Categoría: Estadística predictiva

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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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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Reseña del libro «Máquinas Predictivas: La economía simple de la Inteligencia Artificial»

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Introducción

Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence, publicado en 2018 por Ajay Agrawal, Joshua Gans y Avi Goldfarb, parte de una idea tan simple como potente: el principal impacto de la inteligencia artificial no es que las máquinas “piensen”, sino que reducen drásticamente el coste de la predicción. Y dado que toda decisión incorpora algún tipo de predicción, este abaratamiento tiene consecuencias económicas de gran alcance.

El libro se publicó cuatro años antes del lanzamiento de ChatGPT, anticipándose al auge masivo de la IA generativa y al debate actual sobre su impacto. En un momento en el que la IA aún se percibía como una tecnología especializada, los autores ya señalaban que el verdadero cambio no vendría de aplicaciones llamativas, sino de la incorporación silenciosa de la predicción barata en millones de decisiones cotidianas.

Desde una perspectiva económica y pragmática, la IA se presenta como una continuación de avances previos —como las hojas de cálculo o los sistemas de optimización— que transformaron la toma de decisiones al reducir costes. La diferencia ahora es la escala: pequeñas mejoras en precisión, aplicadas de forma sistemática, generan un valor enorme.

A lo largo del libro, esta tesis se desarrolla en tres grandes bloques: qué es la predicción desde el punto de vista económico, cómo su abaratamiento transforma decisiones y organizaciones, y qué implicaciones estratégicas se derivan de un mundo donde predecir es cada vez más barato, pero el juicio humano sigue siendo escaso y valioso.

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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 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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Mediocristán vs Extremistán: dos mundos que deciden si tu modelo predictivo acierta o falla

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Este post inaugura una nueva serie del blog dedicada a explorar ideas esenciales de El Cisne Negro de Nassim Taleb. Igual que hicimos con otros libros clave, iremos desgranando conceptos y reflexionando sobre ideas que nos ayudarán a aprender a predecir mejor.

Y no hay mejor punto de partida que uno de los pilares del pensamiento de Taleb: la diferencia radical entre Mediocristán y Extremistán.

Dos mundos, dos tipos de aleatoriedad

Taleb distingue entre dos “países probabilísticos” que se parecen tanto entre sí como un estanque tranquilo respecto a un tsunami.

  • Mediocristán, donde reina la aleatoriedad suave, “domesticada”, con variaciones pequeñas.
  • Extremistán, donde domina la aleatoriedad salvaje, con eventos capaces de romper cualquier estadística.

La idea es simple: algunos fenómenos del mundo real no pueden crecer más allá de ciertos límites físicos (por ejemplo, cuánto mide una persona). Otros, en cambio, pueden escalar sin límite conocido (por ejemplo, cuánto dinero puede generar un libro o un software).

Y esa diferencia lo cambia TODO: cómo modelamos, cómo interpretamos los datos, qué tan seguros podemos estar… y cuán vulnerables somos a un Cisne Negro.

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Cómo hacer un post-mortem de tus predicciones

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Para concluir la serie de posts donde hemos analizado y reflexionado sobre conceptos e ideas del libro Superforecasting: The Art and Science of Prediction, en esta entrada hablaremos de la práctica del post-mortem: una herramienta que nos ayudará a mejorar nuestras futuras predicciones a partir de hacer las “autopsias” de nuestras predicciones pasadas.

Cuando lanzamos una predicción sobre el futuro, el tiempo se convierte en juez.
La fecha llega, el evento ocurre (o no) y ya no hay incertidumbre. Entonces aparece un momento crítico que a menudo pasamos por alto: el análisis post-mortem.

Un post-mortem es la autopsia de una predicción ya caducada. No se trata solo de comprobar si “acertamos” o “fallamos”, sino de contrastar nuestra estimación con el resultado real y, sobre todo, de sacar conclusiones que nos hagan mejores pronosticadores.

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¿Cómo saber si tus predicciones son buenas?

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Esta entrada, como las anteriores, parte de una idea clave del libro Superforecasting: The Art and Science of Prediction de Philip Tetlock y Dan Gardner. Allí se insiste en que hacer predicciones no es solo cuestión de acertar o fallar, sino de aprender a evaluar la calidad de nuestros juicios para mejorarlos con el tiempo.

Y para mejorar, primero hay que medir.
¿Medir qué exactamente?
👉 La calidad de tus predicciones.

En este post te presento tres conceptos clave para evaluar predicciones, especialmente si te interesa convertirte en un autèntico superforecaster:

  • Calibración
  • Resolución
  • Métricas cuantitativas como el Brier Score o el MAPE
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