{"id":5091,"date":"2025-07-06T09:02:17","date_gmt":"2025-07-06T09:02:17","guid":{"rendered":"https:\/\/tamver.eu\/?p=5091"},"modified":"2025-07-06T09:02:17","modified_gmt":"2025-07-06T09:02:17","slug":"prediccion-de-la-recesion-la-sabiduria-colectiva-frente-a-la-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/tamver.eu\/de\/prediccion-de-la-recesion-la-sabiduria-colectiva-frente-a-la-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"Predicci\u00f3n de la recesi\u00f3n: la sabidur\u00eda colectiva frente a la inteligencia artificial"},"content":{"rendered":"\n<h2 class=\"wp-block-heading\" style=\"margin-top:var(--wp--preset--spacing--50);margin-bottom:var(--wp--preset--spacing--50)\"><strong>Introducci\u00f3n: \u00bfPodemos confiar en la multitud o en el c\u00f3digo?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p><strong>Predecir la recesi\u00f3n<\/strong> es uno de los retos m\u00e1s importantes de la estrategia econ\u00f3mica moderna. Las previsiones precisas influyen en las pol\u00edticas gubernamentales, la planificaci\u00f3n de las inversiones y los mercados laborales. Sin embargo, los modelos econ\u00f3micos tradicionales a menudo no han logrado anticipar las crisis.<\/p>\n\n\n\n<p>Como resultado, est\u00e1n ganando terreno nuevos m\u00e9todos. Algunos se basan en la visi\u00f3n colectiva de los seres humanos, lo que se conoce com\u00fanmente como <em>sabidur\u00eda colectiva<\/em>. Otros dependen de la inteligencia artificial (IA), que analiza grandes conjuntos de datos para detectar patrones. A medida que la econom\u00eda se vuelve cada vez m\u00e1s compleja, la pregunta se hace m\u00e1s urgente: \u00bfqui\u00e9n es mejor para predecir las recesiones, las personas o las m\u00e1quinas?<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" style=\"margin-top:var(--wp--preset--spacing--50);margin-bottom:var(--wp--preset--spacing--50)\"><strong>La sabidur\u00eda colectiva en la predicci\u00f3n de recesiones<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" style=\"margin-top:var(--wp--preset--spacing--50);margin-bottom:var(--wp--preset--spacing--50)\"><strong>\u00bfQu\u00e9 es la sabidur\u00eda colectiva?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>La sabidur\u00eda colectiva es la idea de que el juicio medio de muchas personas puede ser sorprendentemente preciso. Un ejemplo cl\u00e1sico se remonta a 1906. Los visitantes de una feria brit\u00e1nica adivinaron el peso de un buey. La media de casi 800 estimaciones se situ\u00f3 en un margen del 1 % del peso real.<\/p>\n\n\n\n<p>En la actualidad, los mercados de predicci\u00f3n y las comunidades en l\u00ednea han utilizado principios similares. En ocasiones, han pronosticado correctamente los resultados de elecciones y los cambios en el mercado. Estos casos demuestran c\u00f3mo el pensamiento colectivo tambi\u00e9n puede ayudar a <strong>predecir las recesiones<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" style=\"margin-top:var(--wp--preset--spacing--50);margin-bottom:var(--wp--preset--spacing--50)\"><strong>\u00bfC\u00f3mo funciona?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>La predicci\u00f3n basada en la multitud funciona mejor cuando se dan tres factores:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Opiniones diversas<\/strong>: cada participante ve una parte diferente del panorama.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Independencia<\/strong>: las personas no deben influirse entre s\u00ed.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Agregaci\u00f3n<\/strong>: debe establecerse un m\u00e9todo para combinar todas las aportaciones en una \u00fanica previsi\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Si se cumplen estas condiciones, la multitud puede, en ocasiones, superar a los expertos. Sin embargo, el tama\u00f1o y la composici\u00f3n del grupo tambi\u00e9n son importantes. Un estudio reciente, titulado <em>\u00abOn the Wisdom of Crowds (<\/em><a href=\"https:\/\/economics.sas.upenn.edu\/system\/files\/working-papers\/25-008%20PIER%20Paper%20Submission.pdf\"><em>of Economists)<\/em><\/a>\u00bb (Sobre la sabidur\u00eda de las multitudes [de economistas]), descubri\u00f3 que las ventajas de la diversidad en t\u00e9rminos de precisi\u00f3n tienden a disminuir a medida que el grupo crece. En otras palabras, m\u00e1s no siempre es mejor.<\/p>\n\n\n\n<p>Esto significa que es esencial dise\u00f1ar cuidadosamente las previsiones colectivas. Demasiadas voces pueden crear ruido en lugar de aportar informaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" style=\"margin-top:var(--wp--preset--spacing--50);margin-bottom:var(--wp--preset--spacing--50)\"><strong>Limitaciones de las previsiones colectivas<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>A pesar de sus puntos fuertes, la sabidur\u00eda colectiva tiene sus defectos.<\/p>\n\n\n\n<p>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. Adem\u00e1s, algunas personas pueden tener mejor acceso a los datos, lo que crea una <strong>asimetr\u00eda de informaci\u00f3n<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>La agregaci\u00f3n en s\u00ed misma es un reto. Traducir miles de opiniones en una sola predicci\u00f3n puede introducir errores. La multitud tambi\u00e9n puede carecer de responsabilidad, y las se\u00f1ales de los miembros menos informados pueden ahogar las de aquellos con conocimientos valiosos.<\/p>\n\n\n\n<p>Adem\u00e1s, las emociones pueden propagarse r\u00e1pidamente a trav\u00e9s de las plataformas sociales. En momentos de tensi\u00f3n en los mercados, el p\u00e1nico o la euforia pueden anular el pensamiento racional. Esto es especialmente peligroso cuando se trata de predecir una recesi\u00f3n, en la que los indicadores adelantados pueden ser sutiles y f\u00e1cilmente distorsionados por las emociones.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" style=\"margin-top:var(--wp--preset--spacing--50);margin-bottom:var(--wp--preset--spacing--50)\"><strong>El papel de la IA en la predicci\u00f3n de la recesi\u00f3n<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" style=\"margin-top:var(--wp--preset--spacing--50);margin-bottom:var(--wp--preset--spacing--50)\"><strong>C\u00f3mo hace predicciones la IA<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>La IA utiliza el aprendizaje autom\u00e1tico para analizar patrones econ\u00f3micos. Herramientas como los <strong>bosques aleatorios<\/strong> y las <strong>redes neuronales<\/strong> buscan relaciones complejas en los datos. Por ejemplo, pueden identificar v\u00ednculos entre los tipos de inter\u00e9s, los h\u00e1bitos de gasto y los cambios en el PIB.<\/p>\n\n\n\n<p>La IA tambi\u00e9n utiliza el <strong>procesamiento del lenguaje natural (PLN)<\/strong>. Esto permite a los sistemas escanear noticias, redes sociales e informes de resultados. Al hacerlo, detectan cambios en la opini\u00f3n p\u00fablica.<\/p>\n\n\n\n<p>Los modelos de IA suelen superar a los m\u00e9todos tradicionales. Los estudios demuestran que el aprendizaje autom\u00e1tico mejora la precisi\u00f3n entre un <strong>10 % y un 40 %<\/strong> a la hora de pronosticar la inflaci\u00f3n o el PIB. Esto no se debe solo a que se disponga de m\u00e1s datos, sino a que la IA puede detectar <strong>patrones no lineales<\/strong> que los modelos antiguos no detectan.<\/p>\n\n\n\n<p>Estas ventajas son significativas. A diferencia de los modelos tradicionales, que asumen la linealidad, la IA capta las din\u00e1micas irregulares de los sistemas econ\u00f3micos. Esto la hace especialmente \u00fatil para realizar previsiones en entornos vol\u00e1tiles.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" style=\"margin-top:var(--wp--preset--spacing--50);margin-bottom:var(--wp--preset--spacing--50)\"><strong>Por qu\u00e9 las empresas est\u00e1n adoptando la IA<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>En 2024, el <strong>13,48 % de las empresas de la UE<\/strong> (con m\u00e1s de 10 empleados) utilizaba al menos una herramienta de IA. Las grandes empresas lideraban el camino, con un 41,17 % utilizando IA. Las peque\u00f1as y medianas empresas se quedaban atr\u00e1s. Los sectores de la tecnolog\u00eda y los servicios profesionales ten\u00edan las tasas de adopci\u00f3n m\u00e1s altas.<\/p>\n\n\n\n<p>Como resultado, la IA se est\u00e1 integrando cada vez m\u00e1s en la toma de decisiones empresariales. Se generan y analizan m\u00e1s datos que nunca. Esto mejora la capacidad de la IA para detectar se\u00f1ales econ\u00f3micas tempranas y <strong>mejorar las predicciones de recesiones<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>Cuantas m\u00e1s empresas utilizan la IA, m\u00e1s datos hay disponibles para entrenar modelos econ\u00f3micos. A medida que crece este ecosistema, los bucles de retroalimentaci\u00f3n entre la IA, las empresas y los mercados pueden mejorar significativamente las capacidades predictivas.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" style=\"margin-top:var(--wp--preset--spacing--50);margin-bottom:var(--wp--preset--spacing--50)\"><strong>Ventajas de la IA en la previsi\u00f3n econ\u00f3mica<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>La IA tiene muchas ventajas. Puede:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Procesar grandes conjuntos de datos r\u00e1pidamente<\/li>\n\n\n\n<li>Mantenerse libre de sesgos emocionales<\/li>\n\n\n\n<li>Identificar patrones que los humanos pueden pasar por alto<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Por ejemplo, el modelo basado en el procesamiento del lenguaje natural (NLP) de JPMorgan en 2023 mejor\u00f3 las previsiones de recesi\u00f3n a corto plazo en un <strong>18 %<\/strong>. La IA detect\u00f3 cambios en el sentimiento de las noticias antes de que los modelos tradicionales identificaran se\u00f1ales de alerta.<\/p>\n\n\n\n<p>Otro estudio de PwC destaca el impacto m\u00e1s amplio de la IA. Las industrias m\u00e1s afectadas por la IA muestran un crecimiento de los ingresos por empleado tres veces mayor. Los salarios tambi\u00e9n crecen dos veces m\u00e1s r\u00e1pido en estos sectores. Esto sugiere que la IA no solo mejora las previsiones, sino que tambi\u00e9n remodela los datos econ\u00f3micos utilizados para <strong>predecir la recesi\u00f3n<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>Si la IA aumenta la productividad y la eficiencia de la mano de obra, esto cambia indirectamente los indicadores macroecon\u00f3micos. Eso puede crear un objetivo m\u00f3vil para los analistas, lo que requiere que los modelos se adapten al cambio econ\u00f3mico estructural.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" style=\"margin-top:var(--wp--preset--spacing--50);margin-bottom:var(--wp--preset--spacing--50)\"><strong>Los retos a los que se enfrenta la IA<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>A pesar de sus puntos fuertes, la IA tiene debilidades.<\/p>\n\n\n\n<p>Una de ellas es el problema de la <strong>caja negra<\/strong>. Muchos modelos producen previsiones sin explicaciones claras. Adem\u00e1s, la IA depende de datos pasados. Esto la hace poco eficaz a la hora de gestionar acontecimientos <strong>\u00abcisnes negros\u00bb<\/strong>, como la COVID-19.<\/p>\n\n\n\n<p>El MIT inform\u00f3 de que, a principios de 2020, las previsiones basadas en la IA eran correctas en menos del <strong>30 %<\/strong> de los casos. La singularidad de la pandemia hizo que fuera casi imposible modelarla.<\/p>\n\n\n\n<p>Otra cuesti\u00f3n es la <strong>calidad de los datos<\/strong>. La insuficiencia de datos da lugar a predicciones err\u00f3neas. Incluso en Europa, donde el uso de la IA est\u00e1 creciendo, su impacto en la productividad puede seguir siendo modesto. Seg\u00fan el FMI, se espera que la IA aumente la productividad solo un 1 % en los pr\u00f3ximos <strong>cinco a\u00f1os<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>Aunque esta cifra es mejor que la de Estados Unidos, sigue siendo inferior a lo que esperaban muchos expertos. En este contexto, la <strong>informaci\u00f3n colectiva<\/strong> puede seguir siendo relevante. Especialmente en el entorno de crecimiento m\u00e1s lento de Europa, la confianza de los consumidores y las empresas podr\u00eda seguir siendo crucial para <strong>predecir la recesi\u00f3n<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" style=\"margin-top:var(--wp--preset--spacing--50);margin-bottom:var(--wp--preset--spacing--50)\"><strong>Casos reales: cuando las previsiones fueron acertadas&#8230; o err\u00f3neas<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" style=\"margin-top:var(--wp--preset--spacing--50);margin-bottom:var(--wp--preset--spacing--50)\"><strong>Cuando la multitud acert\u00f3<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>En 2022, los usuarios de Reddit en r\/Economics detectaron los primeros signos de una desaceleraci\u00f3n. Observaron una ca\u00edda 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 recesi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p>Esto ilustra c\u00f3mo las pruebas anecd\u00f3ticas, cuando se agregan, pueden ayudar a <strong>predecir las recesiones<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" style=\"margin-top:var(--wp--preset--spacing--50);margin-bottom:var(--wp--preset--spacing--50)\"><strong>Cuando la multitud se equivoc\u00f3<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>La burbuja puntocom de finales de la d\u00e9cada de 1990 es un claro ejemplo. Los inversores cre\u00edan que las acciones tecnol\u00f3gicas seguir\u00edan creciendo indefinidamente. Esa creencia, compartida por millones de personas, provoc\u00f3 un colapso del mercado.<\/p>\n\n\n\n<p>El optimismo de la multitud dio paso a una ilusi\u00f3n colectiva. La emoci\u00f3n llev\u00f3 los precios mucho m\u00e1s all\u00e1 de su valor fundamental. Cuando la realidad se impuso, la ca\u00edda fue r\u00e1pida y severa.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" style=\"margin-top:var(--wp--preset--spacing--50);margin-bottom:var(--wp--preset--spacing--50)\"><strong>Los \u00e9xitos de la IA<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>En 2018, Kensho utiliz\u00f3 la IA para predecir un cambio en el mercado. Analiz\u00f3 las declaraciones del banco central y encontr\u00f3 los primeros indicios de endurecimiento, y los mercados se ajustaron semanas m\u00e1s tarde, confirmando la previsi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p>Este caso demostr\u00f3 la capacidad de la IA para procesar datos textuales no estructurados y extraer se\u00f1ales econ\u00f3micas. Mostr\u00f3 c\u00f3mo la IA pod\u00eda complementar los modelos macroecon\u00f3micos tradicionales.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" style=\"margin-top:var(--wp--preset--spacing--50);margin-bottom:var(--wp--preset--spacing--50)\"><strong>Los fracasos de la IA<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Durante la pandemia de COVID-19, los modelos de IA fracasaron en gran medida a la hora de funcionar con eficacia. Carec\u00edan de datos sobre acontecimientos similares y fueron incapaces de adaptarse a tiempo. Esto puso de manifiesto los l\u00edmites de la IA a la hora de <strong>predecir la recesi\u00f3n<\/strong> en situaciones de extrema incertidumbre.<\/p>\n\n\n\n<p>Estas limitaciones revelan que, a pesar de sus puntos fuertes, la IA sigue necesitando la orientaci\u00f3n humana. Ning\u00fan algoritmo pod\u00eda anticipar los confinamientos globales ni los paquetes de rescate de los gobiernos.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" style=\"margin-top:var(--wp--preset--spacing--50);margin-bottom:var(--wp--preset--spacing--50)\"><strong>Combinar puntos fuertes: el enfoque h\u00edbrido para predecir la recesi\u00f3n<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" style=\"margin-top:var(--wp--preset--spacing--50);margin-bottom:var(--wp--preset--spacing--50)\"><strong>Por qu\u00e9 juntos son mejores<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Ni la sabidur\u00eda colectiva ni la IA son perfectas. Sin embargo, juntas pueden cubrir las debilidades de la otra.<\/p>\n\n\n\n<p>La IA es excelente con los n\u00fameros y las escalas. Las personas son mejores con el contexto y el juicio. Por ejemplo, <strong>Good Judgment Open<\/strong> combina las previsiones humanas con el an\u00e1lisis algor\u00edtmico. \u00bfEl resultado? La precisi\u00f3n mejora en torno a un <strong>20 %<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>Los sistemas h\u00edbridos logran un equilibrio entre el poder cuantitativo y la intuici\u00f3n humana. Esto es especialmente valioso en entornos inciertos en los que los datos son incompletos o contradictorios.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" style=\"margin-top:var(--wp--preset--spacing--50);margin-bottom:var(--wp--preset--spacing--50)\"><strong>Ejemplos de sistemas h\u00edbridos<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Algunas plataformas permiten que la IA realice la previsi\u00f3n inicial. A continuaci\u00f3n, 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.<\/p>\n\n\n\n<p>Estos sistemas ya se utilizan en los mercados financieros y en las previsiones pol\u00edticas. Con el tiempo, pueden convertirse en el est\u00e1ndar para <strong>predecir la recesi\u00f3n<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>Las multitudes pueden proporcionar contexto. La IA puede cuantificarlo. Juntos, proporcionan una visi\u00f3n m\u00e1s completa.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Nuestra orientaci\u00f3n experta en previsiones empresariales le ayudar\u00e1 a identificar y mitigar las amenazas y a transformar los retos externos en oportunidades estrat\u00e9gicas. <\/strong><a href=\"https:\/\/tamver.eu\/contact\/\"><strong>[Cont\u00e1ctenos]<\/strong><\/a><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" style=\"margin-top:var(--wp--preset--spacing--50);margin-bottom:var(--wp--preset--spacing--50)\"><strong>Conclusi\u00f3n: \u00bfQui\u00e9n predecir\u00e1 la pr\u00f3xima recesi\u00f3n?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p><strong>Predecir la recesi\u00f3n<\/strong> sigue siendo uno de los retos m\u00e1s dif\u00edciles de la econom\u00eda. La sabidur\u00eda colectiva aporta intuici\u00f3n y experiencia. La IA aporta datos y velocidad. Ambos han fracasado. Sin embargo, ambos tambi\u00e9n han tenido \u00e9xito.<\/p>\n\n\n\n<p>Probablemente, el futuro pertenecer\u00e1 a los sistemas que combinen ambos. A medida que la IA mejore, no sustituir\u00e1 a la intuici\u00f3n humana, sino que trabajar\u00e1 junto a ella.<\/p>\n\n\n\n<p>La pregunta clave sigue siendo:<\/p>\n\n\n\n<p><strong>A medida que las m\u00e1quinas aprendan m\u00e1s, \u00bfsustituir\u00e1n a nuestra intuici\u00f3n o seguir\u00e1 siendo el juicio humano el que tenga la \u00faltima palabra a la hora de predecir una recesi\u00f3n?<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Introducci\u00f3n: \u00bfPodemos confiar en la multitud o en el c\u00f3digo? Predecir la recesi\u00f3n es uno de los retos m\u00e1s importantes de la estrategia econ\u00f3mica moderna. Las previsiones precisas influyen en las pol\u00edticas gubernamentales, la planificaci\u00f3n de las inversiones y los mercados laborales. 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