Correo de los Viernes - La fragilidad de las certezas económicas

La fragilidad de las certezas económicas

Viernes 2 de octubre de 2026. Lectura: 8'

Por Juan Carlos Nogueira

El autor reflexiona sobre los límites de la predicción y advierte sobre la confianza excesiva en las proyecciones económicas cuando sirven de base para decisiones fiscales.

Los seres humanos tenemos una profunda incomodidad frente a la incertidumbre. Tanto que nuestro cerebro tiende a construir causalidades allí donde solo existen correlaciones. Otras veces elimina la aleatoriedad y supone que el mundo seguirá comportándose como lo hizo en el pasado.

Una vez fui invitado a dar una conferencia en el CALEN (Centro de Altos Estudios Nacionales). Mi charla era sobre teoría del caos. Uno de los participantes me preguntó sobre la prospectiva.

Respondí con vehemencia que la prospectiva me parecía una disciplina sobrevalorada. Una herencia intelectual de los años setenta y ochenta con una capacidad predictiva mucho menor de la que sus defensores suelen atribuirle.

Expliqué que tal vez pudo haber sido útil en el pasado, cuando los cambios tecnológicos no eran tan rápidos y disruptivos, pero que hoy tendría una capacidad predictiva comparable a consultar una bola de cristal.

El auditorio se rió, menos algunos señores de la primera fila.

Lo que no sabía, hasta ese momento, era que prospectiva era la metodología en uso en el CALEN y los responsables académicos de esa disciplina eran los señores de la primera fila. Uno de ellos intentó defender la prospectiva. Y no me quedó más remedio que poner tres o cuatro ejemplos de su incapacidad predictiva.

Esa anécdota plantea una pregunta más amplia: ¿hasta dónde podemos confiar en nuestras propias proyecciones cuando de ellas dependen decisiones que afectan a millones de personas?

Nuestra incapacidad para predecir el futuro obedece a varias causas que explicaré a continuación.

La mayor parte de nuestras decisiones no ocurren en un entorno de certeza. La mayoría de las veces decidimos con información incompleta.

Cuando conocemos los posibles estados futuros de la naturaleza y, además, disponemos de un modelo probabilístico de sus ocurrencias, estamos ante una situación de riesgo. Por ejemplo, al apostar en la ruleta o los dados.

Una situación todavía más compleja se presenta cuando conocemos los posibles estados futuros de la naturaleza, pero no disponemos de un modelo probabilístico. Se trata de decisiones bajo incertidumbre y son la gran mayoría. Por ejemplo, elegir nuestro próximo auto.

Existe, sin embargo, una dificultad todavía mayor. A veces puede desconocerse, o no considerarse, un estado de la naturaleza. Esa situación, denominada equivocalidad (del inglés equivocality), describe aquellos casos en que ni siquiera conocemos todas las alternativas posibles. Se trata de una limitación más profunda de nuestro conocimiento sobre los posibles estados de la naturaleza. De golpe, nos sorprende un evento no conocido o muy raro, para el cual no estábamos preparados. Es lo que Taleb llama un cisne negro. Por ejemplo, el 11-S, el COVID, etc.

Los juicios de expertos tampoco garantizan el éxito. La literatura sobre juicio experto ha mostrado que su calidad depende fuertemente de las características del problema, de la posibilidad de recibir retroalimentación y de la existencia de criterios objetivos con los cuales contrastar las predicciones. Los problemas son todavía mayores cuando se trata de sistemas complejos, en los que intervienen múltiples variables humanas y adaptativas, como ocurre con la economía y las finanzas.

Otro problema es que para que una predicción resulte útil, requiere, además de una estimación acertada, que su varianza sea lo menor posible. Por ejemplo, en una proyección económica no solo debe acertar el promedio esperado; debe tener una dispersión suficientemente pequeña como para justificar decisiones de largo plazo. De poco sirve proyectar un dólar a $40 si el intervalo de incertidumbre se extiende ±$50.

Otra dificultad de las predicciones proviene del hecho de que los errores van en aumento a medida que el horizonte predictivo se aleja.

En muchos casos se tiende, además, a simplificar relaciones entre variables. El problema aparece cuando esas simplificaciones ignoran relaciones no lineales. Ya Poincaré había mostrado, al estudiar el problema de los tres cuerpos, que sistemas gobernados por leyes deterministas pueden exhibir una dinámica extraordinariamente sensible a sus condiciones iniciales. Por ejemplo, los sistemas con retroalimentación, como la economía, la opinión pública o la política.

Décadas más tarde, Lorenz mostró cómo esa sensibilidad podía hacer prácticamente impredecible la evolución de determinados sistemas atmosféricos, aun cuando sus ecuaciones fueran perfectamente deterministas.

Popper llevó este argumento más lejos. Si el desarrollo futuro del conocimiento es impredecible y ese conocimiento modifica a su vez el curso de la historia, entonces no podemos pretender una predicción científica del futuro histórico.

Esto no significa que las proyecciones carezcan de utilidad. Un pronóstico económico puede ser una herramienta indispensable para decidir, siempre que se lo entienda por lo que es: una estimación condicionada a determinados supuestos, cuya utilidad depende tanto de su valor esperado como de la incertidumbre que lo rodea. El problema aparece cuando una hipótesis de trabajo adquiere, en la práctica, el carácter de una certeza.

Entonces, si ni siquiera podemos anticipar las innovaciones tecnológicas que cambiarán la economía, la confianza excesiva en pronósticos de crecimiento merece, como mínimo, una dosis de humildad.

Después de recorrer estos límites del conocimiento humano, uno se pregunta: ¿qué grado de confianza debería depositarse en una proyección económica cuando incluso sus propios fundamentos científicos advierten sobre sus limitaciones?

La pregunta deja de ser académica cuando esas proyecciones sirven de base para decidir el gasto público de un país.

Oddone no es un improvisado. Su formación académica incluye un doctorado en Historia Económica, una disciplina que justamente estudia cómo las sociedades son sorprendidas por cambios que pocos anticiparon.

Sin embargo, la formación académica no elimina los límites de la predicción. La realidad ya obligó a revisar a la baja sus estimaciones de crecimiento del PBI, tanto para 2025 como para 2026, como muestra la siguiente tabla.

Dos revisiones a la baja en dos años no demuestran por sí mismas que el modelo sea defectuoso, pero deberían, al menos, despertar dudas sobre la confianza que merece el escenario proyectado cuando de ella dependen decisiones fiscales. Oddone ya debería haberse percatado.

En el primer trimestre de 2026 el PBI creció 0,8% respecto al trimestre anterior. Sin embargo, el segundo trimestre decreció 0,8%. Los datos del tercer trimestre aún no están disponibles. Si el PBI vuelve a contraerse en el tercer trimestre, Uruguay acumulará dos trimestres consecutivos de caída y entrará en una recesión técnica.

Las perspectivas no son alentadoras. El FMI, después de su misión de setiembre, bajó su previsión de crecimiento de Uruguay para 2026 a 1,3%. Y la Encuesta de Expectativas Económicas del Banco Central del Uruguay (BCU) de setiembre de 2026 muestra una estimación de crecimiento del PBI de apenas 1%.

Para que 1,6% anual en 2026 siga siendo alcanzable después del −0,8% trimestral del segundo trimestre, el comportamiento del segundo semestre tiene que ser considerablemente mejor que el observado en el segundo trimestre. El propio Oddone sostiene que su escenario supone un crecimiento promedio de 2,8% durante el segundo semestre. Es un escenario posible, pero exige una aceleración considerable de la actividad.

Las proyecciones de crecimiento forman parte de la base sobre la cual Oddone programa las cuentas fiscales. Pero un menor PIB no obliga automáticamente a reducir el gasto presupuestado. Si 2026 termina creciendo 1,0% en lugar del 1,6% previsto por el MEF, habrá una base económica menor sobre la cual recaudar, mientras una parte importante del gasto ya está comprometida. El resultado puede traducirse en un déficit mayor, una reasignación de partidas o un mayor esfuerzo de ingresos. Cuanto menor sea el crecimiento, mayor será la tensión entre mantener el gasto previsto y cumplir las metas fiscales.

Pero existe otra dificultad, más sutil. Los modelos económicos no existen en el vacío. Detrás de cada proyección hay supuestos sobre el comportamiento de los agentes, sobre la respuesta de la economía a los incentivos y, finalmente, sobre qué debe hacer el Estado frente a determinados resultados. Allí puede colarse la ideología.

No necesariamente como una manipulación deliberada de los números, sino como una selección de supuestos que refleja una determinada concepción de la economía y del papel del Estado. Dos economistas pueden disponer de la misma información y construir escenarios diferentes porque discrepan acerca de cómo reaccionarán las empresas, los consumidores o el propio Estado.

El riesgo aparece cuando esos supuestos dejan de ser reconocidos como tales y adquieren la apariencia de hechos objetivos. Entonces el modelo deja de ser solamente una herramienta para explorar escenarios y puede convertirse, sin que necesariamente exista mala fe, en una forma de confirmar una determinada visión de la realidad.

La historia económica está llena de hombres inteligentes que confundieron sus modelos con la realidad. El problema nunca fue la falta de conocimiento, sino olvidar que incluso los mejores modelos son aproximaciones imperfectas a un mundo complejo. Y, en ocasiones, cuando la ideología se filtra en un modelo, existe el riesgo de que deje de ser una herramienta para comprender la realidad y se transforme en una forma sofisticada de justificarla.

Quizás el problema no sea que el Ministerio de Economía no pueda predecir el futuro. Quizás sea olvidar que el futuro no está obligado a respetar ni sus modelos ni sus convicciones.