p Acredite ou não, mais e mais empresas de crédito estão se voltando para a interação humano-robô para ajudar com consultoria de investimento. Mas como as pessoas reagem e qual é o resultado de uma decisão de investimento quando os robôs usam algoritmos para fazer sugestões? Nova pesquisa na revista INFORMS Pesquisa de Sistemas de Informação descobre que os investidores que mais poderiam se beneficiar com os robo-assessores (RAs) não os estão usando. E aqueles que estão mudando de idéia muito rapidamente para ver um retorno. p O artigo, "Interação Humano-Robô:Quando os Investidores Ajustam o Uso de Robo-consultores em Empréstimos Peer-to-Peer, "foi conduzido por Zhiqiang (Eric) Zheng da Universidade do Texas em Dallas, Ruyi Ge da Escola de Negócios de Xangai, e Xuan Tian e Li Liao da Universidade de Tsinghua, Pequim.

p "Nossas análises mostram que, de forma surpreendente, investidores que precisam de mais ajuda de ARs - isto é, aqueles que encontraram mais inadimplência em seus investimentos manuais - são menos propensos a adotar tais serviços, "diz Zheng, um Ashbel Smith Professor e professor de sistemas de informação na Jindal School of Management na UT Dallas. "Os investidores tendem a ajustar o uso do serviço em reação ao desempenho recente de RA. No entanto, Interessantemente, essas interferências human-in-the-loop muitas vezes levam a um desempenho inferior. "

p Os pesquisadores analisaram a interação humano-robô de serviços de consultoria financeira em empréstimos ponto a ponto (P2P). Muitas plataformas de crowdfunding começaram a usar robo-consultores para ajudar os credores a ampliar sua inteligência em investimentos em empréstimos P2P. Este trabalho analisou dados de uma das empresas P2P líderes e examinou como os investidores usam robo-consultores, e como o ajuste humano do uso do robo-consultor afeta o desempenho do investimento.

p "Nossos resultados mostram que os usuários experimentam mais perdas devido a serem muito reativos ao desempenho recente de RA. Isso apresenta um caso de uso novo, mas negativo, para a sinergia de inteligência artificial humano (IA), onde deixar muito controle para os humanos sobre quando usar um AR pode ser contraproducente, "continua Zheng." Este resultado reflete um possível mal-entendido e mau uso dos ARs pelos investidores. Eles podem nem sempre ter conhecimento adequado dos sistemas de AR e podem intervir de forma contraproducente. "

p Zheng observa que os sistemas de RA precisam oferecer mais transparência em seus serviços e que um sistema inteligente bem projetado deve antecipar possíveis comportamentos do usuário e levar em conta esses fatores humanos em seu projeto de sistema.

p "É especialmente importante saber quando é benéfico incluir humanos no ciclo de implantação de um sistema. Todas essas implicações requerem uma compreensão clara de como os usuários podem adotar e reagir aos sistemas, " ele adiciona.