En el marco del XXXIII Congreso Aapresid – celebrado del 6 al 8 de agosto en La Rural, Palermo – se desarrolló la charla a cargo del profesor Walter Sosa Escudero, del Departamento de Economía de la Universidad de San Andrés e investigador principal del CONICET.

La IA llega al campo

Comenzó destacando que la inteligencia artificial (IA) ya permea todos los ámbitos del conocimiento –desde las matemáticas hasta las ciencias sociales– y explica que su tarea como profesor y autor, es poder traducir conceptos complejos al lenguaje cotidiano, sin deformar su sustancia.

Para ilustrar esta idea, presentó una analogía cotidiana: el mapa de Google Maps.

El mismo posee una doble funcionalidad, predictiva y optimizadora. Utiliza amplísimas bases de datos y algoritmos para sugerir la mejor ruta según condiciones cambiantes –clima, accidentes, piquetes– y estimar los tiempos de desplazamiento.

La impredecibilidad sigue presente

Sin embargo, no todos los fenómenos son tan predecibles: por un lado, algoritmos que nos ubican con precisión en una ciudad; por otro, eventos masivos e inesperados como la pandemia COVID-19 que, pese a los avances de la IA no fue vislumbrado con anticipación.

¿Cómo es posible que podamos predecir con precisión un recorrido urbano y, al mismo tiempo, fallar en eventos de magnitud global?

La diferencia radica en la naturaleza de los fenómenos que se pretenden anticipar. Mientras que algunos responden a tendencias claras y datos abundantes, otros son emergentes, disruptivos o estratégicos.

Claves para entender la impredecibilidad

Sosa Escudero identificó conceptos fundamentales que explican la impredecibilidad:

Entre ellos se encuentra el azar, “es ignorancia políticamente correcta”, dijo. Factores desconocidos, invisibles o incontrolables dificultan las predicciones, incluso en agricultura. La IA puede minimizar errores, pero no eliminarlos.

También mencionó el concepto de “cisnes negros”, eventos extremadamente raros e inesperados, como la caída de las torres gemelas o la elección de un Papa latinoamericano. Su rareza dificulta la posibilidad de acumular datos para entrenar modelos (por más potentes que sean los algoritmos).

A su vez, hay que tener presentes al caos y al efecto mariposa: “El aleteo de una mariposa en Chile puede provocar un tornado en Japón”.

Es decir, hay ciertos fenómenos que son tan interactivos con otros, que son súper dependientes de las condiciones iniciales. Si se modifican esas condiciones iniciales, por más mínimas que sean, van a modificar drásticamente en donde desembocan.

Es este tipo de complejidad la que hace muy difícil predecir el tiempo.

Las predicciones del corto plazo no cuentan con este problema, por eso pueden ser más exactas. “Hoy existen máquinas para medir todo tipo de variables” reconoció Sosa Escudero.

El agro frente al desafío predictivo

“No hay que confiar ciegamente, pero tampoco desconfiar. Sino entender que viene con ventajas y desventajas y a la luz de ello, tomar decisiones inteligentes”.

Con estos marcos teóricos, Sosa Escudero orientó el foco hacia el sector agropecuario.

El campo no puede controlar el clima, pero puede minimizar errores gracias a la IA que corrige pronósticos y aporta robustez en situaciones menos volátiles.

La IA no elimina errores; los reduce, ofreciendo información más confiable para planificar siembras, riegos o manejos de fertilización. “Los pronósticos van a mejorar mucho cuando no alteran el resultado. En agricultura, esto es clave, porque el productor no modifica las nubes con sus decisiones”, señaló.

De la teoría a la práctica en el agro

Por último, pero no menos importante, habló de la estrategia como una de las claves para comprender la impredecibilidad.

En su desarrollo expuso un ejemplo muy explicativo, mencionando el trabajo realizado por Ignacio Palacio Huerta, estadista español, que analizó todos los penales pateados por Maradona: “Si Diego pateó 146 penales y aplicáramos el algoritmo sobre 145 de ellos, aún así no habría forma de predecir el resultado del siguiente.”

La conclusión es clara: incluso con IA, ciertos fenómenos interactivos siguen siendo impredecibles.

Hacia dónde va el futuro

En ámbitos donde la limitación está en los datos o en los algoritmos, deberíamos esperar grandes avances, existen muchas, y se siguen originando más, herramientas que procesan millones de "likes", opiniones y conductas para anticipar decisiones de mercados o consumidores.

Mientras que, respecto de aquellos ámbitos en los que se necesita más que solo datos (donde entran en juego el azar, los cisnes negros y el efecto mariposa), no debemos esperar que a futuro mejore la capacidad de predecirlos, por más datos y algoritmos que obtengamos, ello no va a ser posible.

Entre el saber y la acción

La charla de Walter Sosa Escudero en el Congreso Aapresid fue un llamado profundo a revisar nuestras expectativas. La inteligencia artificial ha avanzado hasta hacer de lo cotidiano algo extraordinario. Pero, como advirtió, hay límites claros: eventos estratégicos, poco frecuentes o interactivos seguirán escapando a los algoritmos.

En el agro, donde el pronóstico no altera el fenómeno, la IA puede marcar una diferencia real. No como un todo poderoso, sino como una herramienta poderosa… siempre y cuando se entienda, se proteja y se aplique con sabiduría.

“No hemos explotado lo suficiente los datos y los algoritmos. Los desarrollos en capacidad de pronóstico que se ven ahora tienen que ver con explorar eso.”