Los mercados de predicción corporativos

Sí, algunas de las mayores empresas del mundo han usado mercados de predicción internamente: Google, Ford y Hewlett-Packard entre ellas, dejando que sus propios empleados apostaran sobre fechas de lanzamiento, demanda de productos y riesgo de proyecto. Los resultados fueron lo bastante buenos para ser realmente útiles, y lo bastante limitados para explicar por qué la práctica nunca se convirtió en norma.

Un mercado de predicción interno, o corporativo, funciona como cualquier otro mercado, salvo que los operadores son empleados y las preguntas son sobre la propia empresa. ¿Saldrá esta función a tiempo? ¿Cuántas unidades venderemos el próximo trimestre? Los precios se convierten en probabilidades, y la multitud de personas de dentro suele saber cosas que ningún directivo sabe por sí solo.

Qué pronostican las empresas internamente

El atractivo es sencillo. Una gran organización guarda una enorme cantidad de conocimiento disperso, y la mayor parte nunca llega a quienes toman las decisiones. Un mercado interno es una forma de reunir ese conocimiento en un solo número. En la práctica, las empresas los han usado para tres tipos de pregunta.

• Fechas de lanzamiento y entrega: ¿estará realmente lista una función, un producto o una oficina en la fecha prevista? Los ingenieros cercanos al trabajo suelen saberlo antes que la dirección.
• Demanda y ventas: ¿cuántas unidades se venderán el próximo trimestre, o cómo se recibirá un nuevo producto? Este es el uso clásico, porque los pronósticos de ventas son a la vez valiosos y difíciles.
• Riesgo de proyecto y operativo: ¿se alcanzará un hito, entregará un proveedor, quedará una métrica dentro de su rango? Los mercados sacan a la luz las dudas que la gente evita plantear en una reunión.

Los experimentos de Google, Ford y HP

Google mantuvo mercados internos durante años, a partir de 2005. Los empleados operaban sobre cuestiones como fechas de lanzamiento de productos, aperturas de oficinas y demanda, con una moneda ficticia que luego podían cambiar por premios. Ford usó mercados para ayudar a pronosticar ventas de vehículos y medir el interés por ciertas prestaciones. Ambos dejaron un rico rastro de datos que los investigadores pudieron estudiar más tarde.

El análisis de referencia es de Bo Cowgill y Eric Zitzewitz, que estudiaron los mercados internos de Google, Ford y una gran empresa de software anónima, y publicaron “Corporate Prediction Markets: Evidence from Google, Ford, and Firm X” en la Review of Economic Studies en 2015.

Hewlett-Packard llevó a cabo algunos de los primerísimos experimentos. Un pequeño grupo de empleados, a veces apenas una docena, operaba sobre las ventas futuras de impresoras, y el pronóstico del mercado a menudo superaba al pronóstico oficial de la propia empresa. Ese resultado de HP, procedente de trabajos de finales de los años noventa y principios de los dos mil, explica en buena parte por qué la idea se difundió en un principio.

Qué mostraron de verdad los resultados

El titular es alentador. En los mercados que estudiaron Cowgill y Zitzewitz, los precios eran relativamente eficientes y mejoraban los pronósticos que los expertos ya hacían, hasta una reducción del 25 % del error cuadrático medio. En términos llanos, la multitud de empleados era mensurablemente más precisa que el proceso existente, no un poco en una pregunta con suerte, sino en promedio a lo largo de muchas.

Los mercados también estaban razonablemente bien calibrados: los resultados cotizados en torno al 70 % ocurrían alrededor del 70 % de las veces, la misma propiedad que hace fiables a los mercados públicos.

Esa calibración es el núcleo de por qué los mercados pronostican tan bien. Para el argumento completo, consulta por qué los mercados de predicción son precisos.

Los sesgos que revelaron

El mismo estudio es honesto sobre los defectos, y el más notable fue un sesgo de optimismo en Google. Los precios de los buenos resultados, un lanzamiento anticipado o una buena cifra, quedaban un poco demasiado altos. El efecto era más fuerte entre los empleados nuevos, en preguntas ligadas a su propio trabajo, y en días en que la acción de Google había subido, justo el patrón que esperarías si el estado de ánimo y el interés propio se filtraran en los precios.

Es alentador que el sesgo se redujo a medida que los empleados ganaban experiencia operando, y los mercados se volvieron más precisos con el tiempo. El optimismo es además un defecto manejable: una vez que sabes que los precios se inclinan al alza, puedes descontarlos. Es un problema menor que un pronóstico seguro y equivocado por razones que nadie ve.

Por qué los mercados de predicción corporativos siguieron siendo raros

Si los mercados internos superan a los expertos, ¿por qué casi ninguna empresa mantiene uno hoy? La respuesta honesta es que las condiciones que hacen preciso a un mercado son difíciles de reproducir dentro de una empresa.

• Incentivos débiles: los mercados internos suelen funcionar con dinero ficticio o pequeños premios, así que un empleado ocupado tiene pocas razones para investigar una pregunta y operarla en serio.
• Participación escasa: un mercado necesita una masa crítica de operadores informados e independientes. La mayoría de los equipos son demasiado pequeños para aportarla, y el mismo puñado de personas tiende a dominar.
• Secreto y política: un mercado que predice que el producto estrella se retrasará es incómodo de tener en pantalla, y agregar lo que de verdad piensan los de dentro puede revelar información que la dirección preferiría callar.
• Ningún dueño evidente: el pronóstico compite con los planes que la gente ya cobra por defender, así que puede sentirse como una amenaza más que como una herramienta.

Algunos de estos problemas son técnicos más que humanos. Los mercados escasos, en particular, suelen funcionar con un creador de mercado automatizado para que las operaciones ocurran incluso cuando hay poca gente conectada, un diseño que procede de las reglas de puntuación de mercado de Robin Hanson. Resuelve la fontanería, pero no puede fabricar los operadores informados y motivados que un buen pronóstico necesita.

Llevada a su conclusión lógica, la idea se convierte en una forma de dirigir una organización, no solo de pronosticar para ella. Esa propuesta tiene un nombre y su propia guía: la futarquía explicada.

La conclusión

Los mercados de predicción corporativos no son ni un truco fallido ni un oráculo mágico. Las pruebas, de mercados reales en Google, Ford y HP, indican que de verdad pueden superar los pronósticos de expertos, con sesgos conocidos y manejables. Siguen siendo raros no porque no funcionen, sino porque mantener uno bien exige una participación activa, honesta e independiente que a la mayoría de las empresas les cuesta ofrecer.

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