La industria de “conocer el futuro” o “predecir lo que va a pasar” está en marcha. A lo largo de la historia hemos pasado de las lecturas de cartas, astros y runas a los estudios prospectivos. Las herramientas de Inteligencia Artificial (IA) no sólo están siendo utilizadas para realizar inversiones, pronosticar catástrofes o solucionar problemas personales, sino que ya tienen una alta clientela en el ámbito político.
Estos métodos han sido utilizados eficazmente para prever los resultados electorales en los comicios que favorecieron a Cristina Fernández de Kirchner en Argentina en 2011, con un sesgo de 2.19 por ciento, y en la reelección de Barack Obama en Estados Unidos (EU) en 2012, cuando el pronóstico tuvo una variación de 1% respecto del veredicto en las urnas.
El estudio más reciente, elaborado por la Universidad Nacional de Colombia, muestra una correlación entre las búsquedas de Google con los resultados electorales, donde Gustavo Petro resultó ganador. El margen de variación fue de apenas 0.67%.
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Aterrizado en nuestro país y en el presente proceso interno de las llamadas “corcholatas” de Morena, PT y PVEM, para definir quién contenderá por la Presidencia de México en 2024, se desató una intensa actividad de encuestadoras, opiniones de expertos en prospectiva, además de una vigorosa labor de promoción en las redes sociales para saber a qué caballo apostarle. Está en juego el legado de la 4T.
El mismo fenómeno se ha replicado con los aspirantes opositores, pero en esta ocasión nos centraremos en la contienda de “las corcholatas”.
En este proceso electoral se siguen usando técnicas que requieren de procesar grandes cantidades de información, que se clasifica y se emite el resultado después de que las cosas pasaron. Por ejemplo, una encuesta tiene que enviar los formularios, hacer las llamadas, aplicar el control de calidad, y luego la estadística. Un proceso de elevados costos pero con el cual sólo es posible entrevistar a una muestra muy pequeña de la población. Los resultados corresponden al día en que se levantó la encuesta, no cuando se presentan los resultados del sondeo.
Luego existen las encuestas en redes sociales, que son más rápidas y muy variadas en sus respuestas, y cuyos resultados pueden ser manipulados fácilmente.
Desde 2009 se conoce una técnica para predecir resultados electorales, la cual consiste en analizar las consultas de búsqueda de Google en torno a un candidato. En aquel año, Google publicó un paper en la revista Nature que mostraba cómo el buscador se anticipó a la pandemia de la influenza basándose en las búsquedas sobre los síntomas que la gente hacía en su plataforma. Los resultados fueron sorprendentes.
A partir de entonces se ha intensificado el uso de mecanismos predictivos en el terreno político, resultando altamente precisos, aunque no toman en cuenta las diferentes metodologías que tienen las encuestas, como los levantamientos en tierra o llamadas telefónicas que hacen que se tengan resultados distintos entre ellas.
Este sondeo digital requiere de analizar y capturar grandes cantidades de información, depurar y generalmente presentarla luego de los resultados de las elecciones, por lo que me propuse entrenar al ChatGPT a repetir la misma tecnología, con la ayuda del software Python, para que volviera a hacer los mismos procesos de los papers que pronosticaron los resultados electorales en Argentina, Estados Unidos y Colombia, a fin de hacer una medición en tiempo real y no solo los resultados del sitio web Polls.mx, el cual concentra la mayoría de las encuestas “confiables” sobre el proceso electoral en Morena.
La técnica utilizada en este ejercicio arroja información muy precisa sobre qué estados apoyan más a cada una de las “corcholatas”, en qué momentos se fueron aproximando o rebasando y, al final, entrega una conclusión similar con el promedio de las encuestas levantadas en el proceso.
¿Cómo predice el futuro la tecnología actual?
Lo que básicamente hacen estos potentes softwares de predicción es analizar grandes volúmenes de información, principalmente de internet, sobre acontecimientos pasados y tratar de descubrir las condiciones que harán que estos hechos se repitan en el futuro. Con la tesis de que aprendiendo del pasado se puede predecir el futuro.
A pesar de la potencia que tienen, es muy complicado saber y proyectar estos descubrimientos en tiempo real o con suficiente tiempo de anticipación. Es bastante costoso clasificar y filtrar información para emitir conclusiones y requieren de mucha supervisión de especialistas. Pero con la llegada de sistemas de Inteligencia Artificial que hacen tareas repetitivas al instante y que pueden aprender lo que hacen los analistas que revisan esta información, puede que por fin lleguemos al sueño de predecir el futuro al instante.
Muchos de estos softwares son precisos en procesos macroeconómicos, generalmente los grandes procesos históricos son precedidos casi siempre de las mismas condiciones que los generan y por eso se pueden anticipar muchos de ellos, no todos.
Por ejemplo, un gran cambio en el clima, como una sequía o inundaciones, da pie a migraciones, cambios demográficos y la elevación de tensiones entre la población. También puede generar el surgimiento de epidemias, lo que a su vez da pie a conflictos, guerras o bien revoluciones. Como las sequías que precedieron a la Revolución francesa o a la Revolución mexicana.
Muchos de los grandes acontecimientos del pasado tuvieron un precedente similar y cuando se identifican los mismos factores se puede anticipar, como la famosa predicción de Emmanuelle Todd de la caída de la Unión Soviética, la cual analizó los cambios demográficos dentro del bloque socialista.
¿Qué cambios puede traer la Inteligencia Artificial?
La irrupción de la Inteligencia Artificial puede obviar muchos de los procesos que evitan la predicción exacta y podríamos entrar a una época en la que se pueda tener más precisión y anticipación en la identificación de procesos. Ahora podría emitir alertas, identificar a los personajes, comunidades, líderes y condiciones que generarán esas condiciones y serán protagonistas de muchos cambios históricos. La ciencia ficción plantea que lo anterior podría ser una realidad en unos 20 o 30 años.
Por ejemplo, una sequía genera un cambio social, eso se puede anticipar, pero la Inteligencia Artificial con su potencia podría identificar al líder de ese cambio social al que se le puede potenciar o bien eliminar por parte de los gobiernos o intereses que quieren que ese proceso ocurra o no ocurra para evitar los consiguientes cambios sociales. Detener a Boris Yeltsin de forma previa podría haber sido el sueño de los servicios secretos de la extinta URSS.
El modelo puede mejorarse, pero hay que resaltar que, hasta hace poco, a las agencias especializadas y universidades les tomaba semanas de análisis entrenando a Chat GPT y conectándose con Python, para ofrecer un pronóstico. Ahora se puede repetir el ejercicio en tiempo real y no solo saber los porcentajes de una elección presidencial, sino conocer las localidades donde lideraban los candidatos y los temas que registraban mayor interés.
El uso de la herramienta implica retos y riesgos, pero su utilización está ahí, a la mano de cualquiera que tenga una laptop y los conocimientos para cargarla de datos que hagan trabajar eficientemente al robot.
La encuesta de Morena
Los resultados de la IA
Sheinbaum 36.2%, Ebrard 27.7%: IA
Vayamos a las predicciones que nos arrojó este ejercicio que, como dijimos, realizamos a partir de alimentar diariamente de datos al ChatGPT, ayudado del software Python. El experimento inició hace tres meses.
Desde el pasado 19 de junio de 2023, fecha que marcó el inicio del proceso de promoción de las llamadas “corcholatas”, la primera predicción con esta metodología indicaba 9.1 puntos de diferencia entre los dos punteros.
Claudia Sheinbaum tenía 36.4 por ciento de las preferencias, Marcelo Ebrard 27.3 por ciento, Adán Augusto López 13.6 por ciento, Gerardo Fernández Noroña 13.6 por ciento, Ricardo Monreal 4.5 por ciento y Manuel Velasco 4.5 por ciento.
Al final del proceso, el pasado 30 de agosto de 2023, cuando se anunció el levantamiento de las encuestas de Morena y las espejo, registramos los siguientes porcentajes finales. Ahí se ve que Adán Augusto deja el empate con Fernández Noroña y se posiciona en el tercer lugar. La diferencia se reduce a 8.5 por ciento. De acuerdo con este método basado en Inteligencia Artificial, la selección para la candidatura de Morena quedaría así:
En este proceso con Python y ChatGPT, no tomamos en cuenta las diversas variables a las que se enfrentan las encuestadoras tradicionales, como las distintas metodologías y formas de preguntar. Por lo que las comparamos con el agregador de encuestas Polls.mx y nos encontramos con que los porcentajes difieren ligeramente, pero se mantienen las posiciones de los aspirantes. Incluyendo el empate entre Monreal y Velasco. La discrepancia más notoria está con Noroña (-1.8%). Al cierre de su encuesta de encuestas, Polls.com reportó:
En cuanto a la predicción territorial, la herramienta utilizada arrojó que Claudia dominaría en 28 estados, Marcelo en tres (Baja California Sur, Durango y Tlaxcala) y Adán Augusto en uno (Tabasco).