თანამედროვე ბიზნესში ყველაზე რთული სტრატეგიული ამოცანები ხშირად „ჩახლართული პრობლემების“ (Wicked Problems) კატეგორიას მიეკუთვნება. ეს ისეთი საკითხებია, სადაც უამრავი ცვლადი ერთმანეთშია გადახლართული, შედეგები მუდმივად იცვლება, ხოლო დაინტერესებული მხარეების ინტერესები ერთმანეთს ეწინააღმდეგება.
ტრადიციული ანალიტიკა ასეთ დროს ხშირად უძლურია, რადგან ის ცდილობს ცვლადები ერთმანეთისგან დამოუკიდებლად განიხილოს. რეალობაში კი ყველაფერი ერთმანეთზეა გადაბმული. თუმცა, არსებობს გამოსავალი – ახალი კონცეპტუალური ჩარჩო, რომელიც სწორედ ამ სირთულეებთან გამკლავებაზეა ორიენტირებული. გაიცანით კვანტური მოდელირება.
საინტერესო ის არის, რომ ამ ტექნოლოგიის გამოყენებისთვის სულაც არ გჭირდებათ ძვირადღირებული კვანტური კომპიუტერი, რომელიც ჯერ კიდევ შორეული მომავლის საგანია. კომპანიები უკვე დღეს იყენებენ ჩვეულებრივ კომპიუტერებს კვანტური მექანიკის პრინციპებზე დაფუძნებული ალგორითმების გასაშვებად და შთამბეჭდავ შედეგებსაც იღებენ.
რაშია კვანტური მოდელირების ძალა?
მთავარი განსხვავება მასშტაბურ ურთიერთდამოკიდებულებებშია. ტრადიციული მოდელირება (მაგალითად, რეგრესული ანალიზი) ეყრდნობა მიდგომას, რომ მიზეზები ერთმანეთისგან დამოუკიდებელია. კვანტური მოდელირება კი პირიქით, კავშირებს ეძებს, წყვილებსა და კლასტერებს, სადაც მრავალი მიზეზი ერთმანეთშია გადახლართული და ერთდროულად ახდენს გავლენას საბოლოო შედეგზე.
აი, როგორ მუშაობს ეს პრაქტიკაში სამი განსხვავებული ინდუსტრიის მაგალითზე:
ლოგისტიკის ოპტიმიზაცია
წარმოდგინეთ გლობალური გადამზიდი კომპანია, რომელიც საწვავის მზარდი ფასებისა და გეოპოლიტიკური არასტაბილურობის გამო, მარშრუტების დაგეგმვისას სერიოზულ პრობლემებს აწყდება. ტრადიციული ხელსაწყოები ვერ ახერხებდნენ ყველა რისკის ერთდროულად გათვალისწინებას.
კომპანიამ გამოსავალი ასეთ მეთოდში იპოვა. ნაცვლად იმისა, რომ მარშრუტები ხაზოვანად შეედარებინათ (მაგალითად, მარშრუტი A მარშრუტი B-ს წინააღმდეგ), მათ შექმნეს სიმულაცია, სადაც ერთდროულად გაითვალისწინეს საწვავის ხარჯი, დრო, რეგულაციები და მათი თანმდევი ეფექტები. შედეგად, სისტემამ შესთავაზა ისეთი ოპტიმალური მარშრუტი, რომელსაც სტანდარტული მოდელები ვერც კი ხედავდნენ.
ფარმაცევტული კვლევები
ერთ-ერთმა ფარმაცევტულმა კომპანიამ წამლის ეფექტიანობის შესაფასებლად (კერძოდ, ათვისების სისწრაფის დასადგენად) კვანტური მიდგომა გამოიყენა. ტრადიციულად, ასეთ დროს ცვლადებს სათითაოდ აკვირდებიან (დოზირება, მიღების დრო და ა.შ.), რაც რეალურ სურათს ამახინჯებს, რადგან ადამიანის ორგანიზმში ეს პროცესები ერთმანეთზეა დამოკიდებული.
მკვლევრებმა შეძლეს დაენახათ „ტალღოვანი ეფექტი“ – ანუ როგორ მოქმედებს ერთი ცვლილება მთლიან სისტემაზე. კომპანიის სტრატეგიული პროგნოზირების ხელმძღვანელის თქმით, ეს მიდგომა მათ საშუალებას აძლევს, უარი თქვან ხისტ გადაწყვეტილებებზე და მიიღონ ბუნდოვანება, როგორც პროცესის ნაწილი, სადაც ერთი ცვლადი გავლენას ახდენს ყველა დანარჩენზე.
თაღლითობის აღმოჩენა
ერთმა ფინანსური სერვისების კომპანიამ, რომელსაც თაღლითური ტრანზაქციების გამოვლენა სურდა, აღმოაჩინა, რომ ძველი მეთოდები ახალ გამოწვევებს ვეღარ პასუხობდა. სტანდარტული სისტემა ცალ-ცალკე აფასებდა ტრანზაქციის ზომას, ადგილმდებარეობასა და სიხშირეს.
კვანტური ლოგიკით აღჭურვილმა სიმულატორმა კი შეძლო დაენახა დამალული პატერნები. მაგალითად, სისტემამ ერთმანეთს დაუკავშირა ტრანზაქციის ღირებულება, კლიენტის ბოლოდროინდელი აქტივობა (როგორიცაა პაროლის შეცვლა) და სხვა ანომალიები. ამან ფირმას საშუალება მისცა გამოევლინა „სინთეტიკური იდენტობის თაღლითობის“ ისეთი შემთხვევები, რომლებიც ჩვეულებრივ პროტოკოლებს მარტივად უსხლტებოდა ხელიდან.
როგორ მოვემზადოთ კვანტური მომავლისთვის?
ბევრ მენეჯერს სიტყვა „კვანტურის“ გაგონებისას ფიზიკის ლაბორატორია ახსენდება, თუმცა რეალობა სხვაგვარია. მთავარია არა აპარატურა, არამედ აზროვნების სტილის ცვლილება.
დაიწყეთ მცირედით: არ არის საჭირო მთელი სისტემის თავიდან აწყობა. აირჩიეთ ერთი კონკრეტული, რთული პრობლემა (მაგალითად, მიწოდების ჯაჭვის შეფერხება) და შეხედეთ მას როგორც საპილოტე პროექტს. დააკვირდით, როგორ იქცევიან ცვლადები, როცა მათ ერთობლიობაში განიხილავთ.
იპოვეთ პარტნიორები: როგორც წესი, ინოვაციები კოლაბორაციით იბადება. არ არის აუცილებელი ძვირადღირებული ინფრასტრუქტურის შეძენა. ითანამშრომლეთ უნივერსიტეტებთან, სტარტაპებთან ან ტექნოლოგიურ გიგანტებთან, რომლებსაც უკვე აქვთ საჭირო რესურსი.
განავითარეთ „კვანტური წიგნიერება“: ისევე, როგორც წლების წინ მონაცემთა მეცნიერების შესწავლა გახდა აუცილებელი, ხვალინდელი ლიდერებისთვის კრიტიკულად მნიშვნელოვანი იქნება ალბათური აზროვნება და კავშირების დანახვის უნარი.
წყარო: HBR
