ნუცა თოხაძე  თბილისის სახელმწიფო უნივერსიტეტის კურსდამთავრებულია, რომელიც  ეკონომიკისა და მონაცემთა მეცნიერების მიმართულებით ამჟამად ლონდონში საქმიანობს.

 ნუცა  Annalect-ის მონაცემთა მეცნიერების გუნდში, უფროსი ანალიტიკოსი-პროექტის ხელმძღვანელის (Senior Analyst-Project Lead) პოზიციაზე მუშაობს.   Annalect,  Omnicom Group-ი American global media, marketing and corporate communications holding-ის ერთ-ერთი სააგენტოა.  ეს კომპანია კი, თავის დარგში  მსოფლიოში ტოპ ორ კომპანიაში შედის.   ახალგაზრდა მეწარმე, გარდა ამისა, ახალი   სტარტაპის,  “VASO AI”  დამფუძნებელი და დირექტორია. თავისი განვლილი გზის და ახლანდელი საქმიანობის შესახებ ნუცა თავად გვესაუბრება.

თბილისიდან ედინბურგამდე

2006 წელს ყველაზე რეიტინგული თსუ-ს ეკონომიკის და ბიზნესის ფაკულტეტი იყო, რომელზეც  საქართველოში  ყველაზე დიდი კონკურსი ამ მიმართულებაზე მოდიოდა.  ეკონომიკაც მაინტერესებდა და თსუ-ში მოხვედრის ინტერესიც მქონდა. სახელმწიფო უნივერსიტეტის  ეკონომიკის და ბიზნესის ფაკულტეტი  ეკონომიკის მიმართულებით 2011 წელს წარჩინებით დავასრულე.  2019 წელს ჩავაბარე  თსუ-ში დოქტორანტურაზე ეკონომიკის მიმართულებით, სადაც ვისწავლე წელიწადნახევარი და გავიარე ყველა სავალდებულო საგანი. 2021 წელს, როდესაც თემის წერა დავიწყე,  სწავლა შევწყვიტე, რადგან სასწავლებლად დიდ ბრიტანეთში წავედი.  დიდ ბრიტანეთში  მაგისტრატურაში სტატისტიკა და მონაცემთა მეცნიერება ვისწავლე და  ედინბურგის უნივერსიტეტი ასევე წარმატებით დავასრულე. მანამდე მაგისტრატურა, თეორიული მათემატიკის  სპეციალობით, ქართულ უნივერსიტეტში წარჩინებით დავამთავრე.

საქმიანობის სფერო და სტარტაპი

 Annalect -ში კონსულტაციას ვუწევ კომპანიებს, ვამუშავებ მონაცემებს, ვაგებ სხვადასხვა სტატისტიკურ მოდელებს,  ვამუშავებ  და  წარვადგენ პრეზენტაციებს კლიენტებთან, ვმართავ პროექტებს, ვმუშაობ კლიენტებთან და ვეხმარები მათ ევროპის, აზიის, აფრიკისა და შუა აღმოსავლეთის ბაზარზე ყოველწლიური მარკეტინგული ბიუჯეტის ეფექტიან დაგეგმვაში. დიდი კომპანიების ყოველწლიური მარკეტინგული ბიუჯეტი რამდენიმე მილიარდი დოლარია, ამიტომ მათთვის ბიუჯეტის ეფექტიანი დაგეგმვა უმნიშვნელოვანესია.  

ამასთან ერთად ვაწყობ ჩემს საკუთარ სტარტაპს, სახელად “VASO AI” რომლის დამფუძნებელი და დირექტორი ვარ.

დღეს ძალიან ბევრ სექტორში, როგორიცაა ეკონომიკა, ბიზნესი, მედიცინა და სხვა, ერთ-ერთი მთავარი გამოწვევა მოვლენებს შორის მიზეზ - შედეგობრივი კავშირების დადგენაა. მოვლენის გამომწვევი მიზეზი თუ ზუსტად ცნობილია, პრობლემის მოგვარება გაცილებით მარტივია. მაკროეკონომიკაში 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. მიკროეკონომიკაში-ფირმების დონეზე,  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. 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. “VASO AI” სტარტაპი დაეხმარება ეკონომიკაში საჯარო სექტორს ეკონომიკური პოლიტიკის უფრო სწრაფ და ეფექტიან დაგეგმვაში, კერძო სექტორს კი, როგორიცაა ენერგოსექტორი, საფინანსო სექტორი, მარკეტინგი, კომუნიკაციები და სხვა, სწრაფი და ქმედითი  გადაწყვეტილებების სწრაფ და ეფექტიან მიღებაში, ბიუჯეტის ეფექტიან დაგეგმვაში. ვფიქრობ სტარტაპი ასევე მნიშვნელოვნად დაეხმარება სამედიცინო სფეროს დაავადებების და მისი გამომწვევი მიზეზების სწრაფ იდენტიფიცირებაში.

სტარტაპი "VASO AI" განვითარების ადრეულ ეტაპზეა ე.წ. Pre-Seed Stage-ზე. ახლა ბიზნესმოდელზე, პროდუქტსა და გუნდის ჩამოყალიბებაზე ვმუშაობ. მის წარმატებაზე საუბარი ჯერ-ჯერობით ნაადრევია. ლონდონში სხვადასხვა სტარტაპ ღონისძიებებს  აქტიურად ვესწრები და ჩემს კომპანიას აქ არსებულ Venture Capital-ის (ვენჩურული, სარისკო კაპიტალის მქონე  კომპანია,  რომლებიც კომპანიის განვითარების ძალიან ადრეულ ეტაპზე ახორციელებენ ინვესტირებას და შემდეგ თვითონ ეხმარებიან კომპანიის აწყობაში) წარმომადგენლებს ვაცნობ. ვგეგმავ, რომ ოქტომბერ-ნოემბრისთვის pre-seed-funding-ზე მივიღო მონაწილეობა. ლონდონში ძალიან ბევრი Venture Capital -ია. 

მსურს ჩემი ცოდნის გამოყენებით გადავჭრა ისეთი პრობლემები, რომელიც სარგებელს მოუტანს ძალიან ბევრ ადამიანს და დაეხმარება სწრაფ განვითარებასა და წინსვლაში.

თსუ და რჩევა STEM საგნებით დაინტერესებულებს

ვფიქრობ, კარიერულ წინსვლას თბილისის სახელმწიფო უნივერსიტეტში მიღებულმა ცოდნამ და  იქ შეძენილმა კავშირებმა ხელი  ძალიან შეუწყო.  განსაკუთრებით,  ლექტორებმა რომლებიც ლექციების კითხვასთან ერთად წამყვან პოზიციებზე მუშაობდნენ საჯარო თუ კერძო სექტორებში. 

ტექნიკური საგნებით და დარგით დაინტერებულ ადამიანს ვურჩევ,  შეისწავლონ მონაცემთა მეცნიერება (Data Science),  ეს მეცნიერება ეკონომიკის, ბიზნესის, მედიცინის, თუ ხელოვნების, თითქმის  ნებისმიერი  დარგის მთავარი ბაზისი ხდება. ძალიან ბევრი დარგის განვითარება და პრობლემის აღმოფხვრა სწორედ მონაცემთა მეცნიერებაზეა დამოკიდებული. 

თსუ-ს ჰქონდა ბევრი პროგრამა, რომლებიც  საზღვარგარეთ სასწავლო და სამუშაო გამოცდილების მიღების  საშუალებას იძლეოდა, რაც  იქ სწავლას კიდევ უფრო მიმზიდველს ხდიდა. მე პირადად 2008 წელს გავიმარჯვე თსუ-ში არსებულ ევროკავშირის გაცვლით ERASMUS MUNDUS-ის პროგრამაში და 10 თვით ვიყავი სასწავლებლად და სამუშაო გამოცდილების დასაგროვებლად საბერძნეთში. ამ პერიოდში ძალიან ბევრი ადამიანი გავიცანი და  კონტაქტი შევიძინე, რაც შემდგომ თავის მხრივ, წინსვლაში დამეხმარა.