Que no se puede predecir

Sinónimo de imprevisto

En lugar de mirar en una bola de cristal, me gustaría mirar en las herramientas de análisis predictivo. Hace un tiempo escribí sobre qué es la analítica predictiva y por qué puede ser útil (haz clic en este enlace para leerlo).

Los últimos meses de 2014 me trajeron varios contactos y propuestas relacionadas con nuevas herramientas comerciales de análisis predictivo. Por ejemplo, Watson Analytics de IBM acaba de salir de la fase beta. Watson y otras herramientas de esta generación son muy fáciles de usar, intuitivas y no requieren ningún conocimiento de estadística o ciencia de datos para utilizarlas. Es probable que aterricen pronto en los escritorios de la mayoría de los líderes empresariales y, por lo tanto, es el momento perfecto para investigar lo que NO pueden hacer las herramientas predictivas.

1. Las predicciones se basan en datos recogidos sobre acontecimientos y circunstancias anteriores. Aunque el modelo matemático que realiza el cálculo sea muy sofisticado, los resultados sólo son tan buenos como los datos que entran en el modelo. Los atentados terroristas en Helsinki, por ejemplo, son casi imposibles de predecir, ya que no ha habido precedentes en este contexto. Si la calidad de los datos es mala y faltan eventos o son imposibles de cuantificar, el impacto es el mismo que si los datos no existieran.

No se puede predecir el significado

La predicción de terremotos es una rama de la ciencia de la sismología que se ocupa de especificar el momento, la ubicación y la magnitud de futuros terremotos dentro de unos límites establecidos,[1][a] y, en particular, de “la determinación de los parámetros del próximo terremoto fuerte que se producirá en una región”. [2] La predicción de terremotos se distingue a veces de la previsión de terremotos, que puede definirse como la evaluación probabilística del riesgo general de terremotos, incluida la frecuencia y la magnitud de los terremotos dañinos en una zona determinada a lo largo de años o décadas[3][b] No todos los científicos distinguen “predicción” y “pronóstico”,[cita requerida] pero es útil, y se observará en este artículo.

En la década de 1970, los científicos eran optimistas en cuanto a que pronto se encontraría un método práctico para predecir los terremotos, pero en la década de 1990 los continuos fracasos llevaron a muchos a cuestionar si era siquiera posible[4] No se han producido predicciones demostrables de grandes terremotos y las pocas afirmaciones de éxito son controvertidas. Por ejemplo, la afirmación más famosa de una predicción con éxito es la que se alegó para el terremoto de Haicheng de 1975[5]. Un estudio posterior afirmó que no había ninguna predicción válida a corto plazo[6] Las búsquedas exhaustivas han informado de muchos posibles precursores de terremotos, pero, hasta el momento, dichos precursores no han sido identificados de forma fiable en escalas espaciales y temporales significativas[7]. [7] Aunque una parte de la comunidad científica sostiene que, teniendo en cuenta los precursores no sísmicos y si se dispone de recursos suficientes para estudiarlos exhaustivamente, la predicción podría ser posible, la mayoría de los científicos son pesimistas y algunos sostienen que la predicción de terremotos es intrínsecamente imposible[8].

Sinónimo de circunstancias imprevisibles

Al principio, la idea de que predecir las futuras innovaciones en bienes y servicios es fundamentalmente imposible puede parecer engañosamente obvia. Después de todo, la experiencia común de la humanidad es que no sabemos exactamente lo que nos depara el mañana. Pero lo que nuestro trabajo revela es que la profundidad de nuestra ignorancia sobre ciertos tipos de desarrollos futuros es mucho más impenetrable, incluso en principio, de lo que comúnmente se supone, y el significado más amplio de ese hallazgo para ciencias como la biología y la economía, si es cierto, es profundo.

Desde Galileo y Descartes, si no desde Pitágoras, la ciencia ha considerado generalmente que el universo es comprensible, al menos en teoría, en términos de un número finito de leyes o principios naturales. En esa primera visión reduccionista, el universo era, por tanto, como una gran máquina determinista, y si se conocían los estados iniciales y las posiciones de todos sus átomos y todas las leyes aplicables y las condiciones de contorno que rigen sus interacciones, se podían predecir todos los estados futuros del universo. Aunque el caos determinista tiene una capacidad de predicción limitada, y la mecánica cuántica ha eliminado el determinismo de esta visión reduccionista anterior, la creencia de que el universo es totalmente descriptible por las leyes naturales sigue siendo nuestra visión científica del mundo.

Sentido no previsto

Me he pasado el último año pensando en el futuro. Ha sido mi obsesión diaria como jefe de investigación de Business Futures, una nueva capacidad que explora las tendencias futuras sobre cómo funcionarán y crecerán las empresas.

Por ejemplo, el Libro de las Predicciones, un compendio de 500 páginas de 1980. Se basa en una idea sencilla: pedir a varios expertos -desde premios Nobel hasta supuestos videntes- que imaginen los próximos 50 años. Algunas de las 4.000 predicciones fueron acertadas. Uno de los colaboradores previó el “teléfono de pulsera”, aunque 25 años antes del iWatch. Pero la mayoría se equivocaron, algunos de forma salvaje. El año 2000 no supuso una era glacial ni una esperanza de vida indefinida para los seres humanos.

Nuestros prejuicios individuales nos llevan por el mal camino. Tendemos a ser demasiado optimistas en cuanto a que las cosas que queremos que ocurran se cumplan. Basamos erróneamente nuestras predicciones en nuestras experiencias pasadas. Interpretamos la nueva información como si encajara en nuestros modelos mentales y creencias existentes. De hecho, las investigaciones neurocientíficas sugieren que los hechos que apoyan una conclusión a la que queremos llegar están más fácilmente disponibles en nuestra memoria que otra información que apoya menos nuestras nociones preconcebidas pero que es igualmente relevante.