Анпилогова.Прогнозирование в менеджменте

1.

Прогнозирование
в современном
бизнес-менеджменте
Эволюция инструментов принятия решений: от анализа
данных к интеллектуальной адаптации бизнеса в
условиях неопределенности.

2.

Прогнозирование как функция
упреждающего управления
Прогнозирование предваряет планирование и обеспечивает адаптацию бизнеса к турбулентности рынка.
В условиях неопределенности стратегия становится «живым процессом» регулярной диагностики, а
менеджмент смещается от жесткого контроля к интеллектуальной поддержке решений, основываясь на
системном анализе данных и оценке вероятных сценариев развития организации.

3.

Количественные методы
Используют исторические данные,
статистические модели и алгоритмы
машинного обучения для планирования
ресурсов. Оптимальны при наличии
накопленной статистики для оценки точности
через метрики MAE, RMSE и MAPE.
Качественные методы
Основаны на экспертных оценках и
логическом анализе. Применяются при
недостатке данных, позволяя эффективно
улавливать долгосрочные тренды и слабые
сигналы в условиях неопределенности и
отсутствия статистики.

4.

Оптимизация точности прогнозов
в управленческом цикле
Сбор и подготовка данных
Определение объектов анализа и
очистка исторических данных от
аномалий, дубликатов и ошибок для
повышения качества
моделирования.
Выбор методов анализа
Интеграция количественных
статистических моделей,
алгоритмов машинного обучения и
качественных экспертных оценок
для принятия решений.
Валидация и корректировка
Сравнение предсказаний с фактами,
расчет метрик точности (MAE,
MAPE) и доработка моделей для
минимизации рисков и ошибок.

5.

Трансформация бизнес-прогнозирования через
агентный ИИ
Фаза 1
Сбор и подготовка
данных
Централизация данных из
разных систем для
создания единой
библиотеки шаблонов,
инструментов и
качественной
аналитической базы.
Фаза 2
Проектирование рабочих
процессов
Переосмысление бизнеспроцессов: переход от
пошагового выполнения
задач к новым
сценариям, где агент ИИ
берет на себя
исполнение.
Фаза 3
Тестирование и
валидация
Проверка
работоспособности
агентов, корректировка
ошибок и создание
демонстрационных
моделей для оценки
измеримых результатов.
Фаза 4
Автономное выполнение
задач
Автоматизированная
работа ИИ-агентов,
мониторинг выполнения
целей и корректировка
действий без участия
человека в процессах.

6.

Вероятностные сценарии и современные
методы бизнес-прогнозирования
Управление будущим через анализ данных в реальном времени и моделирование рисков
Моделирование сценариев
Технология Demand Sensing
Вместо единственного прогноза строятся
вариативные сценарии, позволяющие оценить риски
и подготовить реакцию заранее.
Использование данных в реальном времени для
оперативной синхронизации закупок, производства и
текущих бюджетов компании.
Выбор метода анализа
Оценка точности
Качественные методы при нехватке данных,
количественные для истории продаж и AI/ML модели
для сложных зависимостей.
Применение метрик MAE, RMSE и MAPE для
объективной проверки качества выбранных моделей
в условиях неопределенности.

7.

Человеческий фактор:
ключ к принятию
решений
ИИ оптимизирует аналитику, однако управленческое
суждение остается прерогативой лидера.
Критическое мышление, этика и эмоциональный
интеллект определяют успех в условиях
неопределенности. Прогнозирование сегодня — это
инструмент непрерывной адаптации, превращающий
стратегические данные в гибкие решения до того, как
проблемы станут очевидными.

8.

Прогнозирование — ключевая
компетенция современного
менеджмента
Эффективное прогнозирование сегодня строится на синтезе качественной экспертизы, предиктивной
аналитики и ИИ-систем. Успешный менеджмент опирается на вероятностные сценарии, где технологии
обеспечивают точность данных, а человек сохраняет ответственность за стратегический выбор,
критическое мышление и этический вектор развития организации.

9.

Спасибо за
просмотр
Подготовил(а): Имя и Фамилия