De la predicción del clima a la Inteligencia Artificial

15 de febrero de 2025

Imagen generada con IA - Microsoft Designer

En la década de 1950, cuando la ciencia de la predicción aún dependía en gran medida del juicio de expertos, el meteorólogo estadounidense Glenn W. Brier propuso una forma novedosa de evaluar la precisión de los pronósticos. Hasta entonces, no existía un método claro para medir qué tan buenas eran las predicciones cuando se expresaban en términos de probabilidades. Su solución fue crear un sistema que comparara las probabilidades asignadas a distintos eventos con lo que realmente ocurría. Si una persona decía que había un 80% de probabilidad de lluvia y efectivamente llovía, su predicción se consideraba mejor que si hubiese dicho que la probabilidad era del 50%. Así nació la puntuación Brier, una métrica que permite medir qué tan cerca o lejos está una predicción de la realidad. Cuanto menor sea la puntuación, más precisa es la predicción.

Este sistema encontró rápidamente aplicaciones en la meteorología. Con el tiempo se extendió a otras áreas como la economía y la ciencia política, donde las decisiones se basan en incertidumbres. Sin embargo, su impacto no se limitó a evaluar el desempeño de expertos individuales, sino que se convirtió en una herramienta clave para un concepto más ambicioso: los mercados de predicción.