1. Introducción: las previsiones en el mundo moderno

En el mundo actual, impulsado por los datos, las previsiones desempeñan un papel fundamental. Las empresas se esfuerzan por anticiparse a la demanda de los consumidores. Los gobiernos se preparan para las fluctuaciones económicas y el estado de ánimo de la población. Los particulares tratan de prever las tendencias del mercado laboral, las variaciones monetarias o el valor de los inmuebles. La precisión de las previsiones influye en las decisiones de inversión, presupuestación, concesión de préstamos e incluso en la estrategia política.

Por ejemplo, según McKinsey & Company (2023), las empresas que utilizan el análisis predictivo de big data obtienen una rentabilidad entre un 5 % y un 10 % superior a las que no lo hacen. Esto demuestra la creciente influencia de los datos en la configuración de los resultados.

Tradicionalmente, las previsiones se han basado en modelos económicos como la econometría, el análisis macroeconómico y el juicio de expertos. Estos métodos se basan en datos históricos y supuestos teóricos fijos. Han proporcionado estructura y fiabilidad durante décadas.

Sin embargo, la revolución digital ha cambiado las reglas del juego. La rápida expansión de los datos disponibles, desde las consultas de búsqueda hasta las imágenes por satélite, ha dado lugar a herramientas predictivas de big data. Estos sistemas ofrecen información en tiempo real y capacidades de modelización adaptativa.

Este cambio plantea una pregunta clave: ¿quién hace mejores previsiones, los economistas clásicos o los sistemas predictivos basados en el big data? Y lo que es más importante, ¿debemos ver esto como una rivalidad o como una sinergia que transforma la forma de hacer previsiones?

2. Previsiones económicas clásicas: métodos y limitaciones

Las previsiones económicas tradicionales se basan en tres enfoques fundamentales: la econometría, los modelos macroeconómicos y el criterio de los expertos.

Los modelos econométricos utilizan métodos estadísticos para analizar series temporales y dependencias de regresión. Los modelos ARIMA y GARCH, por ejemplo, se utilizan para pronosticar la inflación, el PIB y los índices bursátiles. Sin embargo, su precisión está limitada por supuestos lineales y requisitos previos de estacionariedad. También son vulnerables a los «cisnes negros», es decir, acontecimientos impredecibles que alteran las tendencias históricas (Taleb, 2007).

Los modelos macroeconómicos, como el DSGE (Equilibrio General Dinámico Estocástico), simulan el comportamiento de los agentes económicos basándose en ecuaciones teóricas. Estos modelos orientan la política monetaria y fiscal, pero a menudo simplifican en exceso la realidad y requieren una calibración exhaustiva.

Las evaluaciones de expertos realizadas por analistas, bancos y organizaciones internacionales (FMI, Banco Mundial) incorporan conocimientos cualitativos que son difíciles de formalizar. Su punto fuerte es la interpretación contextual, pero adolecen de subjetividad y lentitud en la respuesta.

Ventajas:

• Rigor teórico e interpretabilidad
• Capacidad de simulación de escenarios
• Credibilidad institucional

Limitaciones:

• Alcance limitado de los datos
• Incapacidad para abordar tendencias a nivel micro
• Retrasos en la actualización de los datos

3. Potencial predictivo del big data: información en tiempo real a gran escala

El big data se refiere a conjuntos de datos que se caracterizan por su volumen, velocidad, variedad, veracidad y valor. A diferencia de los datos tradicionales, el big data llega en tiempo real desde diversas fuentes. Por lo tanto, requiere análisis avanzados para su interpretación práctica.

Fuentes de big data para la previsión predictiva

• Consultas de búsqueda (Google Trends): útiles para predecir brotes de gripe (Ginsberg et al., Nature, 2009) o tendencias de compra
• Redes sociales: revelan la opinión pública y las tendencias políticas (Liu et al., 2020)
• Datos transaccionales: realizan un seguimiento del comportamiento de los consumidores en línea y fuera de línea
• Datos geoespaciales y del IoT: proporcionan información sobre la movilidad, la contaminación y la actividad
• Las imágenes por satélite permiten supervisar el rendimiento agrícola y el progreso de la construcción (Banco Mundial, 2021)

Técnicas analíticas en los sistemas predictivos de big data

• Aprendizaje automático: crea modelos predictivos sin programación explícita (Kelleher et al., 2020)
• Aprendizaje profundo: utiliza redes neuronales para detectar patrones complejos
• Procesamiento del lenguaje natural (NLP): analiza datos textuales de noticias, publicaciones y comentarios

Ventajas de los sistemas predictivos de big data

• Análisis en tiempo real
• Escalabilidad y granularidad
• Modelos adaptativos que evolucionan con los datos

En la UE, la adopción de tecnologías predictivas de big data está aumentando de forma constante. Según Eurostat (2023), el 16 % de las empresas con más de 10 empleados declararon utilizar big data en 2023, frente al 10 % en 2020. Esta tendencia refleja la creciente dependencia de las herramientas de previsión basadas en datos.

Retos y limitaciones

• Problemas de interpretación: la correlación no implica causalidad
• Preocupaciones éticas: privacidad y consentimiento de datos
• Complejidad de los modelos: muchos sistemas de IA funcionan como «cajas negras»
• Requisitos de infraestructura y talento

Sin embargo, a pesar de la creciente demanda, Europa se enfrenta a una escasez de profesionales cualificados. Se estima que, para 2025, podrían quedar sin cubrir hasta 756 000 puestos relacionados con los datos, lo que podría ralentizar la implantación generalizada del análisis predictivo de macrodatos. Esta brecha ofrece una ventaja temporal a los métodos económicos tradicionales, que dependen menos de una infraestructura especializada.

Mientras tanto, se prevé que el mercado del big data y la analítica en Europa alcance los 66 600 millones de dólares en 2027, con una tasa de crecimiento anual compuesta del 13,8 % (2022-2027), lo que subraya la confianza de los inversores en sus capacidades predictivas.

4. Aplicaciones prácticas del análisis predictivo de macrodatos

1. Sector financiero: JPMorgan aplica la IA para la evaluación del riesgo crediticio y la detección de fraudes. Goldman Sachs aprovecha las noticias y los datos de Twitter para realizar previsiones de mercado.
2. Comercio minorista: Walmart analiza las transacciones en tiempo real para la gestión de inventarios. Amazon utiliza el análisis predictivo para la fijación dinámica de precios.
3. Sector público: Durante la COVID-19, los gobiernos utilizaron datos de movilidad (Apple, Google) para supervisar el cumplimiento de la cuarentena.
4. Industria: General Electric emplea el IoT y herramientas predictivas de big data para el mantenimiento de equipos y la prevención de averías.
5. Marketing: Netflix y Spotify personalizan los contenidos mediante algoritmos, lo que mejora la retención de usuarios.

Además, Eurostat (2023) informa de que el 8 % de las empresas de la UE utilizaban la IA y, de ellas, el 42 % la aplicaba principalmente para el análisis predictivo de big data. Esto pone de relieve el papel central de la IA en la previsión dentro de las empresas modernas.

5. De la competencia a la colaboración: integración de la economía y las herramientas predictivas de big data

La tendencia predominante es la integración, no la oposición. El análisis predictivo de big data y la economía clásica resuelven problemas diferentes y se utilizan mejor juntos.

Los modelos híbridos combinan la interpretabilidad de la econometría con la precisión del aprendizaje automático. Por ejemplo, la teoría económica puede guiar la selección de variables, mientras que la IA mejora la precisión de las predicciones (Varian, 2014).

Ejemplos de integración

• Incorporación de Google Trends como indicadores adelantados en modelos DSGE
• Fusión de datos transaccionales con modelos de regresión para pronosticar la inflación (OCDE, 2022)

La IA explicable (XAI) está cobrando importancia en la interpretación de los resultados de modelos complejos, que son esenciales para la formulación de políticas.

Los conocimientos de los expertos siguen siendo fundamentales: los economistas y analistas formulan hipótesis, evalúan los riesgos y determinan qué modelos vale la pena implementar.

El futuro de la previsión predictiva:

• Predicciones en tiempo real basadas en datos en streaming
• Previsiones personalizadas para consumidores y empresas
• Gemelos digitales económicos para simulaciones de escenarios

La toma de decisiones también está evolucionando hacia un enfoque más basado en los datos. Esta evolución refleja una tendencia más amplia en la que el análisis influye cada vez más en la estrategia empresarial y las decisiones políticas. Según Gartner y Forrester, las empresas que adoptan estrategias basadas en datos obtienen mejores resultados que las que se basan en la intuición. Este cambio subraya aún más el creciente valor de los conocimientos predictivos del big data frente a las previsiones tradicionales basadas en la experiencia.

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6. Conclusión: ¿Quién hace mejores previsiones?

La competencia entre el análisis predictivo del big data y la economía clásica no consiste necesariamente en elegir un ganador. Más bien, pone de relieve la naturaleza complementaria de dos enfoques distintos, cada uno con sus propias fortalezas y debilidades.

Fortalezas predictivas del big data:

• Datos de alta frecuencia y a gran escala
• Descubrimiento de patrones ocultos
• Adaptación en tiempo real a los cambios del mercado

Fortalezas de la teoría económica:

• Basada en la causalidad y los principios teóricos
• Capaz de realizar análisis a nivel macro
• Valiosa para la previsión de políticas e instituciones

Por lo tanto, el camino más prometedor es la sinergia. Al combinar ambas perspectivas, los marcos económicos pueden mejorar la precisión contextual de los sistemas predictivos de big data. Al mismo tiempo, la IA y el aprendizaje automático amplían el alcance y la capacidad de respuesta de los modelos financieros. En consecuencia, este enfoque híbrido permite tanto la explicación como la precisión.

Como resultado del continuo avance tecnológico, las previsiones se orientarán cada vez más hacia la simulación en tiempo real y la personalización. En este panorama emergente, quienes sean capaces de integrar el razonamiento económico clásico con las capacidades predictivas del big data tendrán una ventaja decisiva.