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3 humanos + 1 ordenador = mejor predicción

Las computadoras a menudo vencían a las personas a predecir el futuro, como el analista político Nate Silver demostró de manera convincente durante las elecciones presidenciales de 2012 de los Estados Unidos y muestra en su libro la señal y el ruido. Pero los estudios han encontrado que las predicciones de los humanos a veces son mejores que las máquinas “. Así que digamos que está tratando de pronosticar el éxito de un […]
3 humanos + 1 ordenador = mejor predicción

Las computadoras a menudo golpean a la gente en la predicción del futuro, como demostró convincentemente el analista político Nate Silver durante las elecciones presidenciales de los Estados Unidos de 2012 y muestra en su libro La Señal y el Ruido. Pero los estudios han encontrado que las predicciones de los seres humanos son a veces mejores que las de las máquinas. Así que supongamos que está tratando de pronosticar el éxito de un producto en el lanzamiento. ¿Debe confiar en una computadora o confiar en la sabiduría de un experto?

Nuevas investigaciones sugieren que el mejor enfoque no es uno o otro; es ambos. Pero «ambos» no significa una simple mezcla 50/50. En contextos relativamente inequívocos, confíe más en el análisis informático. En los más inciertos, promediar las opiniones de tres expertos y dar mayor peso a su juicio combinado que a los resultados de la máquina.

Descubrimos estas pautas probando varias combinaciones de predicciones humanas e informáticas sobre canciones exitosas en las listas pop en Alemania y el Reino Unido. En el transcurso de 12 semanas pedimos a 180 personas —la mitad de ellas profesionales de la industria musical, la mitad de ellos estudiantes graduados sin conocimientos particulares del negocio de la música— que predijeran las 100 posiciones más importantes de singles de artistas establecidos y nuevos.

Hacer una predicción sobre una canción por un artista establecido es un problema «bien estructurado»: los datos anteriores de performance reducen la incertidumbre. Aquí encontramos que en un concurso directo del hombre contra la máquina, la máquina tendía a ganar (por «máquina» nos referimos a software que se basa en herramientas estadísticas comunes para analizar una presunta relación lineal). Pero los mejores resultados vinieron de mezclar predicciones humanas y computarizadas. El nivel de experiencia de los seres humanos era irrelevante; obtuvimos los resultados más precisos simplemente dando al pronóstico de la máquina un poco más peso que el de los humanos.

Para artistas desconocidos, un contexto más incierto, los humanos tendieron a vencer a la máquina. Pero una vez más, la combinación de predicciones computarizadas y humanas produjo los mejores resultados. Y en este caso la experiencia importaba mucho. Cuando miramos solo a los estudiantes, la combinación óptima dio mucho más peso a la predicción de la computadora. Para los profesionales de la industria musical, era todo lo contrario.

Luego promediamos los juicios de un número variable de profesionales. Cuanto más grande sea el grupo, mejor será el pronóstico, pero obtuvimos la mayor ganancia cuando pasamos de dos expertos a tres.

Los estudios previos han sido contradictorios, con computadoras generalmente ganando en experimentos de laboratorio y personas ganando en entornos naturales. Creemos que hay una razón para eso. Los entornos de laboratorio tienden a estar bien estructurados, lo que favorece el procesamiento sistemático de los ordenadores. Las condiciones mal estructuradas en muchos entornos naturales favorecen el funcionamiento desordenado del cerebro humano.

Ese es un punto importante cuando usted está decidiendo cuánto confiar en una predicción de computadora sobre el lanzamiento de un producto. Si se trata de un producto innovador, algo que los clientes no han visto antes, una computadora puede proporcionar información valiosa, pero debe apoyarse más en el juicio de personas experimentadas.


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