hpnboost ist Weltmarktführer, bezogen auf das Wissen um die Basisinformationsstrukturen für validierte Prognosen und Simulationen. Wir befassen uns mit den Auswirkungen der heutigen Informationseffizienz (Internet, mobile Kommunikation, Social Media …) auf die Gesellschaft, auf Staaten, auf ihre Regierungen und Regierungsorgane sowie auf die Wirtschaft. Im Mittelpunkt stehen dabei folgende Themen: Neuronale Netze, Digitalisierung und die Grenzen der Digitalisierung (Beispiele: autonomes Fahren, Roboter in der Altenpflege…), medizinische Versorgung, Versorgung mit Nahrungsmitteln und Getränken, Gesundheitsreformen, die Tragfähigkeit labiler Gleichgewichte, Massentourismus, internationales Kultursterben oder Verödung von Innenstädten, die weltweite Vereinheitlichung von Konsumbedürfnissen und ihre Befriedigung, frühe und extreme Technologieexposition der Jugend und ihre Folgen im Hinblick auf erziehungswissenschaftliche Themen sowie Themen zur Aus- und Weiterbildung in Schulen, Hochschulen und Berufen.

Erkenntnisse verschiedener Wissenschaftsdisziplinen werden kombiniert. Daraus entwickeln wir simulationsbasierte Zukunftsprojektionen, die es ermöglichen, Gefahren und Risiken rechtzeitig zu erkennen und zu antizipieren. Sind Gefahren und Risiken mit einem gewissen Signifikanzniveau abgeleitet und bekannt, kann rechtzeitig gegengelenkt werden. Problemlösungen, die als besonders leistungsfähig gekennzeichnet werden können, basieren in aller Regel auf labilen Gleichgewichten. Dies gilt insbesondere, wenn es um den Ausgleich verschiedener Interessenlagen bei Konflikten in der Entscheidungs- oder Meinungsbildung von Gruppen und Gremien geht. Dies gilt nicht nur bei betrieblichen Entscheidungssituationen. Diese Erkenntnisse lassen sich ohne Einschränkung beispielsweise auf supranationale Konfliktlösungsproblematiken übertragen.

Zur Vorgehensweise: Wir erarbeiten - basierend auf den individuellen Eigenschaften von Teammitgliedern - sogenannte Gruppenleistungsfähigkeitsindizes und sind bei aufwändiger Modell-, Variablen- sowie Parameterdefinition so in der Lage, mit fast abweichungsfreier Treffgenauigkeit zu prognostizieren, welches Team in einer Konkurrenzsituation im Hinblick auf ein gegebenes und formuliertes Ziel(-system) erfolgreicher sein wird.

Werden so z.B. die Mitarbeiter konkurierender Geschäftsbereiche von zwei Konzernen miteinander verglichen, prognostizieren wir über die Zeit sicher (Konfidenz in aller Regel anfangs schon über 85-90 %) welches Unternehmen oder welcher Unternehmensteil den größeren (wirtschaftlichen) Erfolg verbuchen wird. Das lässt sich damit erklären, dass unsere Modelle lernend und sich über die Zeit selbst verbessernd, gestaltet sind.

Beispiel: Eine sehr bedeutende Konzernsparte eines Pharmakonzerns befasst sich mit Herstellung und Vertrieb eines Blockbuster-Präparats. Ein Mitbewerber - vergleichbare Anwendungsbedingungen - ebenso. (In diesem Fall sei ein wirkstoffidentisches Präparat unterstellt.) Unsere Aufgabe: Wir begutachten absolut oder repräsentativ die Mitglieder beider Teams und treffen so valide Zukunftsaussagen über den zu erwartenden Erfolg.

Gegebenenfalls lässt sich das gewonnene Ergebnis weiterführen. Was heißt: Wir leiten beispielsweise Aussagen über drohende Risiken einer Übernahme des Geschäftsbereiches durch den Konkurrenten ab. Wir entwickelten so die Voraussetzungen, den Zugang zu sozioökonomischen Fragestellungen revolutionär zu erneuern. Denn nicht die buchhalterische Vergangenheit oder Bilanzierungsregeln bestimmen den Wert eines Unternehmens, sondern die Leistungsfähigkeit von einzelnen Mitarbeitern und Teams im Hinblick auf ihre zukünftig zu erwartende Zielerreichung.

hpnboost is technological world-market leader, when it comes to the validated information basis for prognosis and simulation. We have a look at the results and effects of today’s information efficiency (internet, mobile communication, social media, …) on society, states, governments/ political organs and business landscape (economics). The center of our interest is: neuronal networks, chances and boundaries of digitization (autonomous driving, robotics for elder care), medical and healthcare, distribution of food and beverage, health reform, the soundness of unstable equilibrium, mass tourism, international deflation and dead of culture or dying downtowns, tendency to worldwide unified consumption habits and consumption satisfaction, early and extreme technical exposition of youth and the results for education science, education and further education for pupils, students and professionals.

Results of various scientific disciplines are combined. Based on that we derive computer-based and learning simulations allowing projections for the future. We are able to realize threats and risks in due time. Knowing the future quite exactly on a defined level of significance, allows corrections upfront and maintains safeguarded pathways. Solutions which have proofed very stable are typically results of unstable equilibriums. This is especially the case, if we talk about processes of equalization of interests within groups, teams, committees. This refers not just on business decision making, but also and without constraints for supranational conflict management and solution.

How does our work look like? We derive from individual characteristics (examples: face recognition, body mass index, …) of single team members individual differential capacity indices and sum up for the whole team to an aggregated group differential capacity index for comparison purposes. After having then our complex simulation models fed with all needed parameters and variables, we are in the position to make almost exact predictions about the expected succeeding team in a competition (predefined goal-system) situation.

If we compare based on that scientific pattern competing teams of companies, we predict over time under certainty (confidence level at the beginning already typically above 85-90 %) which company or part of a company will succeed (economically) over time. This is, because our models are constructed as learning ones, self-improving over time and run by run.

Let us have an example: An impacting part of a major pharmaceutical company is manufacturing and marketing a blockbuster-product. A team of employees is working on that. A competitor, with similar size and structure is doing the same with their product (same compounds and ingredients in the drug). Our challenge: We have an absolute or representative look at the members of both teams and make valid prospections about expected succeeding team.

If requested, we do deep-dive analysis with available results and do further assessments on risks of upcoming company takeovers. Our achievement is a revolutionary new access to resolve socio economical questions. Not bookkeeping and accounting rules are determining the future value of a company, but the (aggregated) differential capacity indices (power) of our employees and teams considering future achievements of goals.

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