Estratégia inspirada na física que impulsiona os negócios
Laboratório de Física Empresarial como um espaço educacional onde estudantes e pesquisadores podem modelo científico ambientes de negócios.

12 Ambientes de simulação de IA empresarial
O Business Physics Lab integra ambientes organizacionais interconectados para fornecer uma estrutura abrangente que complementa as decisões de negócios
1. Ambiente do cliente
Examinar os comportamentos dos clientes e melhorar a satisfação.
2. Ambiente do funcionário
Com foco na colaboração da equipe e na produtividade individual.
3. Ambiente do fornecedor
Simulação da dinâmica da cadeia de suprimentos.
4. Ambiente do concorrente
Previsão de estratégias competitivas e movimentos de mercado.
5. Ambiente do investidor
Modelagem de influências financeiras e tomada de decisões.
6. Ambiente comunitário
Avaliação dos impactos sociais e da responsabilidade corporativa.
7. Ambiente regulatório
Garantir a conformidade com as leis e políticas.
8. Ambiente tecnológico
Explorando os efeitos das tecnologias emergentes.
9. Ambiente de mercado
Compreensão das tendências de consumo e das demandas do mercado.
10. Ambiente do parceiro
Aprimorar a colaboração com partes interessadas externas.
11. Ambiente cultural
Incorporação de influências culturais organizacionais e sociais.
12. Ambiente de mídia
Gerenciamento de relações públicas, reputação e percepção da marca.
Metas e processo do laboratório de IA
Laboratório de IA para Física Empresarial aplica princípios inspirados na física, ferramentas avançadas de IA e simulações sintéticas para entender, simular e otimizar os comportamentos humanos e organizacionais. Ele combina modelos teóricos com abordagens orientadas por dados para resolver desafios comerciais complexos, melhorar a tomada de decisões, aprimorar a colaboração da equipe e refinar a eficiência operacional, tudo isso mantendo valores éticos e centrados no ser humano.
Metas do laboratório de física empresarial
- Modelagem do comportamento humano: Simule comportamentos importantes como motivação, colaboração e tomada de decisões usando sistemas baseados em agentes e dados sintéticos.
- Otimização organizacional: Teste fluxos de trabalho, estilos de liderança e dinâmica de equipe para melhorar a produtividade e a adaptabilidade.
- Integração ética de IA: Garantir que todas as ferramentas e modelos de IA estejam alinhados com a transparência, a justiça e os valores organizacionais.
- Insights práticos: Fornecer estratégias baseadas em dados que aprimorem a liderança, o envolvimento do cliente e o desempenho da força de trabalho.


Processo de laboratório de IA em 4 etapas
- 1. Simulação de aplicativos para ambientes de negócios do mundo físico
- Criação de simulações sintéticas de cenários de negócios do mundo real. Essas simulações incorporam funcionários sintéticos, clientes, concorrentes, fornecedores, mídia e outras partes interessadas.
- 2. Definição de princípios e funções sintéticos
- Aplicação dos 20 princípios da Física Empresarial (por exemplo, Força, Momento, Atrito) e estabelecimento de funções específicas para agentes sintéticos dentro das simulações.
- 3. Seleção do modelo e das ferramentas de IA
- Escolha de ferramentas e estruturas adequadas para a implementação. Isso pode incluir: LLM, LQM, RAG e plataformas.
- 4. Análise e otimização de resultados
- Os dados das simulações são analisados para extrair percepções acionáveis.
As 20 variáveis do laboratório de IA de física empresarial









Princípios inspirados na física empresarial
- Força (Motivação)
Fatores determinantes que influenciam as ações e os comportamentos. - Energia (esforço)
Recursos gastos para alcançar os resultados. - Momentum (Progresso)
Desempenho sustentado ao longo do tempo. - Fricção (Obstáculos)
Ineficiências ou barreiras nos processos. - Equilíbrio (estabilidade)
Equilíbrio entre carga de trabalho e capacidade. - Adaptabilidade (Elasticidade)
Capacidade de se ajustar a condições ou demandas variáveis. - Loops de feedback (autorregulação)
Feedback iterativo usado para melhorar o desempenho. - Otimização (alavancagem)
Maximizar os resultados e minimizar os insumos. - Inteligência distribuída (colaboração)
Solução coletiva de problemas por agentes humanos e sintéticos. - Confiança como estabilidade
Confiança como base para sistemas confiáveis. - Ciclos de ondas (padrões de comportamento)
Padrões recorrentes de desempenho ou demanda. - Entropia e renovação (longevidade do sistema)
Degradação ao longo do tempo e necessidade de rejuvenescimento. - Alinhamento (Ressonância)
Sincronização de metas e ações entre sistemas. - Velocidade (velocidade de execução)
A rapidez com que as tarefas são concluídas. - Interações orientadas por persona
Agentes sintéticos baseados em funções projetados para interação contextual. - Carga cognitiva (balanceamento de esforço)
Gerenciar a complexidade da tarefa e o esforço mental. - Redundância (Resiliência do sistema)
Sistemas de backup para garantir a continuidade. - Preconceito e ética (qualidade da decisão)
Garantir justiça, ética e transparência nas decisões. - Interferência (consequências não intencionais)
Interrupções decorrentes de ações ou decisões conflitantes. - Emergência (comportamento de sistemas complexos)
Novos comportamentos ou percepções resultantes das interações do sistema.
"Na busca pela inovação, os maiores avanços surgem na interseção da curiosidade, do conhecimento e da experimentação destemida."
Professor Thomas Hormaza Dow
Diretor do Laboratório de Simulação de IA de Física Empresarial
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