En el mundo actual, donde la incertidumbre y la complejidad son constantes, la capacidad de prever el futuro con precisión se ha convertido en una habilidad invaluable. Superpronosticadores: El arte y la ciencia de la predicción de Philip E. Tetlock y Dan Gardner, es una obra que explora esta capacidad en profundidad. Basado en los hallazgos del Good Judgment Project, un estudio financiado por la IARPA (Intelligence Advanced Research Projects Activity), el libro revela cómo ciertos individuos, denominados «superpronosticadores», pueden hacer predicciones sobre eventos futuros con una precisión notablemente superior a la de la mayoría de los expertos y modelos estadísticos tradicionales.
Tetlock y Gardner argumentan que este talento no es innato, sino que puede desarrollarse mediante la adopción de prácticas y mentalidades específicas. Los superpronosticadores se destacan por su capacidad para descomponer preguntas complejas, investigar a fondo, considerar diversas perspectivas y actualizar sus juicios a medida que obtienen nueva información.
Tetlock y Gardner identifican varias cualidades y técnicas que estos individuos emplean, tales como:
- Mentalidad filosófica: Ser cautelosos, humildes y no deterministas.
- Estilo de pensamiento: Ser de mente abierta, curiosos, reflexivos y numéricos.
- Estilo de pronóstico: Ser pragmáticos, analíticos, con visión de «ojo de libélula» (valorando diversas perspectivas), probabilísticos y actualizadores reflexivos.
- Ética de trabajo: Tener una mentalidad de crecimiento y perseverancia (ver Grit, La determinación predice el éxito mejor que el talento o la inteligencia).
Superpronosticadores no solo ofrece una visión fascinante de cómo mejorar nuestras habilidades de predicción, sino que también proporciona herramientas prácticas que cualquier persona puede aplicar para tomar decisiones más informadas y precisas en un mundo cada vez más incierto. Esta obra es esencial para quienes buscan entender y mejorar su capacidad de prever el futuro, ya sea en el ámbito empresarial, político o personal.
El arte de la superpronosticación
William Flack, un jubilado de 55 años que trabajó anteriormente para el Departamento de Agricultura de los Estados Unidos en Arizona, dispone de abundante tiempo libre. Parte de este tiempo lo dedica a realizar pronósticos sobre cuestiones de gran relevancia, aquellas que suponen un desafío para empresas, entidades bancarias, embajadas y agencias de inteligencia. Se enfrenta a interrogantes complejos como «¿Rusia anexionará territorios adicionales de Ucrania en los próximos tres meses?» o «¿Algún país de la Unión Europea abandonará la Eurozona durante el año venidero?»
Lo singular de Flack radica en que, si bien inicialmente carece de conocimientos sobre las respuestas a tales cuestiones, investiga a fondo y recopila cuanta información sea posible sobre el tema antes de decidir cómo responder. Todas sus predicciones han sido documentadas y evaluadas en cuanto a su precisión por científicos independientes, obteniendo resultados notables. Sin embargo, lamentablemente, ninguna instancia basa sus decisiones en los pronósticos de Flack.
Flack forma parte de los miles de voluntarios que responden las mismas preguntas como miembros del Proyecto de Buen Juicio (GJP, por sus siglas en inglés), una iniciativa de investigación cocreada por Philip Tetlock y otros dos profesores de la Universidad de Pensilvania. El GJP formó parte de un proyecto de investigación más amplio llevado a cabo por la Actividad de Proyectos de Investigación Avanzada de Inteligencia (IARPA, por sus siglas en inglés), que organizó un torneo de pronósticos en el que cinco equipos compitieron por responder cerca de 500 preguntas sobre asuntos mundiales durante un período de cuatro años. En el primer año, el GJP superó al grupo de control en un 60%, y en el segundo año, esa cifra aumentó al 78%.
De la investigación se extrajeron dos conclusiones fundamentales. En primer lugar, algunas personas poseen una auténtica visión de futuro y pueden emitir juicios precisos sobre eventos importantes que podrían ocurrir hasta 18 meses después. En segundo lugar, lo relevante no es quién sea la persona, sino qué hace. Convertirse en un buen pronosticador depende más de cómo se piensa, se recopila información y se actualizan las creencias; habilidades que cualquier persona inteligente, reflexiva y suficientemente decidida puede aprender.
La precisión en la predicción: Un enfoque metódico
La superioridad de los superpronosticadores sobre los expertos no radica en un coeficiente intelectual excepcional, sino en la aplicación de técnicas específicas, incluidos métodos de razonamiento basados en evidencias. Estos individuos abordan cuestiones complejas con un enfoque lógico, evitando depender exclusivamente de la intuición.
Un ejemplo ilustrativo ocurrió en 2012, cuando se les solicitó prever la presencia de toxinas en los restos de Yasser Arafat. En lugar de especular intuitivamente sobre la implicación de Israel, dividieron el problema en segmentos analizables. Inicialmente, investigaron la detectabilidad del polonio, el veneno sospechado, años después del fallecimiento. Solo tras confirmar la factibilidad técnica, contemplaron las motivaciones políticas, incluyendo la posibilidad de actores palestinos rivales o facciones interesadas en incriminar a Israel.
Este proceso de descomposición permitió a los superpronosticadores evitar prejuicios y establecer un marco de análisis objetivo basado en evidencias.
Además, estos pronosticadores buscan activamente perspectivas divergentes y ajustan sus hipótesis en función de nueva información, evitando así el sesgo de confirmación. Por ejemplo, ante la pregunta sobre si el gobierno sudafricano concedería una visa al Dalai Lama, reformulan el interrogante para considerar también la posibilidad de una negativa, lo que les obliga a evaluar evidencias contradictorias y a contrarrestar sesgos.
Los superpronosticadores comprenden que pequeños ajustes en la formulación de las preguntas pueden descubrir áreas ciegas y actualizan sus predicciones incrementalmente con la llegada de nuevos datos. Practican una mentalidad abierta activa, sometiendo sus suposiciones a prueba rigurosa en lugar de protegerlas de evidencias contrarias. Este enfoque de análisis objetivo y síntesis de evidencia permite que cualquier persona, con práctica, mejore sus habilidades de pronóstico y alcance niveles de precisión comparables a los de un superpronosticador.
La visión probabilística: clave para la toma de decisiones en la era del big data
En la era actual del big data, la extracción de información significativa puede asemejarse a un arte mágico. Lionel Levine, profesor de matemáticas en Cornell, se erige como un «mago» a la vanguardia de este ámbito. No obstante, de manera sorprendente, Levine y otros superpronosticadores no se apoyan únicamente en complejas matemáticas, sino que combinan estas con un agudo juicio, demostrando que la predicción no es meramente un juego de números.
Esta interacción entre juicio y números se puso a prueba en la arriesgada búsqueda de Osama bin Laden. La película La noche más oscur» retrata a los oficiales lidiando con diversas estimaciones probabilísticas sobre la ubicación de bin Laden. Si bien la cinta plasma un anhelo de certeza absoluta, en la vida real el director de la CIA, Leon Panetta, navegó la incertidumbre, apreciando el espectro de juicios en lugar de buscar una seguridad total. Este escenario real contrasta con la película, enfatizando el valor de un enfoque holístico para la predicción.
El libro del periodista Mark Bowden, The Finish, describe una reunión en la Sala de Situación de la Casa Blanca donde el presidente Barack Obama y la CIA debatieron la probabilidad de que Osama bin Laden se encontrara en un complejo en Pakistán. Las estimaciones de certeza oscilaban entre el 30 y el 95 por ciento. Obama, aparentemente abrumado por los números, afirmó que la situación era «cincuenta-cincuenta», indicando su visión del asunto como incierta en lugar de un porcentaje literal. Bowden vincula esto con la observación del psicólogo Amos Tversky sobre la simplicidad humana: a menudo reducimos las complejidades a «va a pasar», «no va a pasar» o «tal vez» (ver La mente humana: The Undoing Project de Lewis Michael).
Esta inclinación por la simplicidad se remonta a nuestros antepasados, quienes al divisar una sombra tenían solo segundos para decidir si era mera hierba o un depredador al acecho. Las probabilidades matizadas no eran una opción: era un mundo binario de «amenaza o no amenaza». Las preferencias modernas reflejan esto.
No obstante, el mundo no siempre es blanco y negro. Incluso los expertos pueden tropezar con los matices de las probabilidades. Robert Rubin, ex Secretario del Tesoro de EE.UU., señaló cómo las personas a menudo interpretan una probabilidad del 80% como una apuesta segura. Pero en el cambiante panorama de la ciencia moderna, la búsqueda de certeza absoluta se reconoce como una ilusión. En cambio, existe una tendencia a abrazar las áreas grises, entendiendo que todo conocimiento es esencialmente provisional.
Rubin mismo ejemplificó este enfoque matizado y probabilístico, considerando incluso las distinciones más sutiles en las evaluaciones de probabilidad. Esto contrasta marcadamente con la mentalidad común de «cincuenta-cincuenta». Los pronósticos demuestran que la granularidad, incluso en las predicciones, puede arrojar resultados más precisos. Los superpronosticadores, con su habilidad para realizar predicciones exactas, personifican esta precisión.
Si bien las narrativas del destino pueden consolar a muchos, abrazar el pensamiento probabilístico nos brinda una visión más clara y mejores decisiones en un mundo inherentemente incierto.
El delicado equilibrio de la actualización de creencias
La superpronosticación consiste en realizar predicciones altamente precisas sobre eventos futuros. Si bien no se trata de un método paso a paso, implica un enfoque sistemático. En primer lugar, los pronosticadores descomponen las interrogantes en segmentos más pequeños. Posteriormente, distinguen entre lo que ya conocen y lo que aún permanece incierto. Esto significa que no aceptan las cosas al pie de la letra, sino que profundizan en los detalles. Además, adoptan dos perspectivas principales: una que considera el problema como parte de una categoría más amplia y otra que contempla sus aspectos únicos. Tras reunir diferentes puntos de vista, los fusionan en una predicción clara. Lo fundamental es que, una vez realizada la predicción, no la descartan, sino que la revisan y ajustan a medida que se dispone de nueva información.
Recordemos a nuestro superpronosticador Bill Flack, quien predijo si se encontrarían restos de polonio en los restos de Yasser Arafat. A medida que transcurría el tiempo y surgían nuevas noticias, refinaba continuamente su predicción para lograr mayor precisión. Otro pronosticador, Devyn Duffy, destaca por su excepcional habilidad en este aspecto. Monitorea constantemente las noticias y ajusta sus pronósticos según lo que aprende. Lo interesante es que estos superpronosticadores actualizan sus predicciones con mayor frecuencia que la persona promedio, lo cual parece ser una gran parte de su éxito.
No obstante, el proceso de superpronosticación no está exento de fallas. En ocasiones, incluso los mejores pronosticadores pueden verse desviados por nuevos datos. Por ejemplo, a pesar de su experiencia, Flack cometió un error al predecir una visita del entonces primer ministro japonés, Shinzo Abe, al Santuario Yasukuni. Inicialmente, creía que el primer ministro no visitaría debido a la controvertida historia del santuario y las reacciones internacionales. Sin embargo, cuando un informante insinuó que Abe sí visitaría, Flack, considerando las implicaciones políticas más amplias, dudó de la veracidad de esta información y decidió no actualizar su pronóstico. Para su sorpresa, Abe finalmente visitó el santuario.
Otro ejemplo es Doug Lorch, quien intentaba predecir los niveles de hielo marino en el Ártico. Al encontrar un informe de un mes de antigüedad que sugería que el hielo sería menor que el año anterior, ajustó drásticamente su predicción. No obstante, al final, los niveles de hielo resultaron ser más altos, lo que indica que podría haber otorgado demasiado peso a los datos más antiguos.
La nueva información puede recibir demasiada importancia o no la suficiente. Las creencias personales o el conocimiento existente pueden influir en cómo se procesan y responden los nuevos detalles. Existen dos tendencias principales: la subreacción y la sobrerreacción. Algunas personas pueden no ajustar sus creencias lo suficiente incluso cuando se enfrentan a nueva evidencia. Por otro lado, los individuos a veces pueden dar demasiada importancia a la nueva información, permitiendo que influya desproporcionadamente en sus creencias.
Ambas tendencias ponen de manifiesto el delicado equilibrio de la cognición y la toma de decisiones humanas, y cómo este se ve moldeado por la interacción entre la nueva información y las creencias existentes.
La mentalidad de crecimiento: Clave para la superación y el aprendizaje continuo
Mary Simpson, a pesar de su destacada carrera en economía, no anticipó la crisis financiera de 2007, lo que impactó negativamente en sus ahorros de jubilación. Este revés personal la impulsó a perfeccionar sus habilidades de pronóstico, uniéndose al Good Judgment Project y convirtiéndose en una superpronosticadora. Este logro ejemplifica la «mentalidad de crecimiento», un concepto propuesto por la psicóloga Carol Dweck, que sostiene que las habilidades se desarrollan mediante el esfuerzo, en contraposición a la «mentalidad fija», que considera las capacidades como inmutables. Las investigaciones de Dweck revelan que aquellos con una mentalidad de crecimiento son más adaptables y aprenden de los desafíos, a diferencia de quienes poseen una mentalidad fija y tienden a evitar las dificultades (ver Mindset, la actitud del éxito de Carol S.Dweck).
John Maynard Keynes, reconocido por sus teorías macroeconómicas, también demostró esta mentalidad de crecimiento. A pesar de enfrentar pérdidas significativas como inversionista, se adaptó y aprendió de sus errores, viendo los fracasos no como barreras, sino como oportunidades para mejorar sus estrategias. Este enfoque, que implica aprender de los errores y esforzarse continuamente por mejorar, es aplicable universalmente, desde el aprendizaje de habilidades básicas hasta la adquisición de nuevas competencias.
La diferencia entre el conocimiento teórico y la experiencia práctica es significativa. Por ejemplo, comprender la física de montar una bicicleta no garantiza la habilidad para hacerlo. De manera similar, conocer teorías sobre pronósticos no equivale a dominarlos sin la práctica real. Sin embargo, la práctica por sí sola no es suficiente; debe estar informada y acompañada de retroalimentación clara, esencial para el desarrollo de habilidades. En este sentido, los superpronosticadores, al buscar constantemente mejorar y aprender, encarnan el espíritu de mejora personal perpetua.