La creciente capacidad de predecir el futuro representa una importante oportunidad para las empresas y la sociedad.
Los mismos avances tecnológicos que han aumentado nuestra capacidad predictiva también han hecho que la tarea sea mucho más compleja.
Para superar este reto, debemos cambiar la manera en que entendemos el futuro y nuestro lugar en él.
Amanece la edad de oro de las tecnologías predictivas. Miles de millones de algoritmos sofisticados, impulsados por enormes computadoras, permiten a los pronosticadores procesar cantidades cada vez mayores de datos. En diversos campos, desde la meteorología hasta la medicina y los negocios, nuestra capacidad para sacar conclusiones sobre el futuro debería ser hoy mejor que en cualquier otro momento de la historia.
Y, sin embargo, no lo es. De hecho, nuestro pasado reciente —desde la COVID-19 hasta la gran crisis financiera— podría considerarse una historia de nuestro fracaso a la hora de predecir el futuro.
La llegada de la tecnología y el consiguiente cambio en nuestra capacidad para prever posibles acontecimientos futuros han coincidido con un aumento exponencial de la variedad y el abanico de resultados posibles. Los mismos avances tecnológicos que nos han permitido tener más certeza al tomar decisiones han aumentado la complejidad del entorno en que se toman. El gráfico siguiente, que ilustra el crecimiento de los datos desde 2010, cuenta dos historias: una trata de la cantidad de información en que podemos basar nuestras decisiones, y la otra, de la naturaleza potencialmente abrumadora del tamaño y la complejidad de estos datos.
¿Cómo podemos empezar a recuperar la ventaja en nuestros intentos por vislumbrar lo que nos depara el futuro? Debemos reconocer que las herramientas que utilizábamos para modelar resultados futuros se basaban en un entorno estable. Para afrontar un futuro de cambio exponencial, necesitamos que nuestras herramientas sean tan dinámicas como el mundo cuyos resultados buscan predecir. Al usar datos para hacer predicciones, debemos reconocer que el mundo de mañana será radicalmente distinto del mundo de hoy.
En la práctica, esto implica incorporar la tecnología a tantos ámbitos de nuestra vida como sea posible y reconocer aquellos en los que su velocidad, eficiencia y sofisticación superan con creces las capacidades de las alternativas analógicas. También exige un cambio de mentalidad.
En este artículo, quisiera analizar cómo la velocidad del cambio tecnológico ha influido en nuestra concepción del futuro del riesgo. El modelado del riesgo es otra forma de trazar el contorno del futuro, y uno de los métodos más habituales que empleamos para hacer predicciones. Vivir en un mundo de cambio exponencial exige una transformación radical de la manera en que visualizamos el futuro y una reprogramación dinámica de nuestra comprensión del riesgo. Debemos abandonar muchos de los principios con los que entendíamos el pasado y, en su lugar, adoptar nuevas formas de concebir el futuro, aceptando el cambio como motor de innovación y crecimiento.
Pensemos en la ley de Moore: la observación que hizo en 1965 Gordon Moore, cofundador de Intel, según la cual el número de transistores en un circuito integrado se duplica aproximadamente cada dos años. Esta relación exponencial se ha considerado durante mucho tiempo un indicador del crecimiento de la capacidad de procesamiento y se ha utilizado para mostrar a los informáticos tanto el alcance como los límites de sus aspiraciones. Sin embargo, la ley de Moore ha empezado a dejar de cumplirse, y esto se debe a la innovación tecnológica que pretende predecir.
Con la llegada de la IA y de procesadores alternativos, el número de transistores ya no es una medida útil de la capacidad de procesamiento. Los chips son cada vez más pequeños, han pasado de 2D a 3D y emplean materiales cada vez más sofisticados y especializados en su fabricación, pero las unidades centrales de procesamiento (CPU) tradicionales ya no están a la vanguardia de la innovación tecnológica. Un estudio reciente de Silicone Angle mostró que una definición estricta de la ley de Moore, que exigiría un crecimiento anual del 40% en el número de transistores, se había ralentizado hasta situarse por debajo del 30% en 2020. Y, sin embargo, la capacidad de procesamiento, considerando la combinación de CPU tradicionales con IA y procesadores alternativos, está creciendo a más del 100% cada año. Dondequiera que miremos, el importante auge de la tecnología está reescribiendo las reglas de ayer.
Estamos en un punto de inflexión en la ciencia de la predicción. Las personas suelen aferrarse a ideas fijas sobre el funcionamiento del mundo y pueden mostrarse inflexibles a la hora de explorar nuevos caminos. Algunos sectores de los servicios financieros tardaron en adoptar la tecnología, pero los argumentos de los escépticos se ven cuestionados por las cada vez más pruebas de que las computadoras, sobre todo cuando se combinan con el talento humano, pueden encontrar oportunidades en los mercados con mayor eficacia. Si la última década se caracterizó por una acumulación masiva de datos, la próxima podría centrarse en perfeccionar nuestra capacidad para procesarlos y utilizarlos. Apenas empezamos a comprender lo que la tecnología hará posible en materia de predicción.
¿Qué significa esto para nosotros de cara al futuro? Apenas estamos al comienzo de la revolución tecnológica. Los próximos años exigirán aún más dinamismo y flexibilidad de las instituciones, los pensadores y los trabajadores. El crecimiento exponencial nos exige abandonar a diario las certezas del pasado para abrazar un futuro de cambios radicales.
