عند بداية دراسة تطبيقات التنبؤ على السلسلة، كنت أُخدع أحيانًا بالتقنية، معتقدًا أن دقة التنبؤ تعتمد بشكل كامل على مدى دقة النموذج، واكتمال جمع البيانات، وذكاء تصميم الاحتمالات. لكن بعد فترة من التجربة، أدركت أن العقبة الحقيقية أمام دقة التنبؤ ليست في التخمين نفسه، بل تكمن في مرحلة «تحديد النتيجة» في النهاية.

بصراحة: من يملك السلطة في تحديد ما إذا كانت الأمور قد انتهت أم لا؟ ومتى يُعتبر الأمر نهائيًا؟ كيف نضمن توافق الآراء بين التطبيقات المختلفة، حتى لا يواجه المستخدمون نتائج متباينة تمامًا، ويشعرون بالحيرة التامة؟

هذه نقطة يغفل عنها الكثيرون، وهي بالضبط العمل الأساسي الذي تقوم به APRO.

المستخدمون يمكنهم تقبل خسارة في التنبؤ مرة واحدة، فالتغيرات السوقية والأحداث ذاتها تحمل عدم يقين. لكن لا أحد يقبل أن يخطئ النظام في حسم النتائج. تخيل أنك تحلل البيانات مرارًا وتكرارًا، وتضع أوامر بحذر، وتنتظر مرور الوقت لرؤية النتائج، ثم تتفاجأ بأن التسوية النهائية لا تتطابق مع الواقع، أو أن وقت التسوية لحدث معين يظهر في واجهتين مختلفتين ويختلف بفارق نصف يوم — هذا الإحباط يمكن أن يدمر الثقة في المنصة كلها في لحظة.

لقد مررتُ أنا بنفسي بهذه التجربة. في ذلك الوقت، كنت أبحث بدقة، وأتخذ قرارات بحذر، لكن في النهاية وقعت في خطأ في التحقق من التسوية. ومنذ ذلك الحين، فقدت الثقة تمامًا في تلك المنصة.

أما قيمة APRO فهي في مساعدة المنصات على تجنب لحظة انهيار الثقة هذه. فهي لا تشارك في عملية التخمين، بل تركز على التحقق من النتائج، وتأكيدها، وتأمينها في النهاية. في منظومة التنبؤ الكاملة، تعتبر APRO حكمًا نزيهًا، وليس عرافًا يتظاهر بالغموض، فهي مسؤولة فقط عن التأكد من صحة الحقائق.