- Durante los últimos 20 años, Google ha operado dos plataformas internas de predicción distintas (
Prediction Platform)
- La primera plataforma fracasó, pero ¿podrá mantenerse la segunda?
La época dorada de Google
- En julio de 2005, Google era la estrella de Silicon Valley. Había lanzado Google Maps y Gmail todavía estaba en beta
- En ese momento, Google era una empresa atípica que se apartaba de las prácticas de Silicon Valley
- Los fundadores de Google decían: "Google no es una empresa convencional"
Prophit - el primer mercado interno de predicción de Google
- En 2005, Google lanzó Prophit, su mercado interno de predicción
- Participó el 20% de los empleados de Google y operó durante 3 años
- Prophit ofrecía predicciones precisas y también atrajo la atención de la prensa
El fracaso de Prophit y sus lecciones
- Prophit finalmente fue cerrado en 2011
- El principal obstáculo era que las apuestas en línea eran ilegales
- Además, se intentó lanzarlo externamente, pero fracasó por problemas legales. Fue difícil asegurar los recursos necesarios
- Como arrepentimiento, hubo quien evaluó que "debió haberse operado solo para uso interno"
Gleangen - el segundo mercado de predicción de Google
- En abril de 2020, el empleado de Google Dan Schwartz lanzó Gleangen
- Participó el 8% de los empleados de Google (alrededor de 15,000 personas) y mantuvo más de 1,000 usuarios activos al mes
- Con base en las lecciones de Prophit, fue diseñado como una herramienta para la toma de decisiones internas
La importancia y los desafíos de los mercados de predicción
- Ventajas de los mercados de predicción
- Los mercados de predicción pueden ofrecer pronósticos precisos al aprovechar la inteligencia colectiva
- Las empresas pueden usarlos para anticipar movimientos de competidores o mejorar la toma de decisiones internas
- Causas del fracaso
- Las regulaciones legales y la dificultad para compartir datos internos actúan como obstáculos principales
- En el caso de Prophit, fracasó al no obtener autorización legal para un lanzamiento externo
- Retos de operar mercados de predicción
- La renuencia a compartir datos y el deseo de dejar margen para justificar fracasos de proyectos son obstáculos
- El deseo de la dirección de controlar la información puede entrar en conflicto con el aprovechamiento de la sabiduría de la multitud
- A veces se priorizan la transparencia y la rendición de cuentas del proceso de predicción por encima de la precisión del pronóstico
Waymo y el uso de los mercados de predicción
- Aplicación en Waymo
- El equipo de ingeniería de sistemas de Waymo intentó mejorar los indicadores de medición de seguridad mediante mercados de predicción
- Sin embargo, no tuvo éxito debido a las limitaciones de acceso a los datos y a la falta de apoyo de la gerencia
La evolución de Gleangen y el papel de la IA
- Éxito y límites de Gleangen
- Gleangen apoya la toma de decisiones mediante pronósticos en varias áreas de Google
- Sin embargo, no logró un éxito completo debido a las limitaciones de los datos internos y a la falta de interés de la gerencia
- El futuro de la IA y los mercados de predicción
- La IA puede contribuir a reducir los costos de los mercados de predicción y aumentar su precisión
- Al combinar la IA con la inteligencia colectiva humana, se pueden ofrecer mejores pronósticos
- Comparación entre predicciones de IA y humanas
- Según investigaciones recientes, las predicciones de IA son mucho mejores que el azar, pero no tan precisas como las de un grupo humano
- Sin embargo, a medida que se usan predicciones humanas para entrenar a la IA, está aumentando el valor de los mercados de predicción corporativos
El futuro de los mercados de predicción empresariales
- La clave está en ofrecer información más valiosa a la gerencia y reducir el costo de pronosticar con IA
- Está creciendo el interés por los mercados de predicción empresariales, con algunas compañías como Anthropic adoptando mercados internos de predicción
- Un mercado de predicción exitoso puede elevar el valor de la información y contribuir a la toma de decisiones estratégicas de la empresa
- Con el avance de la IA, es probable que la eficiencia de los mercados de predicción mejore aún más
1 comentarios
Comentarios en Hacker News
Google impulsó varias prácticas técnicas como las cafeterías internas, las pruebas A/B y el "dogfooding". Sin embargo, empresas como Microsoft ya habían empezado a hacer dogfooding décadas antes
Esperaba que abordaran los problemas de los mercados de predicción, pero el artículo solo cubre una historia seca
El éxito de Google se debió no solo a su cultura, sino también al rápido crecimiento del mercado
El precio de mercado ofrece un número entre 0 y 1, y sube a medida que un evento se vuelve más probable
Me da curiosidad cómo resolvieron estos problemas en el mercado de predicción
Los mercados de predicción lograrán avances no solo aprovechando el juicio colectivo, sino también el superforecasting
Google operó internamente varias plataformas de apuestas, y los equipos de RR. HH. y compliance lo permitieron
Polymarket es considerado el mercado de predicción más exitoso