Un analista le hace una pregunta al director de una empresa durante su presentación de resultados.
Pero antes de escuchar la respuesta, alguien le hace la misma pregunta a una inteligencia artificial.
De esta manera, la IA recibe la información que se conocía hasta ese momento y construye una respuesta posible.
Una vez ambos han dado sus respuestas, se comparan ambas.
Vale… ¿´Pero para qué?
Pues, para encontrar qué dijo el directivo que no estaba ya en la información disponible.
Eso es, precisamente, lo que exploraron unos investigadores al analizar más de 100.000 llamadas de resultados.
La idea era utilizar la diferencia entre la respuesta real y la generada por un modelo como una pista de que podía haber información nueva.
Y si te interesa profundizar en el estudio, puedes consultarlo aquí.
Bien, aquí viene lo interesante: y es que tú puedes adaptar la idea para revisar una empresa de tu lista de seguimiento.
Imagina que sigues a una compañía y un analista pregunta:
“¿Qué esperan que ocurra con sus márgenes durante el próximo trimestre?”
Y antes de leer la respuesta del directivo, dale a la IA la presentación y los datos que ya se conocían.
Después pregúntale:
“Con esta información, ¿qué sabemos sobre los márgenes y qué sigue sin estar claro? Indica en qué fragmentos precisamente te basas”.
Ahora sí, añade la respuesta real y pídele lo siguiente:
“Compara esta respuesta con lo que ya sabíamos. Señala cualquier dato nuevo, cambio de expectativa o matiz relevante y cita las frases exactas.”
Puede que descubras una previsión más concreta. O que el directivo haya introducido una condición que antes no aparecía.
También puede que la diferencia sea simplemente una forma distinta de decir lo mismo.
Sin embargo, la utilidad real está en saber dónde mirar con más atención. Porque allí es donde se encuentran las grandes oportunidades.
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Nos leemos,
TheBenchMark