Pasado de macrodatos juega con nuestro futuro

Hay un secreto a voces inconveniente que se esconde detrás de muchas decisiones que tomamos todos los días. Vivimos en una era movilizada por los datos. Cuando planificamos un viaje, Google estima nuestro tiempo de viaje y recomienda rutas en función de los datos de tráfico actuales y pasados. Netflix sugiere películas y programas que nos podrían gustar según sus datos de personas con gustos similares. La Reserva Federal utiliza datos macroeconómicos y de mercado para hacer proyecciones sobre la inflación y lo que debería hacer con las tasas de interés.

El secreto a voces es que los datos nos hacen esclavos del pasado. Y cuando el mundo cambia, los datos ya no nos dicen tanto sobre el futuro y podemos terminar tomando peores decisiones. Salir de la pandemia ha causado un caos significativo y ha cambiado muchas cosas en nuestras vidas. La forma en que afecta los datos que usamos para tomar decisiones futuras será importante en los años venideros.

Hasta cierto punto, siempre nos hemos basado en los datos para predecir el futuro. Incluso cuando éramos completamente analógicos, nuestras experiencias pasadas, nuestros “datos” personales, determinaban cómo percibíamos el riesgo y tomábamos decisiones.

Pero durante el siglo pasado, el poder de la computación significó que la experiencia pasada de todos, en forma de grandes conjuntos de datos, comenzó a influir en nuestras vidas. Esto fue especialmente cierto en las finanzas, que tomaron los precios de los valores de los mercados para hacer proyecciones sobre dónde irían los precios en el futuro y cómo protegerse o asegurarse contra el riesgo.

Los datos significaban que podíamos tomar decisiones de manera más científica, basadas en muchas más experiencias además de las nuestras. Ofrecían una gran promesa y más precisión.

Muchos aspectos de nuestras vidas se volvieron más predecibles y eficientes. No solo nos dijeron cuál era la mejor ruta para nuestro viaje por carretera, sino que nuestra computadora sabía qué zapatos queríamos comprar antes que nosotros. Las empresas podían predecir mejor la demanda y gastar menos en el mantenimiento de inventarios, y las aerolíneas podían vender más asientos porque tenían una mejor idea de quién se presentaría.

Pero este proceso siempre fue menos científico de lo que queriamos creer.

Hace aproximadamente 10 años, me encargaron proyectar las tasas de interés futuras para un modelo de riesgo de pensiones. Este problema planteó muchos desafíos. Normalmente en finanzas tomamos datos del pasado; cuando uno mira el prospecto de un fondo, este dice su retorno y volatilidad promedio pasados.

Pero para el 2011, las tasas de interés habían estado cayendo durante décadas, y era probable que un período así no volviera a ocurrir, ya que una repetición significaría que las tasas se adentrarían en terreno muy negativo. Los economistas normalmente asumen que las tasas vuelven a su media histórica, pero tampoco había señales de que eso fuera a suceder pronto. El mundo había cambiado, era más global y había más demanda de bonos estadounidenses, lo que hacía bajar las tasas.

Todas estas preocupaciones me hicieron preguntarme si podría usar datos de tasas históricas y, de ser así, ¿qué historial? Si comenzaba en la década de 1980, incluiría en mi modelo un mercado de bono alcista que probablemente no volvería a suceder. Si usaba datos que se remontan a la década de 1970, asumiría que las tasas subirían a un nivel más alto; eso probablemente tampoco sucederá. Al final, después de mucho debate con altos mandos, decidimos usar la mayor cantidad de historial posible y elaboramos un proceso para actualizar con frecuencia con nuevos datos. Era la opción más conservadora, pero fue una decisión difícil.

Los datos no reemplazan a la sabiduría. Sin buen juicio, los datos fallarán porque atan al pasado. Asumir que los precios de viviendas no caerían, simplemente porque no lo habían hecho en mucho tiempo, fue un gran contribuyente a la crisis financiera. Más recientemente, el juicio deficiente de los datos fue una de las razones por las que la Fed estaba tan segura de que la inflación era transitoria.

Los economistas de la Fed usan modelos de reversión a la media que, con los datos de los últimos 40 años, pronosticaron que la inflación desaparecería rápidamente por sí sola. Los datos cambiantes son una de las razones por las que las búsquedas de Google no son tan útiles como solían ser.

Hoy en día, la práctica de dejar que los datos nos guíen se ha convertido en un peligro mayor porque nuestras vidas se han vuelto más impulsadas por los datos. Nuestras vidas en línea generan más datos que nunca. Y una mayor potencia informática y tecnología permitieron el uso de esos datos. Repentinamente, cada viaje que hicimos, todo lo que compramos y cada sitio web que visitamos se sumó al poder predictivo de los datos y guió nuestras decisiones, incluso si todo era un poco espeluznante.

Pero incluso los grandes y poderosos datos son cosa del pasado. Y ahora el mundo ha cambiado y todos esos datos ya no son tan predictivos. La inflación ha vuelto y está cambiando cómo y qué compramos. Las tasas de interés están subiendo, cambiando la forma en que ahorramos, invertimos y compramos viviendas. Y no es solo la economía.

Los patrones de tráfico del 2019, cuando la gente iba a trabajar cinco días a la semana, ya no son tan útiles, como tampoco lo son las proyecciones sobre qué ropa necesitaremos. Vemos más películas en casa y comemos más temprano. Los viajes de ocio han aumentado, pero todavía hay menos viajes de negocios, lo que dificulta que las aerolíneas sepan cuántos asientos vender.

La economía actual es caótica por muchas razones, principalmente por la escasez de suministros y mano de obra, por lo que es difícil saber cuánto fallan nuestros algoritmos basados en datos. Si el mundo realmente ha cambiado, puede tomar años tener datos significativos para impulsar nuestras decisiones nuevamente. O, si vuelve a la normalidad, ¿qué años de pandemia deberíamos usar en el futuro?

Es inusual que el mundo cambie tanto en tan poco tiempo, pero ofrece una valiosa lección que probablemente olvidaremos: los datos son solo una guía y nunca reemplazan nuestro propio juicio. En el futuro, tendremos que tomar todas las predicciones, grandes y pequeñas, con cierto escepticismo y equilibrarlas con nuestra propia experiencia personal.