Dan Andrei Iancu, profesor la Stanford Graduate School of Business, explică cum matematica aplicată, analiza datelor și inteligența artificială pot sprijini decizii în situații de criză — de la blocaje în lanțurile de aprovizionare până la alocarea resurselor medicale sau intervenții care vizează reducerea sărăciei.
Iancu subliniază însă că algoritmii nu rezolvă singuri problemele complexe: modelele sunt utile doar dacă datele sunt corecte, dacă obiectivele și constrângerile relevante sunt incluse în formularea problemei și dacă se iau în considerare criterii precum echitatea, reziliența sau impactul pe termen lung. El citează principii cunoscute în domeniu — „toate modelele sunt greșite, dar unele sunt utile” — și atenționează că eficiența soluțiilor depinde de calitatea datelor, de definiția succesului și de contextul de aplicare.
Profesorul avertizează asupra riscului adoptării premature a automatizării: companii care reduc personalul pot pierde competențe greu de recuperat, iar costurile reale ale AI pot crește pe măsură ce utilizarea se extinde. Soluția optimă, spune el, este adesea echipa hibridă om–mașină, în care AI completează, nu înlocuiește, judecata umană.
Iancu, originar din România, are diplome de la Yale, Harvard şi un doctorat în cercetare operaţională la MIT; cercetările sale se concentrează pe optimizare dinamică şi analiză prescriptivă aplicate lanţurilor de aprovizionare.
Comentarii recente