전문가의 직관과 알고리즘의 정확성을 비교하는 연구는 54년 이래로 계속 되었다. 이에 따르면 알고리즘이 60%의 승률로 전문가의 직관을 앞섰으며 이외의 경우에도 큰 차이가 없어 사실상 알고리즘의 승리를 의미한다. 데이터의 증가와 기술의 발전은 알고리즘의 선점을 도울 것이다.
전문가 직관과 통계적 예측의 정확성을 비교 연구한 Paul Meehl은 1954년 발간한 “Clinical vs. Statistical Prediction”이라는 선구적 저서에서 20개 사례 연구 중 19개에서 통계 알고리즘이 전문가보다 더 적은 데이터를 가지고도 더 정확한 예측을 내놓았다고 발표한 바 있다. 이후, 200여건의 유사 연구가 수행되었고 알고리즘은 약 60%의 승률로 전문가의 직관을 앞섰다(Dormehl, 2014: 255-256). 나머지 40%에서도 알고리즘과 전문가의 예측은 통계적으로 유의한 차이가 나타나지 않았는데, 이는 전문가 고용보다 알고리즘이 저렴함을 감안하면 알고리즘의 승리를 의미한다고 Dormehl(2014)은 평가한다. 이처럼 본격적인 인지컴퓨팅이 등장하기 이전에도 통계적 예측 능력은 소위 전문가라고 불리는 해당 분야에서 가장 우수한 인간의 예측 능력과 대등하거나 이를 뛰어넘곤 하였다. 앞으로 데이터가 증가하고 기계학습 기술이 발전하면 통계적 분석의 우위는 더욱 공고해질 것이다.