გაიცანით ნუცა თოხაძე - ქართველი ანტრეპრენერი, რომელიც ლონდონში საქმიანობს
Opinions expressed by Entrepreneur contributors are their own.
You're reading Entrepreneur Georgia, an international franchise of Entrepreneur Media.
ნუცა თოხაძე ანტრეპრენერია. იგი უკვე მეოთხე წელია, რაც დიდ ბრიტანეთში ცხოვრობს და საქმიანობს. თავდაპირველად შოტლანდიის დედაქალაქში გაემგზავრა, სადაც ედინბურგის უნივერსიტეტში მათემატიკის, კერძოდ კი "სტატისტიკისა და მონაცემთა მეცნიერების" მიმართულებით წარმატებით დაასრულა მაგისტრატურა. ამის შემდეგ იგი ლონდონში გადავიდა და მესამე წელია, რაც მსოფლიოს უმსხვილეს კომპანიებში მარკეტინგისა და მედიაკომუნიკაციების სფეროში იყენებს ეკონომიკის, ბიზნესის, მონაცემთა მეცნიერების ცოდნას და კონსულტაციებს უწევს მსხვილ კომპანიებს ყოველწლიური ბიუჯეტის ეფექტიან დაგეგმვაში, პარალელურ რეჟიმში კი საკუთარ სტარტაპს აწყობს.
"დღეს ძალიან ბევრ სექტორში, როგორიცაა ეკონომიკა, ბიზნესი, მედიცინა და ა.შ ერთ-ერთი მთავარი გამოწვევა მოვლენებს შორის მიზეზშედეგობრივი კავშირების დადგენაა, რადგან მოვლენის გამომწვევი მიზეზი თუ ზუსტად ცნობილია, პრობლემის მოგვარება გაცილებით მარტივია. ეკონომიკაში ერთ-ერთი გამოწვევა იმის ზუსტი გაზომვაა, თუ რა ეფექტი შეიძლება ჰქონდეს ეკონომიკურ პოლიტიკას - როგორც ფისკალურს, ისე მონეტარულს მთლიანად ეკონომიკაზე. მაგალითად, საფინანსო სექტორზე, დასაქმებაზე და ა.შ როგორც მოკლე, ისე საშუალო და გრძელვადიან პერიოდში. ბიზნესში, მაგალითად, როგორიცაა მარკეტინგი, ერთ-ერთი მთავარი გამოწვევა იმის ზუსტი დადგენაა, თუ რა როლს ასრულებს მომხმარებლის საბოლოო გადაწყვეტილებაში ესა თუ ის მარკეტინგული არხი /პლატფორმა, რა დოზით მონაწილეობს და რომელ არხს ან არხებს აქვთ მნიშვნელოვანი კონტრიბუცია; მედიცინაში, კი ერთ-ერთი მთავარი პრობლემა იმის გარკვევაა, თუ რომელ დაავადებას რა იწვევს და სად არის რეალური მიზეზი", - აღნიშნავს ნუცა.
როგორც თავად აღნიშნავს, დღევანდელი მანქანური სწავლებისა და სტატისტიკური მეთოდები მოვლენებს შორის ძირითადად კორელაციას ზომავს, რაც მიზეზშედეგობრივ კავშირებს არ ნიშნავს და არ აჩვენებს.
"ჩემი სტარტაპის მთავარი მიზანიც ეს არის, რომ მოვლენებს შორის მიზეზშედეგობრივი კავშირები მიახლოებული სიზუსტით გაზომოს, განახორციელოს Causal Inference-ი Bayesian Network-ების, Causal Graph-ების, Neural Network-ებისა და მონაცემთა მეცნიერების სხვა მეთოდების გამოყენებით. სტარტაპი დაეხმარება ეკონომიკაში საჯარო სექტორს ეკონომიკური პოლიტიკის უფრო სწრაფ და ეფექტიან დაგეგმვაში, კერძო სექტორს კი, როგორიცაა ენერგოსექტორი, საფინანსო სექტორი, მარკეტინგი, კომუნიკაციები და სხვა გადაწყვეტილებების სწრაფ და ეფექტიან მიღებაში. სტარტაპი ასევე მნიშვნელოვნად დაეხმარება სამედიცინო სფეროს დაავადებების და მისი გამომწვევი მიზეზების სწრაფ იდენტიფიცირებაში, თუმცა ამ დარგში შესვლას შედარებით უფრო გრძელვადიან პერსპექტივაში ვფიქრობთ".
ნუცა ამბობს, რომ სტარტაპი "VASO AI" ადრეულ ეტაპზეა ე.წ. Pre-Seed Stage-ზე. ახლა ბიზნესმოდელზე, პროდუქტსა და გუნდის ჩამოყალიბებაზე მუშაობს.
"ლონდონში სხვადასხვა სტარტაპ ივენთებს აქტიურად ვესწრები და ჩემს კომპანიას აქ არსებულ Venture Capital-ის წარმომადგენლებს ვაცნობ. ვგეგმავ, რომ ოქტომბერ-ნოემბრისთვის pre-seed-funding-ზე მივიღო მონაწილეობა. ლონდონში ძალიან ბევრი VC-ია, რომლებიც კომპანიის განვითარების ძალიან ადრეულ ეტაპზე ახორციელებენ ინვესტირებას და შემდეგ თვითონ ეხმარებიან კომპანიის აწყობაში, რადგან სტარტაპმა თუ გაამართლა, ასე გაცილებით მეტ მოგებას იღებენ".
ნუცა ამჟამად Omnicom Media Group-ის წევრია. ეს ამერიკული კომპანიაა, რომელიც სიდიდით დარგში მსოფლიოში ტოპ ორ კომპანიაში შედის და ნუცა მისი ერთ-ერთი სააგენტოს, Annalect-ის მონაცემთა მეცნიერების გუნდში უფროსი ანალიტიკოსია.
იგი კონსულტაციას უწევს კომპანიებს, ამუშავებს მონაცემებს, აგებს Bayesian სტატისტიკურ მოდელებს, როგორიცაა MMM-ი, MTA, CWG-ი, აგებს და წარადგენს პრეზენტაციებს კლიენტებთან, მართავს პროექტებს, მუშაობს კლიენტებთან და ეხმარება მათ ევროპის, აზიის, აფრიკისა და შუა აღმოსავლეთის ბაზარზე ყოველწლიური მარკეტინგული ბიუჯეტის ეფექტიან დაგეგმვაში. როგორც ნუცა აღნიშნავს, დიდი კომპანიების ყოველწლიური მარკეტინგული ბიუჯეტი რამდენიმე მილიარდი დოლარია, ამიტომ მათთვის ბიუჯეტის ეფექტიანი დაგეგმვა უმნიშვნელოვანესია.
"ახლის შექმნის და გამოგონების სურვილი ბავშვობიდანვე მამოძრავებდა. ალბათ, 6-7 წლის ვიქნებოდი, როცა პირველად ვკითხე საკუთარ თავს, თუ რისი გაკეთება მინდოდა დედამიწაზე და გავიაზრე, რომ ახლის გამოგონებისა და შექმნის იდეა იყო ის, რაც დიდ სიამოვნებას მგვრიდა. მსურდა ისეთი რამ შემექმნა, რაც სრულიად ახალი იქნებოდა, ძალიან ბევრ ადამიანს სარგებელს მოუტანდა და განვითარებაში დაეხმარებოდა.
მამა არქიტექტორ-ანტრეპრენერი იყო, ოჯახის წევრები არქიტექტორები ან ექიმები არიან. ჩემი ხასიათის ჩამოყალიბებაში დიდი როლი სპორტმაც ითამაშა, 10 წელი მხატვრული ტანმოვარჯიშე ვიყავი და სხვადასხვა შეჯიბრებაში წარმატებით ვმონაწილეობდი".
ნუცა სხვადასხვა დროს კერძო და საჯარო სექტორში, ასევე არასამთავრობო ორგანიზაციებში მუშაობდა, წერდა სტატიებს ჟურნალ "ფორბსი"-სთვის, კითხულობდა ლექციებს ილიას სახელმწიფო უნივერსიტეტში და ბიზნესისა და ტექნოლოგიების უნივერსიტეტში. მუშაობა თავდაპირველად "Think Tank გრასში" დაიწყო, პროექტში "ფაქტ-მეტრი", სადაც პოლიტიკოსების განცხადებების სიზუსტეს მონაცემების და ფაქტების ანალიზის საფუძველზე ამოწმებდა. შემდეგ არასამთავრობო ორგანიზაციაში, "საზოგადოება და ბანკები", ეკონომიკურ ანალიტიკოსად მუშაობდა, ამას კი "საერთაშორისო გამჭვირვალობა - საქართველო"-ში მუშაობა მოჰყვა.
"ამის შემდეგ გადავინაცვლე კერძო სექტორში, "ალიანს გრუპ ჰოლდინგში", სადაც ბიზნესებს ვეხმარებოდი M&A მიმართულებით. ბოლოს კი მსოფლიო ბანკთან და ინოვაციებისა და ტექნოლოგიების სააგენტოსთან ერთად დავიწყე მუშაობა, როგორც კონსულტანტმა, ინოვაციების მიმართულებით ქვეყანაში არსებულ ყველაზე დიდ პროექტზე, "საქართველოს ეროვნული ინოვაციების ეკოსისტემა - GENIE", რომელსაც მსოფლიო ბანკი აფინანსებდა და რომლის მთავარი მიზანიც ქვეყანაში ინოვაციური ეკოსისტემის შექმნა იყო.
პროექტის ფარგლები ვაფინანსებდით სტარტაპებს, ტრენინგებს ვუტარებდით მეწარმეებს და ვხსნიდით ინოვაციის ჰაბებსა და ცენტრებს. ამის შემდეგ უკვე გავიაზრე, რომ საქართველოში ეკონომიკისა და ბიზნესის დარგის თითქმის ყველა სექტორში მქონდა ნამუშევარი და წვლილი შეტანილი, ამიტომ ახალი შესაძლებლობებისა და პროგრესისთვის საზღვარგარეთ წასვლის დრო იყო. მუშაობასთან ერთად მივხვდი, რომ ეკონომიკისა და ბიზნესის მთავარი ბაზისი მათემატიკაა, ამიტომ მათემატიკის, კერძოდ კი, სტატისტიკა და მონაცემთა მეცნიერების მიმართულებით ცოდნა უნდა გამეღრმავებინა".
დიდ ბრიტანეთში სწავლის დასრულების შემდეგ ნუცამ ლონდონში სტარტაპი ერთ წელში დააარსა, რადგან იცოდა, რომ ეს იყო ის, რისი კეთებაც სურდა, თუმცა მის კომპანიაზე აქტიური მუშაობის დასაწყებად ჯერ ევროპის ბაზრები კარგად უნდა შეესწავლა, ამიტომ პარალელურად, ლონდონში დიდი კომპანიებისთვის დაიწყო მუშაობა, რაც მის სტარტაპზე აქტიური მუშაობის დაწყების მნიშვნელოვანი წინაპირობა გახდა. დღეს მისი სტარტაპი ეკონომიკას, ბიზნესში და მონაცემთა მეცნიერებაში მის მიერ დაგროვილ ცოდნას და გამოცდილებას აერთიანებს.
