Los mercados de predicción pueden ser más efectivos que las encuestas y los paneles de expertos: al recopilar información dispersa, amplían el espectro de opiniones disponibles por lo que opera con más inteligencia colectiva.
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Ni el mejor modelo de inteligencia artificial puede dominar la incertidumbre. Mientras un balón pueda desviarse en una espinillera y cambiar la historia de un Mundial, seguirá habiendo margen para que un grupo de amigos, una hoja compartida y una corazonada acaben derrotando al algoritmo.
Las predicciones meteorológicas estacionales, que ofrecen escenarios probabilísticos, nos permiten anticipar tendencias de lluvia y temperatura con meses de antelación.
Los autocorrectores suelen ayudar a escribir con mayor precisión y velocidad, pero en ocasiones se convierten en un enemigo comunicativo.
El cerebro humano predice cuándo ocurrirá un evento relevante. ¿Cómo nos adelantamos al futuro?
La lógica difusa y el método de la baraja de cartas traducen expresiones lingüísticas y preferencias humanas en modelos matemáticos, acercándonos a decisiones más precisas y comprensibles.
Con la Eurocopa 2024 en juego, llega el baile de predicciones para las casas de apuestas. Las simulaciones importan, pero la clave está en dos factores: resultados del pasado y valor de los jugadores.
En Los Álamos se concentraron los mayores genios del mundo para lograr una bomba atómica. Pero en este laboratorio también ocurrieron otras muchas cosas que la película Oppenheimer no cuenta.
En la mayoría de los sectores de la economía unas pocas empresas, las “superestrellas”, tienen un enorme poder que va más allá del mercado. Estas empresas utilizan la innovación, sobre todo, para proteger su negocio o para ampliar su poder de mercado.
Estas aproximaciones viven su momento de fama. Sin embargo, no contestan a la pregunta de “¿qué va a pasar?” sino “¿qué pasaría si?”.
Tratar de predecir la evolución de la pandemia de COVID-19 no es fácil. Primero, no sabemos con certeza quién está infectado y quién no. Tampoco es fácil conocer la red de contactos. Y su crecimiento es exponencial.
La pandemia de COVID-19 nos ha mostrado varios ejemplos de cooperación entre distintas disciplinas científicas para mejorar nuestra salud.
Los algoritmos detectaron por primera vez el virus de Wuhan, ayudan a estudiar el avance de la epidemia y contribuyen a la búsqueda de vacunas y tratamientos.
El ‘big data’ y la información puede contribuir a estudiar el avance de la pandemia, pero si se asegura su transparencia y fiabilidad.
Top contributors
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Adjunct faculty, data science, UOC - Universitat Oberta de Catalunya
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Profesor e Investigador en la Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI), Universidad Pontificia Comillas
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Chair professor, Universidad Carlos III
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Especialista en computación científica, Netherlands eScience Center
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Profesor Ayudante Doctor en Matemática Aplicada, Universidad de Zaragoza
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Profesora Titular de Universidad. Departamento de Estadística e Investigación Operativa, Universidad de Jaén
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Catedrático de Mecánica de Fluidos, Universidad de Jaén
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Científico Titular, Centro Nacional de Biotecnología (CNB - CSIC)
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Catedrático de Economía, Estudios de Economía y Empresa, UOC - Universitat Oberta de Catalunya
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Catedrático de Fundamentos de Análisis Económico, Universidad de Castilla-La Mancha
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Investigadora en Sistemas Evolutivos, Centro Nacional de Biotecnología (CNB - CSIC)
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Investigador Postdoctoral en Química Orgánica, Universidad de Jaén
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Profesora Titular del Área de Cristalografía y Mineralogía, Universidad de Jaén
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Profesor ayudante doctor. Física aplicada, Universidad de León
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Profesor de Matemáticas, Universidad de Jaén