El arte de no acertar

Lo peor siempre puede pasar. El reactor nuclear de Fukushima podía aguantar terremotos de la magnitud récord de 8,6. Pero en el 2011 se registró uno de magnitud 9.1. Hace 10 años, se esperaba que los precios de las casas crecieran indefinidamente. Pero en el 2007 empezaron a caer en picado. Los tertulianos pueden asegurar vehementemente que ciertos escenarios electorales son imposibles. Sin embargo, en el 15% de los casos esas variables insospechadas ocurren, según un estudio hecho en EEUU. A veces, las predicciones fracasan estrepitosamente: 'c'est la vie'.

Más allá de la mala fe, hay una razón profunda de estos fracasos: todo el mundo es adicto a la quimera de la «mejor predicción posible». A los meteorólogos se les pide qué temperatura hará mañana, y se espera que contesten con un número, o como mucho un intervalo. Sin embargo, en las últimas dos décadas, meteorólogos, médicos y hasta banqueros se han distanciado de este enfoque. Siempre existen distintos escenarios e ignorarlos puede llevar directo a la catástrofe.

En 1999, el huracán 'Lothar' llevó la destrucción a la Europa central. En diciembre de ese año, el centro meteorológico europeo ECMWF de Reading (Reino Unido) manejaba una predicción según la cual el 'Lothar' sería una tempestad menor. Sin embargo, desde 1992, un grupo de ese centro estaba experimentando con otra manera de hacer predicciones.

INSTRUMENTO DE FINANCIEROS

En lugar de quedarse con una única anticipación, el grupo lanzaba 50 simulaciones informáticas paralelas, con distintos modelos y parámetros. De los 50 escenarios resultantes aquel diciembre, la mayoría apuntaban a una perturbación leve. Pero un puñado sugerían un evento muy preocupante. Sin embargo, el método estaba en su infancia y los responsables no le hicieron caso.

Pero ¿cómo se pueden manejar múltiples escenarios a la vez? «Hay que pasar de las predicciones deterministas, que proporcionan un solo valor [por ejemplo, la temperatura de mañana] a otro tipo que tengan en cuenta toda la distribución de las probabilidades», explica Tilmann Gneiting, profesor de Estadística en el Instituto de Tecnología de Karlsruhe e investigador en el Heidelberg Institute for Theoretical Studies, ambos en Alemania. Gneiting forma parte del 1% de científicos más citados del mundo, por su contribución a la predicción probabilística, «una descripción cuantitativa de la incertidumbre en una predicción», explica el científico.

La crisis financiera espoleó la atención de los economistas por esta herramienta. «Se usa cada vez más en economía», afirma Barbara Rossi, profesora de Economía de la Institució Catalana de Recerca i Estudis Avançats (ICREA) en la Universitat Pompeu Fabra. «Los economistas suelen hacer predicciones del tipo: la inflación crecerá en cierto porcentaje el año que viene. Pero se puede dar más información: por ejemplo, qué probabilidad tiene de crecer entre el 1 y el 2%, entre el 2 y el 3%, etcétera», explica. En otras palabras, pasar a predicciones probabilísticas. Los bancos, comenta Rossi, usan cada vez más los «gráficos de abanico»: estos representan cómo se prevé que evolucionará una magnitud como la inflación, pero a su alrededor incluyen otras trayectorias posibles, coloreadas con sus respectivas probabilidades. Tras la crisis, se está estudiando introducir este enfoque en el protocolo de Basel, el sistema internacional que estudia el riesgo financiero de los bancos. Gneiting espera que la ponderación de todos los escenarios posibles limitaría las crisis en un futuro.

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Las Naciones Unidas son las últimas en sumarse al club de la predicción probabilística. Hasta el 2008, sus predicciones sobre el crecimiento de la población mundial se basaban en un solo escenario, que preveía un estancamiento que llevaría a no superar los 9.000 millones de habitantes en el 2100. Pero el estadístico Adrian Raftery, junto con su equipo de la Universidad de Washinghton (EEUU), dijo que podían equivocase. Fue tan convincente, que Naciones Unidas le asignó el diseño de un nuevo sistema. Este reveló que en el 2100 la población mundial podría oscilar entre 9.000 y 13.000 millones de personas, con toda una gama de escenarios intermedios.

DE LA AERONÁUTICA AL CLIMA

La estadística que maneja distintos escenarios ya se está usando para direccionar aviones y barcos, modelizar el desarrollo de enfermedades y evaluar los riesgos meteorológicos, afirma Gneiting. «Una aplicación concreta son las plantas eólicas danesas. El viento provee de energía a la mitad del país, pero no hay siempre. Los productores tienen que publicar con horas de antelación cuánta energía van a producir», explica. Por esto, usan programas probabilísticos que les permiten estimar los escenarios posibles, tomar decisiones y mejorar sus ganancias. «En el noroeste del Pacífico [de EEUU], estos modelos se usan para decidir cuándo utilizar la energía almacenada en los diques, para compensar la caída de la energía eólica, que no se puede almacenar», afirma el científico.

«La predicción proababilística está apareciendo en todas las disciplinas», explica el investigador. Por ejemplo, el estadístico Achim Zeileis, de la Universidad de Innsbruck (Austria), se hizo famoso al aplicarla con éxito al Mundiales de fútbol de 2014. «Estamos viendo un cambio de paradigma», concluye Gneiting.