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

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

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

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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Por qué no podemos predecir Cisnes Negros (I): el poder distorsionador del sesgo narrativo y del sesgo de confirmación

Este artículo forma parte de la serie dedicada a explorar las ideas esenciales de El Cisne Negro, de Nassim Nicholas Taleb. Tras analizar los cuadrantes, Mediocristán vs. Extremistán y algunos ejemplos históricos, hoy entramos en un terreno incómodo pero fundamental: los sesgos cognitivos que nos impiden ver —y predecir— lo que realmente importa.

Cuando hablamos de predicción solemos pensar en modelos, datos y algoritmos. Pero la mayor parte de nuestros errores no provienen de limitaciones estadísticas, sino de limitaciones humanas. Taleb insiste una y otra vez en que no vemos el mundo tal como es, sino a través de filtros cognitivos que distorsionan la información. Y dos de esos filtros —quizás los más insidiosos— son el sesgo narrativo y el sesgo de confirmación.

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El ancla invisible que distorsiona tus predicciones

Continuando con la serie de posts donde exploramos las ideas clave del libro Pensar rápido, pensar despacio de Daniel Kahneman —una obra fundamental para entender cómo pensamos, decidimos… y, por extensión, cómo predecimos— hoy hablaremos de uno de los sesgos más persistentes y difíciles de detectar: el sesgo de anclaje, esa pequeña “ancla” mental que, sin darnos cuenta, tira de nuestras estimaciones hacia números que en realidad no tienen nada que ver con la realidad.

¿Qué es el sesgo de anclaje?

Kahneman y Tversky descubrieron que, cuando las personas deben estimar un valor —por ejemplo, el porcentaje de países africanos en la ONU o el precio de una casa—, sus respuestas se ven fuertemente influenciadas por un número cualquiera presentado antes, aunque ese número sea totalmente irrelevante.

En uno de los experimentos más famosos del libro, los participantes giraban una ruleta trucada que sólo podía detenerse en el número 10 o en el 65. Luego se les preguntaba:

“¿Qué porcentaje de países africanos pertenece a la ONU?”

Los que habían visto el número 10 daban estimaciones en torno al 25%, mientras que los que habían visto el 65 decían alrededor del 45%.

El número aleatorio —que no tenía ninguna relación con la pregunta— ancló sus juicios.

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Por qué pensamos rápido (y a veces mal) y despacio (y mejor)

Con este post inicio una serie en la que exploraremos algunas de las ideas clave de Pensar rápido, pensar despacio, de Daniel Kahneman. Un libro que no solo nos ayuda a entender cómo funciona nuestra mente, sino también cómo podemos mejorar nuestras decisiones y predicciones.

El descubrimiento fundamental: dos sistemas en una misma mente

Kahneman nos propone una metáfora muy útil: pensar en nuestra mente como si tuviera dos sistemas distintos de procesamiento de información.

  • Sistema 1: rápido, intuitivo, automático.
  • Sistema 2: lento, deliberado, analítico.

No son estructuras físicas del cerebro, sino formas de describir cómo procesamos la información.

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El arte de predecir con la cabeza fría: el decálogo del zorro bayesiano

¿Te gustaría saber qué nos depara el futuro para tomar mejores decisiones hoy? Hay una manera de acercarse a ello, pero no es la que imaginas.

Lo cierto es que no hay forma de estar completamente seguros de lo que va a ocurrir, porque el futuro es probabilístico. Esto significa que las predicciones siempre deben ir acompañadas de una probabilidad, incluso cuando esta se acerque al 100 %. Por ejemplo, técnicamente no podemos afirmar que hay un 100 % de posibilidades de que mañana salga el sol, ya que siempre podría ocurrir un cataclismo (una colisión planetaria, una implosión solar, etc.). Pero este tipo de eventos son tan extraordinariamente improbables que podemos decir que la probabilidad de que no salga el sol es del 0.000000000…1 % (pero no cero).

Por tanto, la manera de saber si algo va a suceder o no es la siguiente:

  1. Formular la hipótesis: Por ejemplo «El Real Madrid ganará el Mundial de Clubes 2025».
  2. Calcular la probabilidad de que esta hipótesis sea cierta.
  3. Comparar esa probabilidad con un umbral subjetivo a partir del cual consideramos algo como muy probable (por ejemplo, un 90 %). Si lo supera, no rechazamos la hipótesis y, por tanto, podremos decir que el Real Madrid ganará el Mundial de Clubes 2025.

El reto de este método es que nos exige calcular una probabilidad que depende de múltiples variables (el estado de los jugadores, la táctica, la suerte…) y que va cambiando con el tiempo hasta que finaliza el campeonato.

La estrategia que ha demostrado dar mejores resultados para abordar esta tarea es pensar como un zorro, entendida esta metáfora como tener un marco mental flexible y abierto a múltiples posibilidades. A eso se le suma el uso de la inferencia bayesiana, que nos permite actualizar nuestras creencias conforme vamos recibiendo nueva información. En definitiva, se trata de convertirse en un zorro bayesiano.

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Webinar sobre el análisis y predicción de la pandémia de COVID-19

El pasado día 7 de octubre tuve la oportunidad de asistir a un webinar impartido por la Dra. Clara Prats, investigadora del grupo de Biología Computacional y Sistemas Complejos de la UPC. En esta conferencia online se expuso la experiencia de un grupo de investigadores de la UPC con respecto al análisis i control de los datos de la pandemia de COVID en Cataluña

En este post trataré de resumir y exponer algunas de las ideas que me parecieron más interesantes.

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