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Líderes, es momento de desarrollar su tolerancia a la incertidumbre

Simone Stolzoff — Fri, 23 Jan 2026 11:30:08 +0000

Líderes, es momento de desarrollar su tolerancia a la incertidumbre

medida que 2026 avanza, muchos líderes se muestran preocupados por la incertidumbre del entorno empresarial. Dada la naturaleza transformadora de la IA, la inestabilidad geopolítica y las disrupciones económicas, resulta difícil planificar el futuro. Según un proyecto académico que ha realizado un seguimiento de la incertidumbre de la política económica global desde la década de 1980, las cinco mediciones más altas de incertidumbre registradas desde que comenzó el estudio se han producido en los últimos cinco años. Las menciones de incertidumbre en las reseñas de Glassdoor han aumentado un 80% interanual. Y la palabra en sí apareció en el 87% de los comunicados públicos de resultados a principios de 2025.

De ello se desprende que la capacidad de gestionar la incertidumbre (de tolerarla el tiempo suficiente para descubrir las posibilidades que esperan al otro lado) es más importante que nunca. Como dijo Sam Yagan, cofundador de OKCupid: “El mayor indicador del éxito ejecutivo es cómo se gestiona la ambigüedad”.

Para mi nuevo libro sobre cómo mejorar su capacidad para lidiar con lo desconocido, hablé con psicólogos, economistas y filósofos destacados acerca de cómo desarrollar la tolerancia a la incertidumbre. Estos son tres principios clave.

Encuentre sus pilares

La certeza en algunos aspectos de su vida hace que sea más fácil lidiar con la incertidumbre en otros. Para un líder empresarial, un pilar puede ser los valores de su empresa o el compromiso de atender a un cliente objetivo específico. Al aclarar qué aspectos de su negocio permanecerán constantes en medio de todo lo que está cambiando, usted estará mejor preparado para navegar por lo que viene.

Un ejemplo revelador es el de Brian Chesky, cofundador y CEO de Airbnb. A principios de 2020, se estaba preparando para llevar a la empresa a bolsa en lo que se preveía como una de las mayores salidas de la historia en el sector tecnológico, con una valuación superior a los 30 mil millones de dólares. Pero, cuando llegó la pandemia de COVID-19, la empresa perdió el 80% de sus ingresos y la salida a bolsa tuvo que posponerse.

Chesky sabía que este sería un período de incertidumbre sin precedentes para la empresa. Por ello, una de las primeras cosas que hizo fue crear una lista de cuatro principios rectores para sí mismo: actuar rápido, ahorrar dinero, actuar teniendo en cuenta a todas las partes interesadas y jugar para ganar la próxima temporada de turismo.

En una crisis, “se toman decisiones basadas en principios, no decisiones empresariales”, dijo, al reflexionar sobre lo que aprendió. Una decisión empresarial es “una decisión que predice el mejor resultado posible. Una decisión basada en principios es independiente del resultado”. Estos se convirtieron en los pilares de Chesky mientras guiaba a la empresa a lo largo de 2020 para posicionarla de cara al éxito cuando el sector del turismo se recuperara. En diciembre de 2020, Airbnb salió a bolsa, con una capitalización bursátil de 86.5 mil millones de dólares después del primer día de cotización.

Construya para aprender

Cuando las cosas parecen inciertas, nuestro primer impulso suele ser planificar. Sin embargo, especialmente en el mundo acelerado de hoy, dedicar demasiado tiempo a la planificación puede suponer un riesgo para el progreso. En IDEO, donde trabajé como líder de diseño durante cuatro años, solíamos decir: “Nunca venga a una reunión sin un prototipo”. Los experimentos de baja fidelidad eran nuestras herramientas de aprendizaje y nos impedían hablar demasiado antes de construir y probar. Ahora, en la era de la IA generativa, este tipo de trabajo nunca ha sido tan fácil.

Hace algunos años, Danielle Feinberg, supervisora de efectos visuales en Pixar, a quien entrevisté y vi hablar en este panel, estaba sintiendo la incertidumbre en su industria. Cada vez menos personas iban a los cines, los presupuestos se estaban recortando y a su equipo se le pedía hacer más con menos. En medio de la presión adicional, sus colegas sentían que ya no tenían espacio para innovar. Pero Feinberg tuvo una idea para cambiar eso.

Durante el desarrollo de cualquier película en Pixar, hay días de proyección regulares con “el brain trust”, un grupo de altos ejecutivos y líderes creativos que dejan al resto del equipo en espera hasta recibir sus comentarios. Feinberg propuso tratar esos días muertos como días de innovación: una oportunidad para que las personas trabajaran en lo que quisieran, incluso si no tenía una aplicación práctica, y luego compartieran lo que habían creado.

Un miembro del equipo tenía una idea para un truco técnico que siempre había querido probar, pero para el que “nunca había tenido tiempo”. Pasó el día reutilizando un software de animación, lo que finalmente permitió al equipo resolver en unas horas un problema que antes les tomaba semanas. El día de innovación no estaba diseñado para maximizar la productividad, pero la creación condujo al aprendizaje, lo que a su vez condujo al progreso.

Reme entre la niebla

Cuando percibimos la incertidumbre como una amenaza, la sangre se aleja del cerebro y fluye hacia el cuerpo mientras nos preparamos para luchar o huir. Por eso los líderes estresados a menudo se aferran con más fuerza a un plan fijo o evitan enfrentarse a su incomodidad. Pero cuando vemos la incertidumbre como una oportunidad para aprender, entramos en lo que los científicos llaman el modo de aproximación, donde nuestros vasos sanguíneos se dilatan, enviando más oxígeno al cerebro y permitiéndonos explorar nuevas formas de pensar.

Shaan Hathiramani, fundador de la startup Flockjay, un bootcamp para ayudar a personas con trayectorias no tradicionales a entrar en el sector de las ventas tecnológicas, vivió esta experiencia en 2021. Aunque el negocio de la empresa estaba prosperando gracias al cambio al trabajo remoto y a la creciente demanda de vendedores, el equipo también estaba gastando mucho dinero, comenzando a agotarse y teniendo dificultades para contratar personal. Otros líderes podrían haber ignorado estas señales de alerta, o haberse preocupado tanto por ellas que hubieran acabado entrando en pánico.

Sin embargo, Hathiramani se apoyó en la incertidumbre de esas señales contradictorias, considerando cuidadosamente si debía avanzar con el auge o recalibrar a la luz de los indicadores negativos emergentes. Tras conversar con su equipo y la junta directiva, decidió cambiar de rumbo, manteniéndose fiel a la misma misión, pero pasando de organizar bootcamps a desarrollar soluciones de capacitación basadas en software. Cuatro años después, Flockjay ha completado con éxito la transición a un negocio B2B SaaS.

“La incertidumbre del giro podría haber sido paralizante”, me dijo en una entrevista, “pero lo que lo hizo llevadero fue enamorarme del problema en lugar de la solución… enamorarme del problema me ayudó a seguir adelante”.

Su historia me recuerda una metáfora que aprendí en IDEO. Ser líder es como estar sentado en un bote de remos en un lago cubierto de niebla. Usted no puede ver muy lejos ni saber con precisión dónde terminará, pero tiene dos tareas: mantener la fe en que eventualmente llegará a tierra firme y seguir remando.

Artículo en inglés

As we move into 2026, many leaders are fretting about the uncertain business environment. Given the transformational nature of AI, geopolitical instability or economic disruption, it’s hard to plan for the future. According to an academic project that has tracked global economic policy uncertainty since the 1980s, the five highest measurements of uncertainty recorded since the study began have all come in the past five years. Mentions of uncertainty in Glassdoor reviews are up 80% year over year. And the word itself appeared in 87% of public earnings statements in early 2025.

It follows, then, that the ability to manage uncertainty — to tolerate it for long enough to discover possibilities waiting on the other side — is as important as ever. As OKCupid cofounder Sam Yagan put it, “The single biggest predictor of executive success is how you deal with ambiguity.”

For my new book on how to get better at dealing with the unknown, I talked to leading psychologists, economists and philosophers about how to develop uncertainty tolerance. Here are three key principles.

FIND YOUR ANCHORS

Certainty in some aspects of your life makes it easier to hold onto uncertainty in others. For a business leader, an anchor might be your company’s values or a commitment to serving a particular target customer. By clarifying the aspects of your business that will remain constant amid all that is changing, you’ll be better equipped to navigate what lies ahead.

A telling example comes from Brian Chesky, cofounder and CEO of Airbnb. At the start of 2020, he was preparing to take the company public in what was predicted to be one of the largest tech IPOs ever, valued at over $30 billion. But, when the COVID-19 pandemic hit, the company lost 80% of its revenue and the IPO had to be postponed.

Chesky knew this would be a period of unprecedented uncertainty for the company. So, one of the first things he did was create a list of four guiding principles for himself: Act fast, preserve cash, act with all stakeholders in mind and play to win the next travel season.

In a crisis, “you make principle decisions, not business decisions,” he said, reflecting on what he learned. A business decision is “a decision predicting the best possible outcome. A principle decision is irrespective of the outcome.” These became Chesky’s anchors as he steered the company through 2020 to position it for success when the travel industry recovered. In December 2020, Airbnb went public, with a market capitalization of $86.5 billion after the first day of trading.

BUILD TO LEARN

When things feel uncertain, our first impulse is usually to plan. But especially in today’s fast-moving world, spending too much time planning can come at the expense of progress. At IDEO, where I worked as a design lead for four years, we used to have a saying: “Never come to a meeting without a prototype.” Low-fidelity experiments were our learning tools and kept us from doing too much talking before building and testing. Now, in the age of generative AI, this kind of work has never been easier.

A few years back, Danielle Feinberg, a visual effects supervisor at Pixar who I interviewed and saw speak on this panel, was feeling the uncertainty in her industry. Fewer people were going to movie theaters, budgets were being cut, and her team was being asked to do more with less. Amid the added pressure, her colleagues felt like they no longer had the space to innovate. But Feinberg had an idea for how to change that.

During the development of any film at Pixar, there are regular screening days with “the brain trust,” a group of top executives and creative leaders that leave the rest of the team in a holding pattern while they wait for feedback. Feinberg proposed treating those dead days as innovation days instead — an opportunity for people to work on whatever they wanted, even if it had no practical application, and then share what they made.

One team member had an idea for a technical hack that he had always wanted to try but “never had the time” for. He spent the day repurposing a piece of animation software, which eventually enabled the team to solve a problem in hours that had previously taken them weeks. Innovation day wasn’t designed to maximize productivity, but building led to learning, which led to progress.

ROW THROUGH THE FOG

When we perceive uncertainty as a threat, blood flows away from the brain toward the body as we prepare to fight or flee. That’s why stressed-out leaders often double down on a fixed plan or shy away from their discomfort. But when we see uncertainty as an opportunity to learn, we enter what scientists call approach mode — our blood vessels dilate, sending more oxygen to the brain and allowing us to explore new ways of thinking.

Shaan Hathiramani, the founder of the startup Flockjay, a boot camp to help people with nontraditional backgrounds get into tech sales, experienced this in 2021. While the company’s business was booming thanks to the shift to remote work and growing demand for salespeople, the team was also burning cash, beginning to burn out, and struggling with recruiting. Other leaders might have ignored these red flags, or worried about them so much that they ended up in a panic.

But Hathiramani leaned into the uncertainty of those mixed signals, thoughtfully considering whether to forge ahead into the boom or to recalibrate in light of emerging negative indicators. Following discussions with his team and board, he decided to change course, sticking to the same mission but shifting from running boot camps to building software-based training solutions. Four years later, Flockjay has successfully transitioned to a B2B SaaS business.

“The uncertainty of the pivot could have been crippling,” he told me in an interview, “but the thing that made it bearable was falling in love with the problem as opposed to the solution … following in love with the problem helped me keep going.”

His story reminds me of a metaphor I learned at IDEO. Being a leader is like sitting in a rowboat on a foggy lake. You can’t see far ahead or know precisely where you’ll end up, but you have two jobs: to maintain faith that you’ll eventually reach land and to keep rowing.

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El valor irreemplazable de la toma de decisiones humana en la era de la IA

Martin Reeves — Thu, 19 Dec 2024 14:00:46 +0000

El valor irreemplazable de la toma de decisiones humana en la era de la IA

l rápido avance de la IA ha despertado el entusiasmo sobre su potencial para revolucionar la toma de decisiones corporativas, sustituyendo a los costosos y falibles humanos. Sin embargo, es ingenuo creer que los poderosos algoritmos, por sí solos, pueden descubrir la verdad, tomar las decisiones correctas y crear valor. Las decisiones dependen de la interpretación, el contexto y el marco estratégico, áreas en las que el juicio humano seguirá siendo crucial.

Basándonos en nuestra experiencia con la toma de decisiones corporativas, hemos identificado varias dimensiones más allá de los datos y los algoritmos que influyen en la mayoría de las decisiones. Estas dimensiones pueden entenderse a través de un ejemplo sencillo: la compra de un automóvil.

1. Definir el objetivo final.

Toda decisión, en última instancia, persigue un propósito humano. Especificar este propósito es fundamental para entender cómo podría ser el éxito. En el caso de un comprador de automóviles, el propósito humano podría ser demostrar su estatus con un vehículo de lujo o garantizar que sus hijos tengan un medio seguro para ir y volver de la escuela.

Las empresas también tienen objetivos finales que pueden diferir notablemente. Dada la subjetividad de los valores humanos, la definición del propósito humano no puede delegarse a la inteligencia artificial.

2. Enmarcar los objetivos inmediatos.

Para alcanzar su objetivo final, a menudo debe tomar decisiones más pequeñas, inmediatas y tangibles a lo largo del camino. En nuestro ejemplo de la compra de un automóvil, el objetivo final puede ser adquirir un vehículo que cumpla con ciertos estándares de seguridad, pero también debe asegurarse de que el automóvil se ajuste a un presupuesto determinado. En el caso de una empresa, el objetivo final puede ser aumentar las ventas un 10% con respecto al año anterior, pero también debe asegurarse de que la optimización del crecimiento de ventas a corto plazo no comprometa la reputación de la marca a largo plazo.

Este tipo de encuadre de decisiones no puede derivarse únicamente de datos y herramientas analíticas, ya que implica equilibrar las preferencias individuales y colectivas. La participación humana es esencial para identificar estos objetivos y equilibrarlos. Con frecuencia, estos objetivos deben refinarse mediante interacciones iterativas, ya que los humanos suelen descubrir «lo que realmente quieren» en el proceso.

3. Trazar el campo de lo posible.

Una vez definidos los objetivos, es hora de identificar las opciones posibles. Si bien los datos son un insumo crucial para este paso, son retrospectivos; mientras que las decisiones humanas a menudo se basan en contrafactuales, es decir, en lo que podría suceder y en cómo podríamos influir en la probabilidad de que se materialicen diferentes posibilidades.

La imaginación humana es fundamental para ampliar el campo de lo posible. Por ejemplo, si la necesidad que impulsa a un comprador de automóviles es un traslado corto al trabajo, podría considerar alternativas como el transporte público, los servicios de viajes compartidos o los scooters eléctricos.

Todas las empresas se construyen sobre un acto de imaginación. Por ejemplo, los fundadores de Airbnb imaginaron una plataforma donde los propietarios pudieran alquilar habitaciones libres. Esta idea no surgió del análisis de datos existentes sobre la industria hotelera, sino de humanos que imaginaron cómo podrían satisfacer la necesidad de alojamiento asequible.

4. Seleccionar las fuentes de datos.

La evaluación de las opciones puede beneficiarse de datos pertinentes, pero incluso los datos necesitan ser creados: una tarea que requiere la intervención y el discernimiento humanos.

Debemos evitar caer en la trampa de centrarnos únicamente en datos dados o de fácil acceso. En nuestro escenario de compra de un automóvil, basarse únicamente en los datos de eficiencia de combustible proporcionados por el fabricante puede no ofrecer una imagen completa. Complementar esto con reseñas independientes sobre el rendimiento en condiciones reales puede llevar a una decisión más informada.

En el ámbito empresarial, pensemos en la facilidad con la que podemos consultar a los clientes actuales sobre su satisfacción con nuestras ofertas, y en la información adicional que podemos obtener al hablar con personas que no son clientes sobre por qué eligen los servicios de un competidor.

Artículo en inglés

AI’s rapid advancement has ignited enthusiasm about its potential to revolutionize corporate decision-making by substituting for expensive, fallible humans. But it’s naive to believe that powerful algorithms alone can uncover the truth, make the right decisions and create value. Decisions depend on interpretation, context and strategic framing — areas where human judgment will remain crucial.

Based on our experience with corporate decision-making, we have identified several dimensions beyond data and algorithms that factor into most decisions. They can be understood by walking through the simple example of purchasing a car.

1. DEFINING THE ULTIMATE GOAL.

Every decision ultimately serves a human end. Specifying this is crucial to understanding what success might look like. The human end for a car buyer might be signaling their status with a luxury vehicle, or ensuring their children have a safe way to travel to and from school.

Businesses too have ultimate goals which can differ markedly. Given the subjectivity of human values, defining the human end cannot be outsourced to machine intelligence.

2. FRAMING THE IMMEDIATE OBJECTIVES.

To achieve your ultimate goal, you often have to make smaller, more immediate and tangible decisions along the way. In our car-buying example, the ultimate goal may be to purchase a vehicle that meets certain safety standards, but you also want to make sure that the car fits within a given budget. For a business, the ultimate goal might be to achieve 10% sales growth over the previous year, but you also have to ensure that optimizing short-term sales growth doesn’t compromise long-term brand reputation.

This kind of decision framing cannot be derived from data and analytic tools alone since it involves trading off individual and collective preferences. Human involvement is crucial in identifying these objectives and balancing them. Quite often, they need to be refined through iterative interactions, as humans often discover “what they really want.”

3. CHARTING THE REALM OF THE POSSIBLE.

Once the objectives are defined, it’s time to identify possible options. While data is a crucial input for this step, it is retrospective, whereas human decisions are often based on counterfactuals: what might happen and how we could influence the likelihood of different possibilities playing out.

Human imagination is crucial to extending the realm of the possible. For example, if the need driving a car buyer is a short commute to work, they might consider alternatives like public transportation, ride-sharing services or electric scooters.

All firms are built on an act of imagination. For instance, Airbnb’s founders envisioned a platform where homeowners could rent out spare rooms. This idea didn’t emerge from analysis of existing hospitality data, but from humans imagining how they could address the need for affordable lodging.

4. SELECTING DATA SOURCES.

Assessing your options can benefit from relevant data. But even data needs to be created: a task that requires human agency and discernment.

We must avoid the trap of focusing only on given or easily accessible data. In our car-purchasing scenario, relying solely on manufacturer-provided fuel-efficiency data may not provide the complete picture. Supplementing this with independent reviews of real-world performance can lead to a more informed decision.

In business, think of the ease with which we can query current customers on their satisfaction with our offerings — and of the additional insights gained speaking to non-customers about why they are choosing a competitor’s services.

Los gerentes están teniendo dificultades para seguir el ritmo del auge de la productividad impulsado por la IA

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Ya no necesita asignar tareas específicas y secuenciales. La IA puede ejecutar el “qué” en cuestión de minutos.

Cómo llegan realmente las personas a los puestos directivos en las empresas del S&P 500

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Investigación: Cómo los sistemas de valoración influyen en el comportamiento de los usuarios en la economía colaborativa

Arne De Keyser — Fri, 23 Aug 2024 13:00:09 +0000

Investigación: Cómo los sistemas de valoración influyen en el comportamiento de los usuarios en la economía colaborativa

os sistemas de valoración, fundamentales para la economía de plataformas, influyen profundamente en el comportamiento y las elecciones humanas. Plataformas como Uber, Airbnb, Turo y Upwork confían en estos sistemas, no solo como reflejos del desempeño pasado, sino como herramientas proactivas para garantizar la calidad y fomentar una conducta adecuada en ambos lados de una transacción.

Los proveedores de plataformas suelen mostrar la información de las valoraciones al usuario de dos maneras. Los sistemas de valoración incremental, empleados por plataformas como TaskRabbit y Airbnb, ofrecen una vista detallada por anuncio y, a menudo, proporcionan información sobre la puntuación de cada valoración individual. Por el contrario, los sistemas de valoración promediada, utilizados por plataformas como Uber, Lyft y DoorDash, presentan una puntuación general que agrega todas las valoraciones individuales.

Realizamos nueve experimentos para nuestro próximo estudio que se publicará en el Journal of Marketing Research, que ilustran cómo la forma en que se comunican las valoraciones bajas influye en la experiencia y el comportamiento del usuario.

Los sistemas de valoración incremental destacan las puntuaciones bajas e impulsan la mejora del rendimiento.

En la economía de plataformas, es vital identificar y abordar rápidamente un servicio deficiente. Pensemos en una plataforma de viajes compartidos como Lyft. Si un conductor recibe calificaciones bajas, un sistema de valoración incremental haría que estas puntuaciones fueran más visibles, señalando tanto al conductor como a la plataforma la necesidad de mejorar (o incluso la posible desactivación). Este enfoque es crucial no solo para mantener los estándares de calidad, sino también para garantizar la seguridad y la satisfacción de los pasajeros.

Las puntuaciones incrementales permiten a los proveedores superar los contratiempos.

Para los proveedores de servicios en plataformas como Airbnb que puedan haber tenido un mal comienzo o algunas reseñas negativas al principio, un sistema incremental puede ser más indulgente. A medida que realicen mejoras, estos cambios positivos serán visibles de forma más inmediata en sus valoraciones más recientes. Este enfoque ofrece un camino más rápido para superar los contratiempos del pasado, algo crucial para los anfitriones que buscan reconstruir su reputación y atraer a más huéspedes.

Los sistemas incrementales pueden amplificar significativamente las valoraciones negativas.

Al resaltar cada puntuación baja, los sistemas incrementales pueden amplificar significativamente el impacto negativo de estas valoraciones en los proveedores de servicios. Esta mayor visibilidad de los comentarios negativos no solo afecta la autopercepción del individuo, sino que también puede generar un mayor deseo de abandonar la plataforma.

Los sistemas de valoración promediada ayudan a suavizar el impacto de las puntuaciones bajas, fomentando la retención y la fidelización.

Pensemos en un repartidor de una plataforma como DoorDash que experimenta un día inusual de retrasos debido al tráfico o problemas con los pedidos. Si bien esto puede resultar en algunas calificaciones bajas, al promediar estas puntuaciones en múltiples entregas, esta anomalía se coloca dentro del contexto más amplio de su desempeño general. Al demostrar que un mal día no alterará drásticamente su valoración, la plataforma fomenta un sentido de lealtad y anima a los proveedores de servicios a mantener su compromiso.

Los sistemas de valoración promediada ocultan las puntuaciones bajas.

Descubrimos que las personas no son buenas para estimar qué puntajes obtuvieron cuando solo ven una puntuación promedio. Pensemos en un conductor que fue calificado en tres viajes en total: dos de sus pasajeros le dieron una calificación de cinco estrellas, mientras que el tercero le dio una calificación de una estrella. Nuestra investigación sugiere que este conductor probablemente estimaría que su calificación más reciente es significativamente más alta si se le mostrara una puntuación promedio de 3.67.

La elección entre sistemas de valoración incremental y promediada afecta significativamente la forma en que los usuarios responden a las puntuaciones bajas. Si bien las plataformas establecidas pueden encontrar desafiante cambiar sus formatos de valoración debido a su larga trayectoria, las plataformas nuevas pueden seleccionar y personalizar cuidadosamente sus sistemas de valoración.

Artículo en inglés

Rating systems, integral to the platform economy, profoundly influence human behavior and choice. Platforms like Uber, Airbnb, Turo and Upwork rely on these systems not just as reflections of past performance, but as proactive tools for ensuring quality and encouraging proper conduct on both sides of a transaction.

Platform providers typically display ratings information to the user in two ways. Incremental rating systems, employed by platforms like TaskRabbit and Airbnb, offer a detailed view by listing and often providing insights into every individual review score. In contrast, averaged rating systems, used by platforms such as Uber, Lyft and DoorDash, present an overall score that aggregates all individual ratings.

We conducted nine experiments for our forthcoming study in the Journal of Marketing Research, which illustrate how the way low ratings are communicated shape user experience and behavior.

INCREMENTAL RATINGS SYSTEMS HIGHLIGHT LOW SCORES AND PROMPT PERFORMANCE IMPROVEMENT.

In the platform economy, it’s vital to quickly identify and address poor service. Consider a ride-sharing platform like Lyft. If a driver receives low ratings, an incremental rating system would make these scores more visible, signaling both to the driver and the platform the need for improvement or even potential deactivation. This approach is crucial not just for maintaining quality standards but also for ensuring passenger safety and satisfaction.

INCREMENTAL SCORES ALLOW PROVIDERS TO OUTGROW SETBACKS.

For service providers on platforms like Airbnb who may have had a rough start or a few early poor reviews, an incremental system can be more forgiving. As they make improvements, these positive changes will be more immediately visible in their more recent ratings. This approach offers a quicker path to overcoming past setbacks, crucial for hosts looking to rebuild their reputation and attract more guests.

INCREMENTAL SYSTEMS CAN SIGNIFICANTLY AMPLIFY NEGATIVE RATINGS.

By highlighting each low score, incremental systems can significantly amplify the negative impact of these ratings on service providers. This heightened visibility of negative feedback not only affects the individual’s self-perception, it can also lead to a stronger desire to disengage from the platform.

AVERAGED RATINGS SYSTEMS HELP SOFTEN THE BLOW OF LOW SCORES, AIDING RETENTION AND LOYALTY.

Consider a delivery driver on a platform like DoorDash who experiences an unusual day of delays due to traffic or order issues. While this might result in a few low ratings, averaging these scores over multiple deliveries places this anomaly within the larger context of their overall performance. By showing that one bad day won’t drastically alter their rating, the platform fosters a sense of loyalty and encourages service providers to stay committed.

AVERAGED RATINGS SYSTEMS OBSCURE LOW RATINGS.

We found people are not good at estimating what scores they got when they only see an average score. Consider a driver who was rated on three total trips: Two of their passengers gave them a five-star rating, while the third gave them a one-star rating. Our research suggests that this driver would likely estimate their most recent rating to be significantly higher if they were shown an average rating of 3.67.

The choice between incremental and averaged scoring systems significantly affects how users respond to low ratings. While established platforms might find it challenging to change their rating formats due to their long history, new platforms can thoughtfully select and customize their rating systems.