Durante décadas, los modelos económicos convencionales han tenido dificultades para predecir con precisión las principales crisis, desde el colapso financiero de 2008 hasta la actual emergencia climática. Ahora, un científico veterano y ex líder del mercado propone una solución radical: un supersimulador que modela todas las empresas de la Tierra y toma decisiones realistas a medida que cambia la economía. ¿El costo? Aproximadamente 100 millones de dólares.
El fracaso de los modelos tradicionales
Los modelos económicos tradicionales operan bajo supuestos que simplemente no se cumplen en el mundo real. O simplifican demasiado la realidad hasta el punto de resultar inútiles o se vuelven computacionalmente imposibles cuando se escalan para representar toda la complejidad de los mercados globales. Esto ha provocado fallos constantes en las previsiones, lo que ha costado billones de dólares en pérdidas financieras y ha obstaculizado una política climática eficaz.
El problema no es sólo la precisión; es el enfoque fundamental. Los modelos existentes suponen una racionalidad perfecta, lo que significa que los agentes (empresas, consumidores) lo saben todo y toman decisiones óptimas. Esto no es realista. Los actores del mundo real aprenden mediante prueba y error, imitan a otros y operan en un entorno de información incompleta.
La solución a la complejidad
La economía de la complejidad ofrece un camino diferente. Al simular millones de agentes, cada uno con reglas simples pero cambiantes, el sistema puede generar comportamientos emergentes que reflejan patrones del mundo real. Este enfoque reduce drásticamente las demandas informáticas al tiempo que aumenta el realismo. Como explica el profesor Doyne Farmer, físico convertido en economista: “Queremos hacer con la planificación económica lo que Google Maps hizo con la planificación del tráfico… una respuesta inteligente y útil”.
El historial de Farmer habla por sí solo. Se hizo famoso por explotar las fallas de la ruleta de los casinos en la década de 1970 utilizando las primeras computadoras digitales, y luego construyó sistemas de comercio automatizados que superaron a Wall Street en la década de 1990. Ahora aplica este mismo rigor analítico a los modelos económicos.
Aplicando la complejidad al cambio climático
La crisis climática representa un fracaso particularmente grave de los modelos tradicionales. Las proyecciones actuales han subestimado constantemente la velocidad de adopción de energías renovables y la disminución de costos. El equipo de Farmer está construyendo un modelo que abarca 30.000 empresas energéticas y 160.000 activos, simulando su toma de decisiones en un entorno dinámico.
Los primeros resultados sugieren el potencial de lograr ahorros significativos: una transición rápida a energías limpias podría ahorrarle al mundo billones de dólares. El modelo no es sólo teórico; se basa en 25 años de datos del mundo real, lo que permite realizar pronósticos y planificación estratégica más precisos.
¿Por qué ahora?
Tres factores clave hacen que este enfoque sea viable hoy en día:
- Potencia informática: Las computadoras modernas son capaces de manejar las demandas computacionales de simulaciones basadas en agentes a gran escala.
- Disponibilidad de datos: Vastos conjuntos de datos sobre la actividad económica, la producción de energía y el comportamiento de las empresas proporcionan la materia prima para realizar modelos realistas.
- Avances teóricos: La ciencia de la complejidad ofrece nuevas herramientas (incluido el aprendizaje automático) para manejar estrategias en evolución y shocks sistémicos.
Un llamado a la inversión
El equipo de Farmer está buscando activamente financiación para acelerar el desarrollo. El precio de 100 millones de dólares es una ganga, dado el potencial de mitigar billones de pérdidas económicas y optimizar la política climática. Como dice Farmer: “Si alguien quiere darnos millones de dólares para ayudar a construir estos modelos, nos sacamos el sombrero”.
El desarrollo de este modelo de complejidad no es sólo un esfuerzo científico; es una necesidad urgente. Al abandonar los supuestos obsoletos y aceptar el desorden de los sistemas económicos en el mundo real, finalmente podremos crear herramientas que predigan y naveguen con precisión en las crisis del siglo XXI.
