Cada vez que empieza un nuevo año, montones de personas hacen predicciones. La mayoría son obvias (Apple lanzará productos nuevos) o erróneas (sigo esperando a que Apple compre Tesla).
Pues bien, aquí va una predicción sobre las predicciones: los tecnólogos pronto construirán máquinas de predicción que tendrán un impacto masivo en la sociedad. Por supuesto, a no ser que esas máquinas ya existan en secreto. Y es posible… Si tuvieras una, ¿le dirías a alguien?
De las tecnologías que pueden inventarse, ninguna es más poderosa que una máquina de predicciones. Anticiparte a lo que va a suceder es la ventaja competitiva máxima. Quien pueda hacer las mejores predicciones ganará, siempre.
Es verdad que ya tenemos cosas como el análisis predictivo, que desgrana un montón de datos y anticipa que si construyes un restaurante en cierto código postal, te irá fabuloso. Pero estamos hablando de un sistema capaz de tomar un gran conjunto global de acontecimientos y hacer predicciones sorprendentemente precisas sobre fluctuaciones económicas, comportamiento de consumidores, guerras, migraciones o cambios de liderazgo. Si tuvieras una máquina de predicción política confiable, sabrías si es hora de abandonar la angustia o empacar tus botas esquimales y tus recetas con patatas para refugiarte en Alaska.
Las agencias de inteligencia estadounidenses se han puesto a trabajar en sus máquinas de predicciones. Y también los fondos de riesgo gigantes. Por tal motivo, el más grande de ellos, Bridgewater Associates, ha empleado al renombrado científico computacional David Ferrucci, quien solía trabajar para IBM, donde dirigió el desarrollo de la computadora Watson para derrotar a los campeones del programa Jeopardy!, en 2011. Entre tanto, IBM y otras empresas trabajan en lo mismo. Vault, una startup de Israel (que está plagada de especialistas en inteligencia predictiva), afirma que puede predecir cuánto dinero generará una película con sólo introducir el guion en su computadora.
Pero el punto no es hacer tecnología que puede predecir acontecimientos con una precisión de 100 por ciento. Eso jamás sucederá. Lo único que tiene que hacer el sistema es producir predicciones más precisas y con más frecuencia que las de todos los demás.
De hecho, esa característica es lo que distingue a la gente talentosa del resto de los mortales. Gary Klein, quien ha estudiado a fondo las habilidades predictivas del ser humano, denomina esta capacidad como “razonamiento anticipatorio”. Los conductores de autos experimentados son mejores que los novatos porque han aprendido a predecir lo que posiblemente sucederá en distintas situaciones. Los mejores presidentes y directores generales tienen mayor capacidad que los otros para predecir lo que sucederá si toman ciertas decisiones. Wayne Gretzky, un jugador de hockey relativamente flacucho, dijo cierta vez que el secreto de su éxito era que patinaba hacia donde sabía que iba a estar el disco de hockey.
Eso es lo que puede hacer una máquina de predicción por una organización como Bridgewater… o la CIA: brindar el tipo de razonamiento anticipatorio que daría una ventaja clara sobre cualquier competidor o combatiente. Andrew Hallman, subdirector de la CIA, lo llamó “inteligencia anticipatoria”, durante una entrevista con el sitio militar Defense One. La publicación concluyó: “En este contexto, la inteligencia se vuelve casi un superpoder”.
Ese tipo de predicción obligaría a sacar información de todo tipo de fuentes —libros, medios sociales, informes gubernamentales, investigaciones científicas, programas de televisión, sensores— y utilizarla para construir distintos escenarios, evaluar las probabilidades de que ocurran, y probar continuamente esas probabilidades contra nueva información. Es un “aprendizaje de máquina” llevado a un nivel de complejidad incalculable.
Como ironía, uno de los aspectos críticos para llegar a ese punto es ayudar a las computadoras a entender cómo los humanos hacen predicciones. La CIA está financiando un proyecto llamado Good Judgment, dirigido por Philip Tetlock, profesor de la Escuela de Negocios Wharton. Good Judgment organiza torneos regulares de pronósticos donde personas de todos los niveles sociales tratan de responder preguntas como: “¿Acaso Irán respetará el tratado nuclear?”. En juegos anteriores, Tetlock identificó individuos que llamó “superpronosticadores”, quienes se desempeñaron mejor que los demás. Luego, el equipo de Tetlock, en sus palabras, “puso a prueba hasta la risa de esos pobres diablos” y encontró que los rasgos de un gran pronosticador eran, de hecho, discernibles y enseñables.
Si un rasgo es enseñable, puede codificarse. El algoritmo podría estar fuera del alcance de las matemáticas actuales, pero puedes ver a dónde conduce todo esto. Si la CIA puede codificar computadoras para que “piensen” como superpronosticadores, entonces las computadoras pueden convertirse en superpronosticadoras. Y como las computadoras pueden ingerir muchísimos más datos que cualquier humano jamás asimilaría, y además trabajarían con ellos incansablemente, llegará el momento en que las computadoras superen las predicciones de los superpronosticadores.
En IBM Research, un proyecto de laboratorio dirigido por Dharmendra Modha, se ha estudiado desde hace años el cerebro humano para hacer que las computadoras piensen y predigan de manera más parecida a las personas. Cierta vez, Modha me dijo: “La disparidad entre las arquitecturas de la computadora moderna y el cerebro es tan grande, que si pudieras resolverla sólo a medias, cambiarías al mundo”.
Bridgewater se niega a hablar del trabajo que desarrolla Ferrucci, pero Ray Dalio, el director casi místico del fondo de riesgo, siempre ha dirigido la compañía construyendo modelos grandiosos de actividad económica global y haciendo predicciones de gran escala. Así que es lógico que buscara una máquina predictiva. Comparó su búsqueda con la construcción GPS para inversiones. “Creemos que las mismas cosas suceden una y otra vez, debido a las relaciones lógicas de causa y efecto”, informó en su última declaración del año pasado. “Al escribir nuestros principios y luego computarizarlos, podemos hacer que la computadora tome decisiones de alta calidad de la misma manera que un GPS puede ser un guía eficaz”.
Igual que un GPS, en el futuro cercano las máquinas de predicción actuarán como socios de los humanos, proporcionando dirección y razonamientos que las personas podrían pasar por alto, haciendo que los pronosticadores humanos sean mucho mejores de lo que jamás habrían sido por su cuenta. Tetlock cuenta que, en una ocasión, Ferrucci le dijo que tal vez habría que esperar hasta 2040 para que las computadoras superaran las predicciones de los superpronosticadores. Sin embargo, es muy posible que esto ocurra mucho antes, pues la inteligencia de las máquinas está avanzando más rápido de lo que la mayoría de los tecnólogos había anticipado.
¿Y qué será de nosotros cuando las máquinas superen las predicciones de los humanos? Es muy difícil de predecir.
—
Publicado en cooperación con Newsweek/ Published in cooperation with Newsweek
