Promedio simple de pronósticos

El promedio simple de pronósticos consiste en combinar dos o más predicciones independientes en una sola calculando su media aritmética. En el escenario inicial, la opción correcta es promediar los pronósticos para obtener 125 unidades, ya que esta nueva cifra suele ser más precisa que cualquiera de las dos estimaciones por separado. Esto funciona porque cada pronóstico suele tener sus propios errores: uno puede ser demasiado alto y otro demasiado bajo; al promediarlos, esos errores tienden a compensarse y dejan una señal más fiable.

Prueba esto: La próxima vez que escuches dos predicciones distintas sobre un mismo evento, como el resultado de un partido o la fecha de finalización de un proyecto, calcula el promedio simple como una tercera alternativa que suele ser mejor.

El promedio simple de pronósticos es una técnica sencilla pero potente para mejorar las predicciones. El proceso tiene tres pasos clave: reunir los datos de entrada, procesarlos e interpretar el resultado.

Datos de entrada: Empieza por reunir dos o más pronósticos independientes sobre una misma cantidad desconocida. La clave es la independencia: los pronósticos deben elaborarse con información, métodos o supuestos diferentes. Si todas las personas que hacen los pronósticos usan los mismos datos erróneos, el promedio también será erróneo.

Proceso: El mecanismo consiste en un cálculo sencillo. Sumas los valores de todos los pronósticos y divides el total entre la cantidad de pronósticos que tienes. Por ejemplo, si tres modelos predicen que los ingresos trimestrales de una empresa serán de 1,2 millones, 1,4 millones y 1,3 millones de dólares, sumas esas cantidades para obtener 3,9 millones y divides el total entre tres.

Resultado: Obtienes un único pronóstico combinado: 1,3 millones de dólares en el ejemplo. Este pronóstico promedio tiende a ser más sólido porque suaviza los errores particulares de cada modelo. El exceso de optimismo de un modelo puede compensarse con el pesimismo de otro.

Quien dirige un proyecto puede usar esta técnica al planificar. Si una persona del equipo de desarrollo estima que una funcionalidad llevará 8 días y otra calcula 12, el promedio de 10 días se convierte en una estimación más fiable del plazo, que tiene en cuenta las complicaciones imprevistas sin caer en un exceso de cautela.

También resulta útil en la vida diaria. Si estás decidiendo a qué hora salir hacia el aeropuerto, puedes consultar dos aplicaciones de navegación distintas. Si una indica 40 minutos y la otra 50, planificar un trayecto de 45 minutos es una aplicación práctica del promedio de pronósticos.

La sorprendente eficacia de combinar pronósticos, conocida a menudo como el efecto de la «sabiduría de las multitudes», se estudia desde hace décadas. Las investigaciones muestran de forma consistente que es extraordinariamente difícil superar el promedio simple de varios pronósticos independientes de calidad aceptable, incluso con modelos ponderados más complejos. El hallazgo central es que la agregación reduce la varianza, es decir, la dispersión de las predicciones, al compensar los errores aleatorios propios de cualquier modelo predictivo individual.

• Bates y Granger (1969) aportaron algunas de las primeras pruebas formales de que combinar pronósticos de distintos modelos podía mejorar significativamente la precisión frente a seleccionar un único modelo considerado «el mejor». [1]
• Armstrong (2001) realizó amplias revisiones y encontró que el promedio simple, sin ponderaciones, es una estrategia sólida que funciona bien en diversos ámbitos y que a menudo iguala o supera a técnicas de combinación más sofisticadas. [2]
• Clemen (1989), en una revisión exhaustiva de más de 200 estudios, concluyó que combinar pronósticos es una de las estrategias más valiosas y prácticas a disposición de quienes hacen predicciones, y que el promedio simple sirve como un punto de referencia potente y fácil de aplicar. [3]

El promedio simple no es una solución infalible. Su eficacia disminuye si:

• Los pronósticos no son independientes. Si todas las personas que hacen los pronósticos se ven influidas por la misma información o por el pensamiento grupal, el promedio simplemente reflejará ese sesgo compartido.
• Los niveles de experiencia difieren mucho. Promediar el pronóstico de una persona verdaderamente experta con las estimaciones de varias personas principiantes diluirá el valor del conocimiento experto.
• El sistema no es lineal o es propenso a casos extremos. Al predecir sucesos como desplomes de los mercados («cisnes negros»), para los que los patrones históricos sirven de poco como guía, el promedio simple puede dar una falsa sensación de seguridad.