Hacer previsiones es difícil (especialmente sobre el futuro, cabría añadir), pero se complica cuando la gente utiliza técnicas de previsión inadecuadas. Si quiere saber cómo hacer previsiones, creo que no hay mejor punto de partida que leer Superforecasting: The Art and Science of Prediction, de Philip Tetlock. Evidentemente, no dispongo de espacio aquí para analizar en profundidad este libro, pero quiero centrarme en un error de previsión que me irrita una y otra vez: la extrapolación lineal.

En mi opinión, extrapolar tendencias recientes al futuro es el error más común que cometen los pronosticadores en cualquier campo. En deportes, los expertos extrapolan los tres o cinco últimos partidos de un equipo para convertirlo en aspirante al título. En política, oigo gritos de "socialismo" cada vez que un gobierno aumenta la regulación en algún ámbito o intenta cambiar las normas sobre el medio ambiente. Y en los negocios y las finanzas, hay tantos pronósticos que predicen que alguna tecnología o tendencia se convertirá en un negocio de un billón de dólares en la próxima década, etc.

Pero una racha de victorias no significa que un equipo vaya a ganar un campeonato. La regulación gubernamental en un área no conduce a un deslizamiento hacia el socialismo y la IA no va a ser una industria de 15,7 billones de dólares en 2030, como afirma este informe.

Normalmente, el error comienza utilizando tasas de crecimiento recientes, luego adaptándolas un poco para reflejar la opinión del experto sobre el futuro (si el experto espera que el crecimiento se ralentice, la tasa de crecimiento se ajusta a la baja, por ejemplo) y luego extrapolando esa tasa de crecimiento muchos años en el futuro. El resultado es una proyección que se parece al gráfico siguiente.

Cómo la gente predice el crecimiento

Fuente: Klement on Investing, Liberum

Normalmente, los expertos se cuidan de no mostrar el gráfico como hice yo porque muestra claramente lo ridículo de la predicción. Predice literalmente que los árboles crecen hacia el cielo. En su lugar, los expertos suelen truncar el periodo de previsión para que parezca razonable. Algo así:

Una previsión típica de un experto

Fuente: Klement on Investing, Liberum

Hace poco encontré una simpática viñeta que ilustra el error cometido aquí: el problema de extrapolar tendencias recientes.

Fuente: Klement on Investing, Jessie Robinson

Pero claro, los árboles no crecen hasta el cielo y los perros no parecen monstruos prehistóricos. Para cada tendencia hay una contratendencia y los recursos son limitados. Tanto las contratendencias como la falta de recursos limitan la duración de una tendencia. En efecto, el crecimiento en el mundo real está siempre, SIEMPRE, limitado y debería modelizarse utilizando la función logística en lugar de una simple función de crecimiento exponencial.

Cómo funciona realmente el crecimiento

Fuente: Klement on Investing, Liberum

De nuevo, el gráfico anterior lo hace parecer obvio, pero como he dicho antes, los expertos no utilizan este tipo de gráficos. En su lugar, reducen el marco temporal que muestran para que sus previsiones parezcan más razonables. Pues bien, si hacemos eso con el último gráfico, se puede ver lo pobres que son las previsiones de los expertos incluso en horizontes temporales más cortos.

El error inherente a las previsiones de los expertos

Fuente: Klement on Investing, Liberum

Por eso reacciono con tanta alergia a los expertos. No es sólo que estas previsiones se basen en una falta de comprensión matemática y (francamente) de formación matemática básica. Es que son increíblemente engañosas y llevan a los responsables a tomar decisiones perjudiciales. Los líderes empresariales que creen que la IA será un negocio de 15 billones de dólares en la próxima década se inclinan a invertir fuertemente en esta tecnología, drenando así recursos de otras tecnologías que pueden ser más prometedoras, más baratas o simplemente más adecuadas para el trabajo en cuestión (basta con pensar en todas las empresas que invirtieron en tecnología blockchain a pesar de que no era adecuada para el propósito para el que se utilizaba). Mientras tanto, los equipos deportivos pueden decidir comprar jugadores por grandes cantidades porque tuvieron una buena temporada. Y los inversores pueden decidir comprar acciones de empresas que han subido en los últimos dos años.

Recuerde siempre que los árboles no crecen hasta el cielo y que todo crecimiento llega a su fin. El truco de una buena previsión es saber dónde está el límite del crecimiento y lo cerca que estamos de ese límite, no lo rápido que va a ser el crecimiento en los próximos dos años.

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Joachim Klement es un estratega de inversiones con sede en Londres que trabaja en Liberum Capital. A lo largo de su carrera profesional, Joachim se ha centrado en la asignación de activos, la economía, las acciones y las inversiones alternativas. Pero sin importar el enfoque, siempre miró a los mercados con la lente de un físico entrenado que se obsesionó con el lado humano de los mercados financieros. Comparte sus amplios conocimientos en su blog Klement on Investing.

Fuente / Autor: Klement on Investing / Joachim Klement

https://klementoninvesting.substack.com/p/the-worlds-most-common-forecasting

Imagen: CFOshare