Cuando, a finales de 2019 (hay quien dice incluso que existen casos de mucho antes), comenzaron a aparecer casos de COVID-19, ningún experto en epidemiología predijo que pasado el año 2020, estaríamos como estamos. Que las economías de casi todos los países estarían por lo suelos, y que aún no sabemos qué va a pasar en los próximos meses.

Con la Gran Recesión de 2008 pasó algo similar. Mientras el sistema comenzaba a fallar en los años previos a la crisis, los expertos seguían alimentando un monstruo que desembocaría en lo que ya todos sabemos.

Es decir, ¿ni economistas ni epidemiólogos han sabido hacer su trabajo? Bueno, la realidad es más compleja, al igual que lo es la economía y la epidemiología.

La no linealidad de los sistemas

Tendemos a formarnos modelos mentales para tratar de entender el mundo que nos rodea. Un modelo mental no es otra cosa que una simplificación y una asociación de hechos y conceptos aislados que conocemos, y que tratamos de relacionar entre sí (para creernos que sabemos sobre algo).

Pero, ni el mundo, ni la mayor parte de los sistemas, suelen ser lineales, lo que los hace muy complicados de entender y de predecir.

Los sistemas no lineales tienen tal cantidad de variables y de condiciones en juego que nuestro cerebro (ni nuestros modelos mentales) no es capaz de procesarlos al 100%. Como este no es capaz ni quizás le haga falta entender absolutamente todo del sistema, hacemos analogías o simplificamos para economizar.

Alguien podría decir que, teniendo la información que tenemos de la última Pandemia de gripe 1918, deberíamos haber tenido suficientes datos como para predecir lo que iba a ocurrir. Pero, la naturaleza, una vez más, no es lineal. Y, además, el sistema también cambiado. Ahora se viaja mucho más, más rápido y las conexiones entre lugares remotas del mundo son más sencillas.

La inteligencia artificial

Aquí es donde podría entrar en juego la inteligencia artificial. Si nuestras mentes no son capaces de poder procesar tanta información y tanta variabilidad, podríamos crear sistemas informáticos que sí lo fueran. Y este es uno de los papeles que va a jugar la inteligencia artificial en el futuro.

Sin embargo, en un futuro quizás se logren predecir estos sucesos gracias a la IA, pero aún estamos lejos de ese momento. A diario leemos noticias de que la nueva inteligencia artificial está aquí, que esta nos sustituirá a todos, y que no tendremos que volver a trabajar. Precisamente, por la complejidad de los sistemas, aún nos queda un largo camino por recorrer.

Es el caso de los vehículos autónomos, por ejemplo. Tenemos la tecnología para hacer que un coche se mueva solo del punto A, al punto B. Pero, ¿qué pasa cuando tiene que tomar una decisión de vida o muerte? ¿Antepone la vida de la persona que conduce el vehículo, o la de un niño que está cruzando la calle?

Lo mismo pasa con su aplicación en entornos médicos. ¿Dejaríamos que una máquina haga el diagnóstico y aplique el tratamiento a los pacientes sin ser revisados por un médico? Hoy en día existen sistemas de IA que pueden apoyar a los médicos, pero estos siguen siendo indispensables.

La ineptitud y la inexistencia de cooperación

Esto que he comentado de la complejidad no quiere decir que no se haya podido hacer más por frenar esta pandemia. Si bien la predicción temprana quizás sea muy compleja aún, la prevención no lo es tanto con las herramientas adecuadas y con la aplicación adecuada de la información.

Las políticas llevadas a cabo por todos los países se han olvidado de algo muy importante: la cooperación. Vivimos en un mundo cada vez más interconectado. Sin embargo, cada país ha hecho «la guerra por su cuenta». Reino Unido y Suecia creyeron que aplicar la «inmunidad de grupo» era una buena idea. España tardó en actuar a pesar de que países de su entorno como Portugal ya estaban tomando medidas drásticas. Y EEUU ha estado cambiando de criterio según la situación.

Los gobernantes de estos países han tratado de sobre simplificar los sistemas, y no han actuado de manera correcta. No pensaron que para conseguir la inmunidad de grupo es necesario sacrificar a los más débiles, que si la evidencia científica (aunque esta fuese cambiante) decía que era mejor usar mascarillas, había que recomendarlo o ponerlo como norma, y no incitar a lo contrario. Que el gasto económico en potenciar el sistema sanitario, conseguir un sistema de trazabilidad adecuado, y saber confinar a tiempo podía ser una nimiedad comparado con las pérdidas por no hacerlo.

Para más inri, se ha visto poca cooperación entre países. China ha actuado de manera opaca desde el principio, no compartiendo la información que tenían ni los avisos de muchos expertos. Los países que se han visto afectados más tarde tampoco han sabido aprender de la experiencia de los primeros afectados, o estos no han sabido transmitir la información.

En definitiva, parece que no hemos asumido aún que debemos cambiar la mentalidad «país» a una más global, habida cuenta que lo que afecta en una pequeña región del planeta puede afectarnos también a nosotros.

Conclusión

En cuanto a los gobiernos, estos deben comenzar a cooperar y, en determinados aspectos, actuar como uno solo. Además gobiernos y coorporaciones deben seguir haciendo modelos de previsión, pero no hay que considerarlos inmutables y se debe dejar espacio para poder maniobrar.

De nuestra parte, si nosotros, como personas, podemos aprender algo de todo esto, es que es inútil tratar de predecir el futuro. Además de ser un ejercicio muy complicado, no merece la pena. Como ya hemos visto, el mundo en el que vivimos es muy complejo y puede cambiar de un momento a otro. Lo que hoy damos por hecho, la situación puede revertirse mañana.

Lo que sí podemos hacer es estar prevenidos para cualquier cambio, y desarrollar nuestra capacidad de resiliencia para adaptarnos lo antes posible a los nuevos entornos en los que iremos viviendo a lo largo de nuestras vidas.