Categoría: Divulgación

El Método Delphi: cuando la predicción cualitativa se vuelve estructurada

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En un post anterior clasificábamos los métodos de previsión en dos grandes familias: cuantitativos y cualitativos. Dentro de los cualitativos podemos distinguir aquellos basados en juicio individual (opinión experta, analogías históricas, escenarios narrativos) y aquellos que intentan estructurar el juicio colectivo para reducir sesgos. El método Delphi pertene a esta segunda categoria.

No es predicción basada en datos en sentido estricto porque no parte de series temporales ni modelos matemático pero tampo es simple intuición. Es, probablemente, el intento más sofisticado del siglo XX de convertir el juicio experto en una herramienta sistemática de predicción.

Este método nació además en un contexto donde equivocarse podía significar una guerra nuclear.

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Predicción cuantitativa por simulación: cuando proyectar no basta y necesitamos recrear el sistema

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En el post anterior vimos cómo la predicción cuantitativa analítica parte de una estructura estimada y la proyecta hacia el futuro. Funciona especialmente bien cuando el fenómeno es relativamente estable y las relaciones pueden formalizarse mediante una ecuación o función. Pero no todos los sistemas se comportan así.

Hay contextos donde:

  • Las interacciones entre elementos generan dinámicas emergentes.
  • La incertidumbre es central y acumulativa.
  • Los resultados no dependen de una única trayectoria, sino de muchas posibles.
  • El comportamiento futuro depende de decisiones que se retroalimentan.

En estos casos, en lugar de resolver un modelo, necesitamos simular un sistema. Eso nos lleva a la segunda gran familia de la predicción cuantitativa: la predicción basada en simulación.

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Predicción cuantitativa analítica: cuándo usarla y cómo elegir modelo

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En el post anterior vimos que la predicción no siempre empieza con datos y modelos: a veces lo más razonable es recurrir a estrategias cualitativas. Pero cuando el fenómeno es lo bastante estable, repetible y medible, la predicción cuantitativa ofrece algo muy valioso: un lenguaje común para comparar, evaluar y mejorar.

Ahora bien, dentro de la predicción cuantitativa conviene hacer una distinción fundamental porque no todos los modelos numéricos funcionan igual.

  • Algunos resuelven una estructura matemática estimada a partir de los datos y producen una predicción directa.
  • Otros, en cambio, recrean el sistema múltiples veces mediante simulación, generando dinámicas posibles y distribuciones emergentes.

Este post se centra en la primera familia: la predicción cuantitativa analítica.

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Predicciones cualitativas: cómo predecir antes de cuantificar

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Cuando se habla de predicción, la conversación suele girar rápidamente hacia modelos cuantitativos, datos y algoritmos. Sin embargo, en muchos contextos reales, la mejor estrategia predictiva no es cuantitativa, ni tampoco una simulación formal.

Antes de números, a menudo solo hay experiencia, analogías, narrativas plausibles y/o juicios informados.

A eso lo llamamos predicción cualitativa y lejos de ser un recurso “menor”, es una estrategia legítima y, en muchos casos, necesaria.

1. ¿Cuándo conviene usar predicción cualitativa?

La predicción cualitativa es especialmente útil cuando forzar una predicción cuantitativa sería artificial o engañoso. No siempre faltan datos; a veces lo que falta es estructura, comparabilidad o estabilidad.

Hay cuatro situaciones típicas:

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Un mapa de las estrategias de predicción

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Hablar de predicción suele llevarnos demasiado rápido a los modelos: regresión, clasificación, redes neuronales, machine learning. Pero empezar por ahí es como aprender geografía memorizando capitales sin haber visto nunca un mapa.

Antes de entrar en técnicas concretas, algoritmos o librerías, conviene dar un paso atrás y responder a una pregunta más básica:

¿De cuántas formas distintas intentamos predecir el futuro?

Este post es el primero de una serie extensa dedicada a recorrer, con calma, las distintas estrategias de predicción. No empieza por el cómo se calcula, sino por el cómo se piensa un problema predictivo.

La imagen que encabeza este post resume ese mapa general. A lo largo de la serie volveremos a ella muchas veces.

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La tasa base: el punto de partida de toda predicción sensata

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Cuando intentamos predecir algo —el precio de la vivienda, la inflación, la probabilidad de aprobar unos presupuestos o incluso el absentismo laboral— solemos empezar por las historias: explicaciones plausibles, datos recientes, señales llamativas. El problema es que, muy a menudo, empezamos por el lugar equivocado.

Antes de añadir matices, escenarios o modelos sofisticados, hay una pregunta más simple y más incómoda que deberíamos hacernos siempre:

¿Qué suele pasar, de media, cuando no sabemos nada más?

Esa respuesta es lo que llamamos tasa base.

¿Qué es exactamente una tasa base?

La tasa base es la frecuencia histórica con la que ocurre un evento en una población o contexto comparable. No explica por qué ocurre algo, solo con qué frecuencia ocurre normalmente.

Ejemplos sencillos:

  • ¿Qué porcentaje de proyectos públicos se retrasa?
  • ¿Cuántos años, de media, la inflación supera el 3 %?
  • ¿Con qué frecuencia se prorrogan los presupuestos en sistemas parlamentarios fragmentados?

La tasa base no pretende ser brillante. Pretende ser estable y ahí está su fuerza.

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Tres predicciones para 2026: un ejercicio explícito de incertidumbre

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Hablar del futuro suele llevarnos a dos extremos igual de poco útiles: la seguridad impostada (“esto va a pasar”) o la renuncia total (“nadie puede saber nada”). Entre ambos hay un espacio mucho más interesante: el de las predicciones probabilísticas, aquellas que no eliminan la incertidumbre, pero la hacen visible y discutible.

Este post plantea tres predicciones evaluables para 2026 en España. Son tres pronósticos sobre eventos que, a mi juicio, se sitúan en una zona “Ricitos de Oro”: lo bastante complejos como para no ser triviales, pero con información suficiente como para permitir un análisis razonado, y con decisiones reales en juego. Además, son especialmente relevantes en mi entorno.

No están pensadas para impresionar por su precisión puntual, sino para dejar constancia del razonamiento que hay detrás: qué factores considero importantes, cuáles pesan más y, sobre todo, qué tipo de evidencia me haría cambiar de opinión.

El compromiso es doble:
• Las predicciones se revisarán trimestralmente, recalibrando las probabilidades.
• A final de año se evaluará no solo el resultado, sino también la calidad del proceso seguido.

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Los cisnes grises: eventos parcialmente previsibles en el límite entre lo imaginable y lo inesperado

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En esta serie dedicada a El cisne negro hemos aprendido a desconfiar de las predicciones cómodas y de los modelos que solo funcionan en mundos estables. Pero hay una idea aún más incómoda —y más útil— que atraviesa el pensamiento de Nassim Nicholas Taleb: no todos los eventos extremos son completamente imprevisibles.

Entre lo rutinario y lo impensable existe una franja borrosa. Ahí viven los cisnes grises.

¿Qué es un cisne gris?

Un cisne gris no es un evento imposible de concebir. A diferencia de los cisnes negros, sabemos que puede ocurrir, incluso podemos describirlo de forma general, pero su baja probabilidad hace que lo releguemos mentalmente a un segundo plano. No lo negamos, pero tampoco lo integramos de verdad en nuestras decisiones.

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Por qué no podemos predecir Cisnes Negros (II): el sesgo de supervivencia y la falacia lúdica como trampas cognitivas inevitables

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En la entrega anterior de esta serie exploramos dos filtros mentales —el sesgo narrativo y el sesgo de confirmación— que nos hacen ver el mundo como más ordenado de lo que realmente es. Hoy damos un paso más y abordamos dos sesgos especialmente peligrosos para cualquiera que pretenda predecir: el sesgo de supervivencia y la falacia lúdica. Ambos reducen nuestra visión del mundo y nos hacen creer que entendemos más de lo que realmente entendemos.

Son trampas inevitables porque funcionan antes de que nos demos cuenta. Pero, precisamente por eso, conocerlas es la única forma de que dejen de ser invisibles.

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Los cuatro cuadrantes de Taleb: una brújula para saber cuándo no debemos predecir

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Este post forma parte de la serie dedicada a explorar las ideas esenciales de El Cisne Negro, de Nassim Taleb, cuyo objetivo es mejorar nuestra capacidad predictiva entendiendo, precisamente, cuándo la predicción funciona… y cuándo no.*

Cuando intentamos anticipar el futuro, solemos asumir que las herramientas estadísticas funcionan igual en todas partes. Pero Taleb nos recuerda que no vivimos en un único tipo de mundo. Hay entornos donde los datos se comportan de manera estable y predecible, y otros donde un solo suceso extremo puede cambiarlo todo. Para orientarnos entre estos dos mundos propone un mapa simple pero poderoso: los cuatro cuadrantes de la incertidumbre.

Este mapa cruza dos ejes fundamentales:

  1. el tipo de decisión que queremos tomar (simple o compleja), y
  2. la naturaleza del entorno (Mediocristán o Extremistán).

A continuación, exploramos cada uno de estos cuadrantes de forma clara y práctica.

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