(Поредица за Bioform Labs) Сложност на навигацията: Разкриване на причинно-следствената структура на системите от реалния свят

ЗАБЕЛЕЖКА: Тази част е публикувана на страницата Medium на Bioform Lab. Можете да прочетете оригиналната част тук:https://medium.com/p/a83e0be23681 и да следвате Bioform Labs тук:https://medium.com/@BioformLabs

Част втора: Моделите на биоформи могат да помогнат за разкриването на нюансираната причинно-следствена структура на организациите — и да се адаптират, докато се развиват.

Въведение

Представете си, че сте капитан на кораб, плаващ през огромно и непредвидимо море. Всеки член на вашия екипаж има уникална роля и допринася за цялостното пътуване по свой начин. Вашата задача е да разберете тези роли и взаимодействия, за да осигурите гладкото плаване на вашия кораб. Това не е различно от управлението на организация, където множество фактори си взаимодействат по сложни начини, за да създадат резултати и да постигнат цели. Добре дошли в света на моделите Bioform.

В „първата част от нашата поредица“ ние въведохме модели и методология на биоформи, нов подход, който извежда — вместо да постулира — причинно-следствената структура на една система, надхвърляйки простото разпознаване на модели, за да улови основната динамика, която генерира тези модели.

Сега навлизаме по-дълбоко в сферата на сложността на реалния свят: компаниите*. Ще ви покажем как моделите на Bioform могат да идентифицират двигателите на приходите на компанията, проправяйки пътя за нашата трета част от поредицата, където ще проучим какво означава това за лидери на организации от различен тип.

*Важно е да се отбележи: Ние от Bioform Labs работим върху широк набор от приложения на тези модели: управление на екосистеми, валути, поддържани от природата, икономическо развитие, обществено здраве, организационна устойчивост, продуктова стратегия и растеж и други. Използваме примера на компания, за да илюстрираме потенциалните и краткосрочни приложения на нашия набор от инструменти в познат контекст. Ако се интересувате от това как те могат да се приложат към вашата организация или област на обучение — „свържете се с нас“!

Модели на Bioform в действие: Декодиране на двигателите на приходите

Компаниите са сложни системи с множество взаимосвързани части, които си влияят една на друга по нелинейни и често непредсказуеми начини. За да разберем наистина тези системи, се нуждаем от методология, способна да улови тази динамика. Тук идват моделите Bioform.

В скорошен проект използвахме модели на Bioform, за да декодираме двигателите на приходите на компанията. Резултатите бяха осветителни. Установихме, че финансовата ефективност и инвестиционната стратегия се очертават като значими предиктори за приходите. Въпреки това други фактори като оперативната ефективност и динамиката на пазара също изиграха решаваща роля. Тази нюансирана причинно-следствена структура, разкрита от моделите на Bioform, осигурява по-точно и всеобхватно разбиране на динамиката на приходите на компанията, както се наблюдава чрез финансови и икономически данни.

Наистина, въпреки че някои от тези констатации може да изглеждат като здрав разум - значението на финансовата ефективност или инвестиционната стратегия, например - от решаващо значение е да запомним начина, по който стигнахме до тези прозрения.

Нашият модел Bioform не идва предварително зареден с каквото и да е разбиране за бизнеса, пазарите, клиентите или какво може да доведе до приходи. Тя не е предназначена автоматично да дава предимство на определени променливи пред други или да е предубедена от предубедени представи за това какво „трябва“ да има значение. Вместо това той функционира като вид „причинно-следствен компас“, насочващ ни към потенциални причинно-следствени връзки в огромно море от данни.

Започнахме с невероятно ограничен набор от данни и модел, който в началото не знаеше нищо за компанията или нейната бизнес среда. Оттам успешно изведехме причинно-следствени модели, които показват какво движи приходите на тази конкретна компания. Това не изискваше суперкомпютри или огромни изчислителни ресурси — само методично, управлявано от данни изследване на потенциални причинно-следствени структури.

Освен това получените модели не са просто академични упражнения. Те имат практическо значение, като предлагат прозрения, които могат да ръководят вземането на решения от ръководители, мениджъри и анализатори.

Разбиране на организациите с биоформени модели

Сега нека направим крачка назад и да видим как стигнахме до тези прозрения. Започнахме, като дефинирахме системата от интереси — процесът на генериране на приходи на компанията — и идентифицирахме основния фактор, който искахме да предвидим — приходите на компанията. Използвахме публично достъпни данни за компанията и икономиката, обхващащи приблизително три десетилетия.

Нашият подход беше да създадем функционално представяне на процеса на генериране на приходи на компанията. Избрахме променливи, за които вярвахме, че биха могли да окажат значително влияние върху приходите на компанията, въз основа на нашето разбиране за компанията и нейната индустрия. Те включват финансова ефективност, инвестиционна стратегия и динамика на пазара. След това използвахме модели на Bioform, за да проучим как тези променливи си взаимодействат една с друга и допринасят за генерирането на приходи. Този процес ни позволи итеративно да прецизираме нашето разбиране за системата, което доведе до по-точен и нюансиран модел на динамиката на приходите на компанията.

Този итеративен процес на усъвършенстване е ключов аспект на моделирането на Bioform. Това не е еднократен подход, а непрекъснато изследване на потенциални причинно-следствени структури, като всеки път прецизираме нашата хипотеза въз основа на резултатите и се опитваме да увеличим способността на нашия модел да прогнозира точно приходите в различни състояния и условия.

Групирахме променливите в различни категории, които бихме могли да изследваме като потенциални двигатели на приходите. Тези категории формират основата за типовете модели, които ще изградим. Те включват оперативна ефективност (напр. събиране на приходи), финансова ефективност (напр. оборот на активи), инвестиционна стратегия (напр. капиталови разходи) и пазарна динамика (напр. настроения на инвеститорите, потребителски оптимизъм, лихвен процент на захранваните фондове).

Но как да измерим успеха на тези модели? Използваме метрика, наречена ниво на вариационна свободна енергия (VFE). VFE е мярка за това колко добре прогнозите на модела съответстват на наблюдаваните данни. Ниският VFE показва ниска „изненада“, което означава, че прогнозите на модела са тясно съгласувани с реалността, което показва висока предсказуемост и точност.

Общо изградихме и тествахме 23 модела. Променливостта в нивата на VFE и променливостта между моделите сочи към сложността на причинно-следствената структура и показва потенциални области за по-нататъшно изследване.

Производителност и променливост на модела

В нашия анализ установихме, че уместността и предсказващата сила на моделите варират във времето и в различните сценарии, отразявайки динамичния характер на компанията и нейната среда. Моделите, фокусирани върху финансовата ефективност и инвестиционната стратегия, включително променливи като общ дълг, собствен капитал и капиталови разходи, показаха висока точност, но представянето им варираше в различните периоди от време и места за събития. Това предполага, че докато тези фактори са значителни двигатели на приходите на компанията, тяхното влияние може да варира в зависимост от конкретните обстоятелства на компанията във всеки един момент.

От друга страна, моделите, улавящи цялостна пазарна динамика, като лихвата на фондовете на Фед, потребителското доверие и доверието на институционалните инвеститори, бяха по-стабилни, но по-малко точни. Това показва, че докато тези фактори оказват влияние върху приходите на компанията, те може да не са основните двигатели. Освен това тяхното влияние изглежда по-последователно във времето, което предполага, че те представляват по-широки икономически тенденции, които засягат всички компании, а не само тази, която изучаваме.

Тази променливост в представянето на модела подчертава сложността на причинно-следствената структура и динамичния характер на системите от реалния свят. Тя подчертава факта, че няма универсален модел, който може точно да предвиди приходите на компанията за всички времеви периоди и пространства за събития. Вместо това най-ефективният подход е да се използва набор от модели, всеки от които е съобразен с различни сценарии и периоди от време, и непрекъснато да се актуализират и усъвършенстват тези модели въз основа на нови данни и прозрения. Този итеративен процес на изграждане, тестване и усъвършенстване на модели е ключов аспект на моделирането на Bioform и е от съществено значение за навигиране в сложния и непрекъснато променящ се пейзаж на бизнеса.

Разкриване на сложността: Като навигация в бурно море

За да направим този процес по-осезаем, нека разширим метафората отгоре. Представете си, че сте капитан на кораб, който се опитва да премине през бурно море. Имате обща представа за посоката, в която трябва да вървите, и можете да наблюдавате текущите условия, за да разберете непосредствената си ситуация.

Прилагането на модели Bioform в този сценарий е като да започнете с основен курс и след това да го усъвършенствате въз основа на променящите се условия. Задавате курс, наблюдавате въздействието на вятъра и вълните и след това коригирате курса въз основа на вашите наблюдения. Може би се насочвате повече на изток, ако вятърът ви тласка на запад, или може би забавяте, ако вълните са твърде високи. Вие продължавате този процес на определяне на курс, наблюдение и коригиране, докато стигнете до вашата дестинация.

В контекста на моделите на Bioform, „дестинацията“ е приходите, които искаме да предвидим, „курсът“ е моделът, който използваме, а „вятърът и вълните“ са променливите, които смятаме, че влияят върху тези приходи. „Определяне на курс, наблюдение и коригиране“ е процесът на тестване и усъвършенстване на нашия модел. Ако прогнозите на модела не са достатъчно точни (отклоняваме се от курса), преразглеждаме нашия „план за навигация“ (модела), коригираме нашия „курс“ (променливи) и опитваме отново. Този итеративен процес на изграждане, тестване и усъвършенстване на модел Bioform отразява процеса на навигация в нашата метафора, подчертавайки динамичния и адаптивен характер на нашия подход.

Динамичната природа на системите от реалния свят

Тази метафора подчертава итеративния и адаптивен характер на нашата работа в Bioform Labs. Ние осъзнаваме, че сложни системи като това как една компания генерира приходи не са статични; те са динамични и постоянно се развиват, подобно на кораб, плаващ през бурно море. Нашите модели отразяват тази динамика, като непрекъснато адаптират и усъвършенстват своите прогнози въз основа на нови данни и прозрения.

Освен това разбираме, че уместността и предсказващата сила на тези модели могат да варират във времето и в различните сценарии. Точно както може да се наложи курсът на кораба да бъде коригиран въз основа на променящите се метеорологични условия или неочаквани препятствия, нашите модели може да се наложи да бъдат коригирани въз основа на промените в средата на компанията или бизнес стратегията.

Това признаване на динамичната природа на системите от реалния свят и необходимостта от модели, които могат да се адаптират към тези промени, е ключов аспект на моделите Bioform. Това ги отличава от традиционните аналитични техники, които често третират системи като статичен и непроменлив. Вместо да се опитваме да намерим универсален модел, ние приемаме сложността и променливостта на системите, които изучаваме, използвайки набор от модели, пригодени за различни сценарии, и непрекъснато усъвършенствайки тези модели въз основа на нови данни и прозрения. Този подход ни позволява да се ориентираме в сложния и непрекъснато променящ се пейзаж на бизнеса с по-голяма точност и проницателност.

Така че, докато тези констатации може да съответстват на това, което някои биха могли да нарекат „здрав разум“, начинът, по който стигнахме до тук, е всичко друго. Това е доказателство за силата на емпиричното, базирано на модел проучване и ценните прозрения, които този подход може да генерира.

В това изследване видяхме как моделите на Bioform предлагат уникален подход за разбиране на сложни системи. Те ни позволяват да навигираме в бурните морета от сложност и несигурност, насочвайки ни към по-задълбочено разбиране на системите, които изучаваме. Независимо дали прогнозираме приходите на компанията или моделираме динамиката на пазар, продукт или екосистема, моделите Bioform предоставят мощен инструмент за разкриване на сложността и осмисляне на света около нас.

Демонстрирахме как тези модели могат да декодират двигателите на приходите на една компания, разкривайки нюансирана причинно-следствена структура, която традиционните методи за анализ може да пропуснат. Тази способност да се улови динамичната и взаимосвързана природа на системните набори от реалния свят Отделно моделите на Bioform, предлагащи ценни прозрения, които могат да ръководят вземането на стратегически решения и разпределението на ресурсите.

В следващата и последна публикация в тази поредица ще проучим как моделите на Bioform могат да съставляват инструментариум от 21-ви век, който е от решаващо значение за организации от всякакъв вид - независимо дали са търговски, социални или ориентирани към околната среда - за подобряване на способността им да се адаптират... и по този начин повишава устойчивостта, производителността и въздействието.

Продължете към трета част: Биоформени модели: И така, какво?

Регистрирайте се за ранен достъп

Развълнувани сме да ви придружим на пътуването и ви каним да бъдете част от него. Като се регистрирате за ранен достъп до нашата платформа, вие ще бъдете сред първите, които ще изпитат силата на моделите Bioform. Ще придобиете нов поглед върху сложните системи, които движат вашия бизнес или област на обучение, и ще имате възможност да изследвате тези системи по начин, който е едновременно интуитивен и базиран на данни.

Ако проявявате интерес да се ориентирате в сложността на нашия несигурен свят с нас, ви каним да се регистрирате за ранен достъп до нашата платформа на: https://www.bioformlabs.org

И ако сте любопитни как моделите на Bioform могат да помогнат за справяне с конкретно предизвикателство или нужда, като разкриване на неочаквани причинно-следствени връзки за стимулиране на растежа, ще се радваме да проведем дискусия. Обърнете се към [email protected] или [email protected]. Нека проучим заедно как моделите на Bioform могат да осигурят прозренията, от които се нуждаете, за да се справите с вашите уникални предизвикателства и възможности.