Business Forecasting

Majoritatea organizațiilor investesc sume considerabile în algoritmi complecși, crezând că precizia prognozei este o problemă pur matematică, însă realitatea ne arată că tehnologia fără un cadru de responsabilitate și comunicare este ineficientă. În volumul Business Forecasting, autorii Michael Gilliland, Len Tashman și Udo Sglavo demontează mitul conform căruia AI-ul este o soluție universală de tip „set and forget”. Apreciem modul în care lucrarea echilibrează rigoarea academică a lui Spyros Makridakis cu perspectivele pragmatice ale consultanților din domeniu, oferind o structură critică pentru evaluarea eforturilor de prognoză. Reținem că, spre deosebire de lucrarea anterioară a lui Gilliland, The Business Forecasting Deal, care se concentra pe soluții non-tehnice și gestionarea incertitudinii, noul titlu face pasul necesar spre viitorul tehnologic, explorând în profunzime deep learning-ul și rețelele neuronale. Ca și Stephan Kolassa în Demand Forecasting for Executives and Professionals, autorii distilează experiență reală în principii acționabile, însă pun un accent mult mai puternic pe rolul transformator al inteligenței artificiale în automatizarea deciziilor de stoc și supply chain. Cartea nu se limitează la modelare, ci analizează critic procesul de monitorizare a performanței și utilizarea Big Data, oferind 16 perspective diferite prin secțiunile de postfață, ceea ce conferă textului un caracter polifonic și extrem de actual. Este o resursă fundamentală pentru cei care doresc să treacă de la intuiție la o strategie bazată pe date, fără a ignora limitările inerente ale noilor tehnologii.