Promedio simple de pronósticos

Por ejemplo, si las predicciones de ventas trimestrales de tu equipo son $100 000, $120 000 y $140 000, es probable que el promedio de $120 000 se acerque más al resultado real que cualquiera de las predicciones individuales. Prueba esto: pide a al menos tres personas que hagan sus pronósticos de forma independiente y luego calcula el promedio de sus cifras.

Este método se basa en la compensación de errores: cada persona aporta conocimientos, supuestos y sesgos propios, por lo que sus errores tienden a no estar relacionados y a compensarse al combinar los pronósticos.

Imagina el lanzamiento de un producto: tu especialista en marketing pronostica que se venderán 5000 unidades durante el primer mes, tu responsable de ventas espera 8000 y tu analista de finanzas prevé 6500. El promedio simple de 6500 unidades puede ser más preciso que cualquiera de las estimaciones individuales porque incorpora distintas perspectivas sobre el comportamiento de los clientes, las condiciones del mercado y los datos históricos. Del mismo modo, al planificar el presupuesto de una boda, si recibes tres cotizaciones de espacios para celebrarla por $8000, $12 000 y $15 000, el promedio de $11 667 te da una expectativa equilibrada, en lugar de depender de una sola estimación que podría estar sesgada.

El promedio resulta más eficaz cuanto más diversas son las personas que hacen los pronósticos. En las empresas, combinar los pronósticos de los departamentos de ventas, marketing, operaciones y finanzas suele dar mejores resultados que la predicción de un solo departamento. Esto ocurre porque cada equipo ve distintas piezas del rompecabezas y comete distintos tipos de errores. Algunos equipos subestiman de forma sistemática y otros sobreestiman, pero estos sesgos se compensan en el promedio. Además, este método no requiere conocimientos especializados ni cálculos complejos: está al alcance de cualquiera que sepa hacer operaciones aritméticas básicas.

El promedio simple de pronósticos es uno de los hallazgos más sólidos de la investigación sobre predicción: los pronósticos combinados suelen ser más precisos que los individuales.

• Armstrong (2001): Los metaanálisis muestran que combinar pronósticos obtenidos con distintos métodos suele reducir los errores en comparación con usar un solo método. Además, los promedios simples suelen ofrecer resultados similares o mejores que los sistemas de ponderación más complejos [1].

• Clemen (1989): Una revisión de la investigación sobre la combinación de pronósticos confirma que el «principio de combinación de pronósticos» —según el cual los pronósticos combinados suelen ser más precisos que los que los componen— se cumple en ámbitos tan diversos como la economía y la predicción meteorológica [2].

El promedio simple tiene límites importantes. Falla cuando quienes hacen los pronósticos comparten los mismos sesgos sistemáticos. Por ejemplo, si todos se aferran a la misma información engañosa, el promedio conservará ese error en vez de compensarlo. El método también puede resultar poco eficaz cuando hay una sola persona experta con conocimientos claramente superiores: promediar su pronóstico con los de principiantes puede diluir su aportación. Además, la influencia social puede reducir la eficacia si las personas ven los pronósticos de las demás antes de hacer los suyos. Esto reduce la independencia y hace que los errores se acumulen en la misma dirección en lugar de compensarse.