سويةً، يوجد العديد من القرارات لاتخاذها
يجب أن تكون نتيجة التحليلات التنبئية
ليس فقط قيمة
بل ألا تكون 80 قطعة،
لأننا لا نعرف ما إذا كان سيتم بيع 80 قطعة في الغد -
ولكن بالتوزيع على جميع الاحتمالات الممكنة:
79، 80، 81، 82، وهلمّ جرا.
الناتج هو احتمال لكل من الاحتمالات المستقبلية،
توزيع احتمالي.
إذا كان لديكم ذلك لكل من الحالات،
إذًا يمكنكم حساب ما هي قيمة القرار.
تلك هي التحليلات الوصفية.
استخدام التنبؤات لاتخاذ القرارات على أساس دالات المنفعة،
المعروفة بطريقة أو بأخرى أو يجب العثور عليها.
ما زال قرار الإدارة: ما هي قيمة هذا أو ذاك؟
علينا أن نقرر ما هي القيمة، ما نريد تحسينه.
التطبيقات الوصفية تعطي وصفات، ووصف لكل القرارات.
قد تكون الوصفة: اتخاذ البديل الثاني، وشراء 38 في الغد.
لبعض المهام الدقيقة جدًا،
والتعقيد الرياضي والتقني
للعملية برمتها، والتنبؤ والقرار،
ويمكن بالفعل الاستعانة بمصادر خارجية تمامًا،
ويمكنكم شراؤه في بعض الحالات كحل متاح في السحابة.
مع التحليلات التنبئية، يمكننا في كثير من الأحيان تحقيق هدفين متبادلين.
هذا مثير جدًا للاهتمام،
لأنه عادة في قرارات الإدارة، لا يمكنكم فعل ذلك.
على سبيل المثال، في أمر الشراء الأمثل،
يمكن أن يكون لديكم زيادة توافر خلال الموسم،
وتقليص في آن واحد ما تبقى في نهاية الموسم،
مثلًا في أزياء البيع بالتجزئة.
أو يمكنكم تقليل معدل النفاد من المخزون في رفوف اللحوم،
ولكن بنفس الوقت، يمكنكم تقليل نفايات اللحوم
في نهاية العمر الافتراضي.
أو يمكنكم توفير 35٪ من ميزانيتكم التسويقية،
ولكن ما يزال هناك مزيد من الزبائن يشترون منتجاتكم.
هذه أمثلة ممكنة مع هذه التقنيات.
لقد قمنا أيضًا بأتمتة عمل العلماء،
أي من علمي الخاص كمتخصص بفيزياء الجسيمات.
لذلك رأينا أنه يجب على طالب الدكتوراه أو الباحث عادة
أن يفعل أشياء مشابهة جدًا،
وبمجرد فهم ذلك، يمكنكم محاولة تحسين كل هذا.
لقد وجدنا أن أطروحة الدكتوراه عن فيزياء الجسيمات عادة
يمكن أن تتم من خلال 72 قرار،
ويمكن لها جميعًا أن تكون الأمثل.
وقد تم ذلك لإحدى التجارب الأكثر نجاحًا
في فيزياء الجسيمات التجريبية، تجربة (بيل) في اليابان.
تم إعادة معالجة جميع البيانات التي تم جمعها على مدى عشر سنوات
ببرنامج مماثل،
وكان الناتج أفضل مرتين
مما فعل 400 من الفيزيائيين، جنبًا إلى جنب معًا، في عشر سنوات.
وكان ذلك هو عمل التعلم الآلي أو الذكاء الاصطناعي،
وثلاثة طلاب دكتوراه يوازي حوالي 500 أطروحة دكتوراه عادية،
ويتوازى مع عشر سنوات أخرى من أخذ البيانات،
الذي كان سيكلف 700 مليون يورو.
في كثير من الأحيان لدينا الكثير من القرارات التي يجب أن يتخذها الإنسان.
مثلًا: 130,000 مواد، خمسة عمليات تطوير،
ثلاثة مواقع التخزين، واثنين من التنبؤات 40 يومًا مقدمًا، وهلم جرا للقيام به،
وعلى الفور لديكم بضع مئات ملايين القرارات.
لذلك فمن الجيد دائمًا الأتمتة بعد ذلك.
لأنه حتى إذا كان لديكم 100 مليون وصفة،
من سيقرأ كل الوصفات ثم يقرر ما يجب القيام به؟
ذلك هو المكان حيث نرى أن الأتمتة هو الهدف النهائي مما نريد.
على سبيل المثال، يمكن أن يُشاهد تأثير أتمتة القرار هنا:
فإن هذا هو معدل المخزون في سلسلة سوبر ماركت ألمانية
على مستوى المخزون الكلي المستمر
كدالة للوقت.
لذلك، كان مستوى المخزون الأصلي حوالي 7%،
ثم عندما بدأ المشروع، ترون أن الخط الأسود هناك،
أصبح أقل، وهذا ما نريد، إنه جيد لو أنه صغير،
وبعد ذلك فجأة، يوم ما، ونحن نقوم بأتمتة ذلك حقًا،
ولا يسمح لأي إنسان فعل أي شيء بعد الآن.
ثم ترون كانت النتيجة أفضل بكثير، وأفضل باستمرار.
هذا هو الشيء الجيد أو السيء.
لذلك، ثلاثة أمثلة في النهاية.
تجديد اللحوم الطازجة التلقائي لسلاسل السوبر ماركت
لا تعمل جيدًا للغاية،
في بعض محلات السوبر ماركت الألمانية، يتم ذلك تلقائيًا.
أيضًا التسعير الديناميكي:
إنه شيء يظهر بشكل متكرر في تجارة التجزئة.
مع الانترنت، من الطبيعي بالفعل.
كما أنها تأتي في مجال تجزئة الطوب والاسمنت.
إنها ليست سيئة حتى بالنسبة للعميل، أليس كذلك؟
لأن تاجر التجزئة لا يمكنه أبدًا محاربة العملاء،
على العميل أن يريد أن يأتي ويشتري،
لذلك لا يعني ذلك أن السعر هو دائمًا أعلى؛
فإنه يعني فقط السعر المناسب، في الوقت المناسب، للمادة الصحيحة.
لذلك معظم تجار التجزئة لا يحاربون العملاء، بل المنافسين،
ويستخدم المنافسون أيضًا أساليب مثل هذا في هذه الأيام.
أخيرًا، مثال آخر من البحث،
من تعاون Blue Yonder وKIT،
قمنا ببناء مثل نظام قرار مشابه على شريحة،
وهذا يحمل الآن الرقم القياسي العالمي في القرارات،
إنه ثمانية مليار قرار في الثانية،
وهذا للجيل القادم من مسرعات الجسيمات.
تم إنتاج الكثير من البيانات في الحساسات، تلك التي لا يمكن قراءتها بعد الآن.
لذلك هناك رقاقة على الحساسات مباشرة، التي تقرر:
"حسنًا، في هذه الحالة، يبدو أن هذا الجزء من الاستجابة
مهم حتى نتمكن من حفظه،
وضعناه في جهاز كمبيوتر،
والبعض الآخر لا يقرأ بعد الآن".
لذا، هذه هي الأشياء القادمة.
وهنا، من الواضح جدًا، أنها مجرد وقت،
ليس هناك شخص سيكون لديه الوقت لاتخاذ القرار،
يجب أن يكون سريعًا للغاية.
ما أتحدث عنه هنا ليس المستقبل البعيد، بل إنه موجود الآن،
وبالتأكيد، سوف يتطور أكثر.
لذلك، توقعي هو أنه بعض العمل الروتيني المتكرر،
ولكن أيضًا الأعمال الإدارية،
لذلك ليس فقط وظائف العمال ستتغير في المستقبل،
بل أيضًا ستتم أتمتة الأعمال الإدارية، مثلي.
هل يجب أن نخاف من ذلك؟
أعتقد لا، إنه ابتكار عادي، إنه يجعلنا أقوى،
يجعل قراراتنا الاستراتيجية أكثر كفاءة ومستدامة أيضًا.
وأعتقد أن هذا هو الطريق نحو مستقبل أفضل،
وأنا مقتنع تمامًا بأنه لا مفر منه. سيأتي.
ليس علينا النقاش بذلك،
إنها مسألة وقت فقط، وسوف تأتي، حتمًا.
شكرًا جزيلًا.
(تصفيق)