<\/p>\n
Hace unas semanas se celebr\u00f3 TED 2026 en Vancouver y luego de escuchar muchas buenas charlas del evento ya tengo a mi favorita. Carissa V\u00e9liz es profesora en el Instituto de \u00c9tica en IA de la Universidad de Oxford, asesora de los gobiernos del Reino Unido y Espa\u00f1a, y autora del bestseller Privacy Is Power. <\/em>Su nuevo libro, Prophecy<\/em>, se agot\u00f3 en la librer\u00eda del evento en pocas horas luego de su charla \u201cCuidado con el poder de la predicci\u00f3n\u201d, en la que expuso c\u00f3mo los algoritmos no solo anticipan el futuro, sino que tiene el poder de fabricarlo. Y la IA volvi\u00f3 a las predicciones m\u00e1s sofisticadas, m\u00e1s veloces, m\u00e1s eficientes. <\/p>\n Su argumento fue que las predicciones suelen adoptar la forma del conocimiento, pero no lo son. En muchos casos, son una forma de poder que se disfraza de diagn\u00f3stico <\/strong>y lanz\u00f3 la pregunta \u00bfqu\u00e9 le hace al mundo el hecho de que existan esas predicciones? Porque una predicci\u00f3n no es un espejo neutro de la realidad, sino que es una intervenci\u00f3n sobre ella. Si un algoritmo determina que cierto candidato tiene baja probabilidad de \u00e9xito, esto puede volverse un veredicto que nadie cuestiona. Si un sistema de cr\u00e9dito predice que una persona no pagar\u00e1, esa persona no obtiene el pr\u00e9stamo y la predicci\u00f3n se cumple. No porque fuera inevitable, sino porque fue predicho. \u201cLos algoritmos emiten veredictos sobre qui\u00e9nes somos antes de que hayamos tenido la oportunidad de demostrarlo nosotros mismos\u201d, dijo V\u00e9liz en Vancouver. La fil\u00f3sofa no se qued\u00f3 en el diagn\u00f3stico y propuso tres movimientos para quienes quieran recuperar agencia en la era de la predicci\u00f3n automatizada. El primero: anclar la mente al presente. En lugar de vivir hipnotizados por los escenarios futuros, desarrollar el juicio sobre lo que est\u00e1 pasando ahora. La intuici\u00f3n entrenada, la lectura del contexto, la capacidad de leer una sala, esas son habilidades que ning\u00fan modelo puede reemplazar, precisamente porque requieren estar presente. <\/strong><\/p>\n El segundo, prepararse en lugar de predecir. Predecir es buscar el futuro \u201ccorrecto\u201d y apostarle. Prepararse es decidir qu\u00e9 futuro queremos y trabajar para construirlo, \u201cno en t\u00e9rminos de conocimiento, sino de creatividad\u201d,<\/strong> dijo. El planeamiento por escenarios, en ese marco, deja de ser un ejercicio de pron\u00f3stico y se convierte en uno de dise\u00f1o. <\/p>\n Y el tercero es aumentar la serendipia<\/strong> deliberadamente. Cuanto m\u00e1s delegamos en los algoritmos lo que vemos, con qui\u00e9n hablamos y qu\u00e9 consumimos, m\u00e1s estrecho se vuelve el mundo que habitamos. La curiosidad desordenada, los encuentros imprevistos, las conversaciones con desconocidos: todo eso que la eficiencia de la IA tiende a eliminar es la fuente de las ideas m\u00e1s originales. <\/strong><\/p>\n La apuesta de V\u00e9liz es que la ventaja competitiva del futuro no va a estar en quien tenga el mejor or\u00e1culo, sino en quien conserve la capacidad de sorprenderse. Cuando el mundo promete predecirlo todo, cultivar la incertidumbre puede ser el acto m\u00e1s m\u00e1s inteligente que nos queda.<\/p>\n