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

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 burbuja de la IA: un ejemplo actual de cómo intentamos anticipar un Cisne Gris… con resultados inciertos

Con este post se culmina el recorrido iniciado al distinguir entre Mediocristán y Extremistán, al trazar los cuatro cuadrantes de Taleb y al explorar los sesgos —narrativos, de confirmación y de supervivencia— que nos impiden ver los eventos extremos antes de que ocurran. En el camino aprendimos que muchos fenómenos no fallan por falta de datos, sino por una mala comprensión del tipo de mundo en el que nos movemos. Los cisnes grises, esos eventos improbables pero imaginables, emergen precisamente en esa frontera. Y la llamada burbuja de la IA nos ofrece hoy un caso vivo para observar cómo intentamos anticiparlos… mientras seguimos atrapados en la incertidumbre.

Un cisne gris en directo

La inteligencia artificial no es una promesa vacía. Hay avances técnicos reales, mejoras de productividad tangibles y un cambio profundo en cómo se desarrollan productos y servicios. Precisamente por eso, la hipótesis de una burbuja resulta incómoda. No encaja bien con una narrativa basada en fundamentos sólidos. Sin embargo, que algo sea real no lo hace inmune a la sobrevaloración.

Aquí aparece el cisne gris: sabemos que los mercados tecnológicos pueden sobrecalentarse, sabemos que las historias de disrupción atraen capital de forma no lineal y sabemos que las expectativas pueden adelantarse muchos años a los resultados. Nada de esto es impensable. Lo difícil es integrarlo sin caer ni en el alarmismo ni en el entusiasmo acrítico.

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

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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Reseña del libro «El cisne negro»

Introducción

El Cisne Negro, publicado en 2007 por Nassim Nicholas Taleb, es un libro que explora uno de los conceptos más influyentes de la última década: la idea de que los eventos raros, inesperados y de enorme impacto —los llamados cisnes negros— son los verdaderos motores de la historia. Taleb, matemático, inversor y filósofo del riesgo, sostiene que lo que desconocemos es mucho más importante que lo que creemos saber, y que nuestra incapacidad para comprender probabilidades extremas nos deja peligrosamente expuestos a estos fenómenos.

La relevancia del libro quedó demostrada solo un año después de su publicación, con la crisis financiera global de 2008. Un evento improbable, devastador y posteriormente “explicado” con aparente claridad: el ejemplo perfecto del cisne negro que Taleb había advertido. Desde entonces, su obra se ha convertido en una referencia imprescindible para entender la fragilidad de los sistemas financieros, tecnológicos y sociales. Y hoy, en una época marcada por pandemias, disrupciones tecnológicas y volatilidad geopolítica, el mensaje de Taleb es más actual que nunca.

A lo largo del libro, Taleb desarrolla su argumento en tres grandes bloques: primero, analiza por qué nuestros cerebros interpretan mal la probabilidad y el riesgo; después, examina la profunda incapacidad humana para predecir en entornos complejos; y finalmente, expone cómo incluso los “expertos” se equivocan sistemáticamente y qué podemos hacer para reducir nuestra vulnerabilidad ante estos eventos imprevisibles.

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La sabiduría de las multitudes, los mercados eficientes y las predicciones que no siempre aciertan

A continuación se expone y se reflexiona sobre una idea extraída del libro “Superpronosticadores. El arte y la ciencia de la predicción”. Se trata de la llamada “sabídura de las masas” que defiende que la agregación combinada de muchas opiniones es mejor que la de unas pocas, aunque estas se consideren expertas.

En 1906, el estadístico Francis Galton visitó una feria agrícola en Plymouth, Inglaterra. Allí observó un curioso concurso: los asistentes debían adivinar el peso de un buey expuesto, y el ganador sería quien más se acercara al peso real.

Galton, escéptico del «pueblo llano», recopiló los 787 boletos con estimaciones y decidió analizarlos. Calculó la mediana de todas las predicciones: 1.207 libras. El peso real del animal era 1.198 libras. Solo nueve libras de diferencia. Increíblemente preciso.

Este episodio se ha convertido en un clásico ejemplo de lo que hoy conocemos como la «sabiduría de las multitudes»: cuando se agregan muchas opiniones independientes, incluso si no son expertas, el resultado puede ser sorprendentemente acertado.

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Bayes: de los milagros a los algoritmos

El mundo en que nació Thomas Bayes era un lugar mucho más borroso de lo que creemos. Corría el siglo XVIII, soplaban vientos de Ilustración y la mayoría de las mentes brillantes de la época creían que la verdad absoluta estaba al alcance del hombre moderno. Mediante la razón, grandes pensadores se afanaban en elaborar leyes y ecuaciones deterministas que pretendían revelar el funcionamiento del universo, como si fuera un reloj suizo. La incertidumbre, esa plaga moderna, apenas comenzaba a abrirse paso.

Bayes, un clérigo presbiteriano de mirada invisible, nunca fue un gran protagonista. No tuvo el carisma de Newton ni la osadía de Laplace. Vivía en la sombra, en bibliotecas polvorientas, escribiendo silenciosamente sobre teología, moral y con una especial fascinación por las matemáticas.

Fue en ese clima donde, hacia 1750, concibió una idea que cambiaría el mundo. Una idea que, como muchas de las grandes revoluciones, fue ignorada durante décadas: que no había que esperar infinitas repeticiones de un evento para saber qué tan probable era, que podíamos estimar la incertidumbre con la información que ya teníamos. Que podíamos, en suma, inferir hacia adelante.

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Reseña del libro homo deus

Introducción

Homo Deus: Breve historia del mañana, publicado en 2015, fue escrito por el historiador Yuval Noah Harari. Este autor israelí se hizo mundialmente conocido gracias al éxito de su anterior obra titulada Sapiens: De animales a dioses, la cual fue traducida a treinta idiomas y vendió más de un millón de ejemplares.

En Homo Deus Harari revisa la historia de la humanidad desde un punto de vista evolutivo y especula con el futuro de nuestra especie teniendo en cuenta nuestro pasado y naturaleza. De esta forma el libro se divide en 3 secciones: Seguir leyendo «Reseña del libro homo deus»