El futuro llegó como vos no lo esperabas

En mayo de 2018 el prestigioso semanario The Economist publicó una nota titulada Los vehículos autónomos están a la vuelta de la esquina. Allí se citaban optimistas predicciones de expertos y consultoras; por ejemplo, “los robotaxis despegarán rápidamente después de 2025 y en 2035 el 80% de las personas los utilizará en las ciudades”. O esta otra: “Para 2030 una cuarta parte de los kilómetros recorridos por pasajeros en las rutas de Estados Unidos será en vehículos eléctricos compartidos y autónomos”.

Pero las cosas no parecen haber ido tan rápido, y el lector puede tener serias y fundadas dudas de que estas predicciones se cumplan. De hecho, una nota aparecida en abril de 2023 se titulaba Los vehículos autónomos están llegando, pero lentamente. ¿Dónde se publicó? ¡En The Economist! Los factores que explican el cambio de perspectiva incluyen que las personas pueden seguir queriendo tener un auto propio, que las tecnologías aún no están plenamente desarrolladas, cuestiones regulatorias indefinidas y la todavía escasa autonomía de estos vehículos. Si bien hay robotaxis circulando en algunas ciudades de Estados Unidos y otros países, la seguridad de su uso es aún dudosa; en octubre de 2023 Cruise, una división de GM dedicada a vehículos autónomos, tuvo que retirar 950 unidades que estaban en servicio en California por un accidente en el que uno de sus autos arrastró a un peatón en una calle de San Francisco.

Por cierto, como saben los lectores de Álter Eco, predecir el futuro tecnológico es un arte traicionero e incluso los expertos más renombrados pueden errarla feo. Por ejemplo, en mayo de 2015 Peter Diamandis, cofundador de Singularity University, una de las principales usinas de la futurología actual, publicó una nota titulada El mundo en 2025: 8 predicciones para los próximos 10 años, donde decía que el año que viene podríamos comprar por US$1000 computadoras con un poder de cálculo equivalente a 10.000 trillones de ciclos por segundo (el último procesador comercial de Intel alcanza 9 billones), robots cirujanos realizarían operaciones por “unos centavos de dólar” y las pantallas de nuestros celulares, computadoras o televisores habrían desaparecido y todos usaríamos anteojos inteligentes para experimentar la realidad virtual o aumentada, solo por citar algunas de las predicciones fallidas de Diamandis.

Otro gurú de la futurología, Ray Kurzweil, se hizo famoso por algunas predicciones acertadas en torno al despliegue de Internet, lo que le valió, entre otras razones, la National Medal of Technology en 1999. Pero ese mismo año, en su libro The Age of Spiritual Machines pronosticó, entre otras cosas, que para 2019 las computadoras serían “invisibles” y sus imágenes se proyectarían directamente en la retina, habría millones de nanorobots circulando por nuestro cuerpo, detectando enfermedades y mejorando nuestras habilidades cognitivas y la esperanza de vida llegaría a los 100 años. Solo para citar otro pronóstico estruendosamente fallido de Kurzwell, en 2008, en un panel de expertos de la National Academy of Engineering, predijo que para fines de la actual década la energía solar escalaría hasta proveer todas las necesidades de la humanidad, algo que por cierto no va a ocurrir en ningún escenario.

Además de los gurús, hay otro canal de pronósticos tecnológicos, más respetable académicamente, que se basa en estudios que recogen juicios de paneles de expertos en ciertas áreas del conocimiento. Estimar el grado de precisión de este tipo de pronósticos es complejo, ya que usualmente se les pide que pronostiquen no solo posibles invenciones y fechas de materialización, sino características, costos, desempeño, actores, etc. Otro factor que puede complicar el análisis es que los pronósticos no siempre se expresan de forma no ambigua. Aun considerando estas dificultades, existen varios estudios que tratan de medir la tasa de éxito de estos pronósticos de expertos, y en general encuentran que aquella es de moderada a baja. Por ejemplo, un paper publicado en 2013 en la revista Technological Forecasting & Social Change analizó alrededor de 300 documentos (artículos académicos, reportes gubernamentales, de asociaciones industriales o de firmas especializadas y notas de prensa) en distintos campos tecnológicos y encontró que los pronósticos de corto y mediano plazo (menos de diez años) tenían una tasa de éxito (permitiendo un desvío de más menos 30% entre la fecha prevista y la observada) algo menor al 40%, mientras que los de largo plazo (10 a 30 años) apenas llegaban a un 14% de éxito.

Todo esto por supuesto es historia antigua. La ciencia ficción futurista pensaba que hoy nos moveríamos en autos voladores, pero no previó que estaríamos todo el día conectados a algo llamado Internet o, para citar un caso más reciente, que en 2024 buena parte del mundo usaría regularmente plataformas como Zoom, Meet o Teams para comunicaciones con amigos, familiares o laborales. Como los lectores saben, esas tecnologías estaban allí listas desde hace algún tiempo, pero su uso era limitado, antes de que algo inesperado, la pandemia, disparara su uso de forma exponencial.

Los errores en los pronósticos tienen dos fuentes básicas. La primera es que la innovación, como dijo el gran Joseph Schumpeter, es un proceso intrínsecamente incierto. Un innovador puede proponerse desarrollar una determinada nueva tecnología, pero: a) no sabe si logrará su objetivo, b) no puede definir ex ante las características específicas que tendrá esa tecnología, aun cuando logre desarrollarla, ni tampoco los tiempos involucrados en el proceso ni la cantidad de dinero que deberá invertir; c) no conoce las reacciones de los consumidores potenciales; d) no puede anticipar las eventuales reacciones de los reguladores (tal vez si alguien inventa una máquina para viajar en el tiempo los gobiernos consideren que es algo altamente peligroso). En suma, hay incertidumbre puramente tecnológica, y también sobre factores políticos, económicos y sociales más amplios que pueden afectar decisivamente los senderos de aparición y difusión de las tecnologías. La segunda fuente de error proviene de los propios pronosticadores, que muchas veces sufren de un sesgo de exceso de confianza, o están afectados por otras limitaciones en su capacidad de previsión, por ejemplo, en cuanto a los requerimientos y obstáculos prácticos para el despliegue de ciertas tecnologías o las eventuales aplicaciones de estas a usos no previstos originalmente.

Todo esto no significa que tengamos que tirar a la basura los pronósticos tecnológicos, y de hecho se han desarrollado métodos que intentan mejorar su nivel de precisión. Pero la experiencia sugiere que en el mejor de los casos los tenemos que considerar como una linterna (no un GPS) que nos puede ayudar a navegar en las brumosas aguas del futuro, pero sin estar seguros de llegar a algún puerto, ni mucho menos de cómo y cuándo llegaremos allí. Y sobre todo distingamos a los pronosticadores, con sus sesgos y errores, de los profetas, que seguramente quieren ganar fama o dinero a nuestra costa.

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