En DEVS, la serie de Alex Garland, un equipo de ingenieros construye una computadora cuántica capaz de simular cualquier momento del pasado y del futuro con precisión absoluta. La máquina funciona y ve todo, y sin embargo la serie, con cierta elegancia filosófica, insinúa que esa omnisciencia no libera a nadie: los personajes saben lo que va a pasar y lo hacen igual, resignados a seguir un libreto ajeno, porque en un universo determinista no hay otro camino posible.
La predicción perfecta y el libre albedrío son inconsistentes.
La inteligencia artificial no es DEVS. Pero la promesa que la rodea (modelos que anticipan crisis, epidemias, colapsos financieros, comportamientos sociales) alimenta una ilusión familiar: que con suficientes datos y cómputo, el futuro puede volverse legible; que la incertidumbre es un problema de información, no una condición ontológica.
Ejemplos no faltan. En 2008, Google lanzó Flu Trends, un sistema que prometía anticipar brotes de gripe en tiempo real a partir de búsquedas online. Durante un tiempo pareció funcionar. Luego sobreestimó de manera grosera el pico de la temporada 2012-2013. El problema fue más pedestre que técnico: el modelo confundió señales epidemiológicas con señales de atención pública. No distinguía entre personas enfermas y personas que buscaban información porque la gripe estaba en las noticias. En vez de medir enfermedad, midió atención.
La misma ilusión aparece en otro registro. En Albania, en septiembre de 2025, el primer ministro Edi Rama presentó a Diella, un avatar digital vestido con traje tradicional albanés, como ministra de Estado responsable de las licitaciones públicas. La lógica era impecable: si la corrupción es un problema de opacidad, un algoritmo transparente la resuelve. Lo que esa lógica no contempló es que la corrupción no es sólo un problema de información sino de poder, incentivos y control político, que no se corrige con más datos.
Pero, más allá de la ingenuidad de estas promesas positivistas, hay una paradoja que vale la pena resaltar: un modelo de predicción perfectamente preciso y creíble haría que el evento a predecir nunca ocurra—porque los agentes actúan en consecuencia, toman precauciones, cambian su comportamiento—volviendo al modelo perfectamente impreciso. Mirémoslo positivamente: su éxito es su refutación. La profecía se devora a sí misma.
La paradoja no es nueva. En 1928 el economista Oskar Morgenstern argumentó que los pronósticos económicos precisos son en general imposibles, porque una predicción pública puede cancelarse a sí misma cuando los agentes actúan sobre ella. Dos décadas más tarde, Robert Merton formalizó en sociología la imagen especular de la profecía autocumplida: la predicción que evita el evento que anuncia. Karl Popper llamó al fenómeno más general “efecto Edipo”: la predicción que altera aquello que intenta predecir.
En economía, Grunberg, Modigliani y Herbert Simon intentaron en 1954 demostrar que una predicción pública podía ser correcta incluso si modificaba el comportamiento de los agentes, usando para ello el teorema del punto fijo de Brouwer. El resultado es técnicamente válido, pero requiere asumir que la función de reacción entre la predicción y el resultado es continua —una condición que difícilmente se verifica en sistemas sociales reales, donde los agentes reaccionan de manera discontinua, errática, a veces irracional. La posibilidad teórica existe; la realización práctica, no.
En la misma tradición, la crítica de Lucas (1976) mostró que los modelos econométricos pierden validez en el momento en que se usan para hacer política, porque los agentes responden ajustando su conducta en anticipación del modelo. Soros extendió el argumento al mercado financiero bajo el nombre de reflexividad: el observador forma parte del sistema que observa, y lo modifica al observarlo.
Por lo visto, la IA no inventa este problema, solo lo hereda y escala.
Esto no es un glitch técnico que pueda resolverse con más parámetros; es una contradicción lógica. Para que la predicción sea perfecta, los agentes no deben poder actuar sobre ella, es decir, no deben tener libre albedrío. Pero entonces volvemos a la paradoja de DEVS: un mundo determinado por el modelo de predicción perfecto solo es viable cuando la libertad es una ilusión. Y eso, lejos de aliviar la angustia de la incertidumbre, instala una angustia diferente y más densa: la del encierro. Los personajes de Garland no están tranquilos porque conocen su futuro, están atrapados en un presente sin opciones. No hay agencia sin contingencia: lo que define nuestra experiencia como humanos (la duda, el error, lo aleatorio) es la condición de posibilidad inherente a la libertad. La certeza total es la cancelación de esa posibilidad.
En la práctica, los modelos predictivos son útiles precisamente porque son imperfectos: dan probabilidades, no certezas; cubren algunos factores y dejan otros afuera; operan sobre el pasado para anticipar un futuro que ya no es exactamente igual al pasado. Esa brecha —entre el modelo y el mundo— es donde vive la decisión humana: el analista que interpreta, el funcionario que pondera, el médico que ajusta el diagnóstico a la historia del paciente que tiene enfrente. No son desvíos del proceso; son el proceso.
Lo que la IA hace bien es reducir el costo de cierto tipo de trabajo cognitivo: clasificar, resumir, detectar patrones en volúmenes de datos que ningún humano podría procesar a tiempo. Lo que no puede hacer es eliminar el accidente: el evento que no estaba en el training set, la decisión tomada por razones que ningún modelo anticipó porque eran “irracionales”, o demasiado locales, o simplemente nuevas. Los técnicos llaman a esto distributional shift; los humanistas lo llaman historia.
El mismo fenómeno, visto desde orillas distintas: el mundo produce permanentemente situaciones que no son simples interpolaciones del pasado, y alguien tiene que operar en ese margen donde termina el modelo y empieza lo imprevisto. Que ese alguien siga siendo humano no es sólo una descripción funcional de los límites de la predicción; también nos dice algo sobre la naturaleza del comportamiento humano: actuar no es únicamente calcular, sino decidir bajo incertidumbre.
El error de DEVS, y el de quienes prometen un futuro tercerizado a agentes autónomos, es creer que la incertidumbre puede eliminarse sin llevarse consigo la libertad. Un mundo perfectamente predecible, sin accidente, donde ya no queda nada por decidir, no sería la consumación de un orden perfecto—un Nirvana social— sino la abolición de la agencia: una vida reducida a mirar, como espectadores, un programa que conocemos de memoria.
