Introducción: ¿Podemos confiar en la multitud o en el código?

Predecir la recesión es uno de los retos más importantes de la estrategia económica moderna. Las previsiones precisas influyen en las políticas gubernamentales, la planificación de las inversiones y los mercados laborales. Sin embargo, los modelos económicos tradicionales a menudo no han logrado anticipar las crisis.

Como resultado, están ganando terreno nuevos métodos. Algunos se basan en la visión colectiva de los seres humanos, lo que se conoce comúnmente como sabiduría colectiva. Otros dependen de la inteligencia artificial (IA), que analiza grandes conjuntos de datos para detectar patrones. A medida que la economía se vuelve cada vez más compleja, la pregunta se hace más urgente: ¿quién es mejor para predecir las recesiones, las personas o las máquinas?

La sabiduría colectiva en la predicción de recesiones

¿Qué es la sabiduría colectiva?

La sabiduría colectiva es la idea de que el juicio medio de muchas personas puede ser sorprendentemente preciso. Un ejemplo clásico se remonta a 1906. Los visitantes de una feria británica adivinaron el peso de un buey. La media de casi 800 estimaciones se situó en un margen del 1 % del peso real.

En la actualidad, los mercados de predicción y las comunidades en línea han utilizado principios similares. En ocasiones, han pronosticado correctamente los resultados de elecciones y los cambios en el mercado. Estos casos demuestran cómo el pensamiento colectivo también puede ayudar a predecir las recesiones.

¿Cómo funciona?

La predicción basada en la multitud funciona mejor cuando se dan tres factores:

• Opiniones diversas: cada participante ve una parte diferente del panorama.
• Independencia: las personas no deben influirse entre sí.
• Agregación: debe establecerse un método para combinar todas las aportaciones en una única previsión.

Si se cumplen estas condiciones, la multitud puede, en ocasiones, superar a los expertos. Sin embargo, el tamaño y la composición del grupo también son importantes. Un estudio reciente, titulado «On the Wisdom of Crowds (of Economists)» (Sobre la sabiduría de las multitudes [de economistas]), descubrió que las ventajas de la diversidad en términos de precisión tienden a disminuir a medida que el grupo crece. En otras palabras, más no siempre es mejor.

Esto significa que es esencial diseñar cuidadosamente las previsiones colectivas. Demasiadas voces pueden crear ruido en lugar de aportar información.

Limitaciones de las previsiones colectivas

A pesar de sus puntos fuertes, la sabiduría colectiva tiene sus defectos.

Por ejemplo, las personas pueden caer en el comportamiento gregario. Esto a menudo conduce a burbujas o colapsos. Los sesgos emocionales, como el miedo o la codicia, pueden nublar el juicio. Además, algunas personas pueden tener mejor acceso a los datos, lo que crea una asimetría de información.

La agregación en sí misma es un reto. Traducir miles de opiniones en una sola predicción puede introducir errores. La multitud también puede carecer de responsabilidad, y las señales de los miembros menos informados pueden ahogar las de aquellos con conocimientos valiosos.

Además, las emociones pueden propagarse rápidamente a través de las plataformas sociales. En momentos de tensión en los mercados, el pánico o la euforia pueden anular el pensamiento racional. Esto es especialmente peligroso cuando se trata de predecir una recesión, en la que los indicadores adelantados pueden ser sutiles y fácilmente distorsionados por las emociones.

El papel de la IA en la predicción de la recesión

Cómo hace predicciones la IA

La IA utiliza el aprendizaje automático para analizar patrones económicos. Herramientas como los bosques aleatorios y las redes neuronales buscan relaciones complejas en los datos. Por ejemplo, pueden identificar vínculos entre los tipos de interés, los hábitos de gasto y los cambios en el PIB.

La IA también utiliza el procesamiento del lenguaje natural (PLN). Esto permite a los sistemas escanear noticias, redes sociales e informes de resultados. Al hacerlo, detectan cambios en la opinión pública.

Los modelos de IA suelen superar a los métodos tradicionales. Los estudios demuestran que el aprendizaje automático mejora la precisión entre un 10 % y un 40 % a la hora de pronosticar la inflación o el PIB. Esto no se debe solo a que se disponga de más datos, sino a que la IA puede detectar patrones no lineales que los modelos antiguos no detectan.

Estas ventajas son significativas. A diferencia de los modelos tradicionales, que asumen la linealidad, la IA capta las dinámicas irregulares de los sistemas económicos. Esto la hace especialmente útil para realizar previsiones en entornos volátiles.

Por qué las empresas están adoptando la IA

En 2024, el 13,48 % de las empresas de la UE (con más de 10 empleados) utilizaba al menos una herramienta de IA. Las grandes empresas lideraban el camino, con un 41,17 % utilizando IA. Las pequeñas y medianas empresas se quedaban atrás. Los sectores de la tecnología y los servicios profesionales tenían las tasas de adopción más altas.

Como resultado, la IA se está integrando cada vez más en la toma de decisiones empresariales. Se generan y analizan más datos que nunca. Esto mejora la capacidad de la IA para detectar señales económicas tempranas y mejorar las predicciones de recesiones.

Cuantas más empresas utilizan la IA, más datos hay disponibles para entrenar modelos económicos. A medida que crece este ecosistema, los bucles de retroalimentación entre la IA, las empresas y los mercados pueden mejorar significativamente las capacidades predictivas.

Ventajas de la IA en la previsión económica

La IA tiene muchas ventajas. Puede:

• Procesar grandes conjuntos de datos rápidamente
• Mantenerse libre de sesgos emocionales
• Identificar patrones que los humanos pueden pasar por alto

Por ejemplo, el modelo basado en el procesamiento del lenguaje natural (NLP) de JPMorgan en 2023 mejoró las previsiones de recesión a corto plazo en un 18 %. La IA detectó cambios en el sentimiento de las noticias antes de que los modelos tradicionales identificaran señales de alerta.

Otro estudio de PwC destaca el impacto más amplio de la IA. Las industrias más afectadas por la IA muestran un crecimiento de los ingresos por empleado tres veces mayor. Los salarios también crecen dos veces más rápido en estos sectores. Esto sugiere que la IA no solo mejora las previsiones, sino que también remodela los datos económicos utilizados para predecir la recesión.

Si la IA aumenta la productividad y la eficiencia de la mano de obra, esto cambia indirectamente los indicadores macroeconómicos. Eso puede crear un objetivo móvil para los analistas, lo que requiere que los modelos se adapten al cambio económico estructural.

Los retos a los que se enfrenta la IA

A pesar de sus puntos fuertes, la IA tiene debilidades.

Una de ellas es el problema de la caja negra. Muchos modelos producen previsiones sin explicaciones claras. Además, la IA depende de datos pasados. Esto la hace poco eficaz a la hora de gestionar acontecimientos «cisnes negros», como la COVID-19.

El MIT informó de que, a principios de 2020, las previsiones basadas en la IA eran correctas en menos del 30 % de los casos. La singularidad de la pandemia hizo que fuera casi imposible modelarla.

Otra cuestión es la calidad de los datos. La insuficiencia de datos da lugar a predicciones erróneas. Incluso en Europa, donde el uso de la IA está creciendo, su impacto en la productividad puede seguir siendo modesto. Según el FMI, se espera que la IA aumente la productividad solo un 1 % en los próximos cinco años.

Aunque esta cifra es mejor que la de Estados Unidos, sigue siendo inferior a lo que esperaban muchos expertos. En este contexto, la información colectiva puede seguir siendo relevante. Especialmente en el entorno de crecimiento más lento de Europa, la confianza de los consumidores y las empresas podría seguir siendo crucial para predecir la recesión.

Casos reales: cuando las previsiones fueron acertadas… o erróneas

Cuando la multitud acertó

En 2022, los usuarios de Reddit en r/Economics detectaron los primeros signos de una desaceleración. Observaron una caída de la demanda de los consumidores, retrasos en las entregas y un descenso de las ofertas de empleo. Estas advertencias se produjeron meses antes de que los datos oficiales confirmaran la recesión.

Esto ilustra cómo las pruebas anecdóticas, cuando se agregan, pueden ayudar a predecir las recesiones.

Cuando la multitud se equivocó

La burbuja puntocom de finales de la década de 1990 es un claro ejemplo. Los inversores creían que las acciones tecnológicas seguirían creciendo indefinidamente. Esa creencia, compartida por millones de personas, provocó un colapso del mercado.

El optimismo de la multitud dio paso a una ilusión colectiva. La emoción llevó los precios mucho más allá de su valor fundamental. Cuando la realidad se impuso, la caída fue rápida y severa.

Los éxitos de la IA

En 2018, Kensho utilizó la IA para predecir un cambio en el mercado. Analizó las declaraciones del banco central y encontró los primeros indicios de endurecimiento, y los mercados se ajustaron semanas más tarde, confirmando la previsión.

Este caso demostró la capacidad de la IA para procesar datos textuales no estructurados y extraer señales económicas. Mostró cómo la IA podía complementar los modelos macroeconómicos tradicionales.

Los fracasos de la IA

Durante la pandemia de COVID-19, los modelos de IA fracasaron en gran medida a la hora de funcionar con eficacia. Carecían de datos sobre acontecimientos similares y fueron incapaces de adaptarse a tiempo. Esto puso de manifiesto los límites de la IA a la hora de predecir la recesión en situaciones de extrema incertidumbre.

Estas limitaciones revelan que, a pesar de sus puntos fuertes, la IA sigue necesitando la orientación humana. Ningún algoritmo podía anticipar los confinamientos globales ni los paquetes de rescate de los gobiernos.

Combinar puntos fuertes: el enfoque híbrido para predecir la recesión

Por qué juntos son mejores

Ni la sabiduría colectiva ni la IA son perfectas. Sin embargo, juntas pueden cubrir las debilidades de la otra.

La IA es excelente con los números y las escalas. Las personas son mejores con el contexto y el juicio. Por ejemplo, Good Judgment Open combina las previsiones humanas con el análisis algorítmico. ¿El resultado? La precisión mejora en torno a un 20 %.

Los sistemas híbridos logran un equilibrio entre el poder cuantitativo y la intuición humana. Esto es especialmente valioso en entornos inciertos en los que los datos son incompletos o contradictorios.

Ejemplos de sistemas híbridos

Algunas plataformas permiten que la IA realice la previsión inicial. A continuación, los humanos ajustan o explican el resultado. Con el tiempo, el sistema aprende de estas correcciones. Este proceso bidireccional ayuda a la IA a comprender mejor la complejidad del mundo real.

Estos sistemas ya se utilizan en los mercados financieros y en las previsiones políticas. Con el tiempo, pueden convertirse en el estándar para predecir la recesión.

Las multitudes pueden proporcionar contexto. La IA puede cuantificarlo. Juntos, proporcionan una visión más completa.

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Conclusión: ¿Quién predecirá la próxima recesión?

Predecir la recesión sigue siendo uno de los retos más difíciles de la economía. La sabiduría colectiva aporta intuición y experiencia. La IA aporta datos y velocidad. Ambos han fracasado. Sin embargo, ambos también han tenido éxito.

Probablemente, el futuro pertenecerá a los sistemas que combinen ambos. A medida que la IA mejore, no sustituirá a la intuición humana, sino que trabajará junto a ella.

La pregunta clave sigue siendo:

A medida que las máquinas aprendan más, ¿sustituirán a nuestra intuición o seguirá siendo el juicio humano el que tenga la última palabra a la hora de predecir una recesión?