ANUARIO 2023 DE INFORME COTEC
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ENTREVISTAS
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“CADA VEZ HAY MÁS COMPONENTES DE LA ECONOMÍA QUE SON INVISIBLES A NUESTROS REGISTROS ADMINISTRATIVOS”
¿Qué hace que la economía sea difícil de entender?
Desde mi punto de vista es el conocimiento, porque no es algo que sea agregable. Estamos acostumbrados a usar cantidades que son agregables y cuando no lo son inventamos una manera de agregarlas. Contamos el número de ladrillos de un edificio o medimos el volumen de agua en el océano y usamos conceptos como el PIB agregando el valor de distintas actividades: cosechar trigo, cortar el pelo, llevar gente en taxi... Son actividades distintas y cuando las agregamos nos olvidamos de su identidad. Pero el conocimiento es muy específico y no es fungible, así que no se pueden intercambiar sus partes. No se puede cambiar un pianista por un cirujano, porque a la cirugía no le va bien y al concierto de piano tampoco. Para entender cómo funciona la economía, necesitamos una teoría que no agregue el conocimiento, sino que nos ayude a entenderlo en su granularidad. Hablo de un alfabeto infinito y creciente donde la división del trabajo es cada vez más profunda, con cada vez más componentes, y necesitamos una matemática, un modelo, una manera de pensar sobre el mundo que honre esa idea. Sí, este índice es una manera de acomodar la idea de que no podemos agregar el conocimiento de forma simple. Es parecida a cómo funcionan estos algoritmos de lenguaje natural, como el ChatGPT. Los algoritmos saben que la palabra café y la palabra té son similares porque se usan con otras palabras, como desayuno, beber, caliente, etcétera. Y entienden que quizás son similares a la palabra cerveza porque las tres identifican cosas que se beben, pero a la vez son distintas, porque la cerveza aparece fría. No se trata de saber si las palabras son sustantivos, verbos, adjetivos o adverbios, sino de conocer su significado por cómo se relacionan con otras palabras. Podemos hacer lo mismo con las economías. En vez de clasificar un producto como agrícola, de manufactura, de capital intensivo o intensivo en trabajo, podemos ver cómo se produce en conjunto con otros. De la misma manera que los algoritmos nos dicen que el café y el té son similares, nos pueden decir qué productos son similares en el conocimiento que requieren. Exacto. Puede llegar a ser muy específico y de hecho la analogía es bastante fuerte. Una persona usa unas 5.000 palabras en su lenguaje cotidiano. Cuando nosotros vemos datos de comercio son 5.000 productos, es decir, que es similar al espacio de las palabras. Y lo que estamos haciendo es estos embeddings de las economías considerando lo que producen.
Usted se hizo físico porque pensaba que la termodinámica podría explicar las sociedades. ¿Cómo las explica?
Cuando uno estudia física trata de entender el mundo natural de una manera amplia, dividiéndolo en partes comprensibles. El matemático Warren Weaver propuso la evolución de la ciencia como la coevolución de las matemáticas que usamos para representar la naturaleza. Y estableció tres etapas. La primera, la ciencia de la simplicidad, que se puede explicar con el concepto de trayectoria, como la Luna orbitando alrededor del Planeta, y que se aplica mucho en la economía, con esas curvas de oferta y de demanda. Segundo, la ciencia de la complejidad desordenada, en la que las cosas se explican como probabilidades y las partículas son intercambiables; por ejemplo, en un gas puedo cambiar una partícula por otra sin alterar el sistema. Y por último, los sistemas de complejidad organizada, donde la identidad de los elementos y sus patrones de interacción no pueden ser ignorados. Es decir, en la biología no puedo cambiar una proteína por otra, como cambio un electrón por otro en un gas, porque cambian las propiedades, las interacciones y el resultado. La economía es un sistema de complejidad organizada, pero no hemos sido capaces de entenderlo como tal. Porque el uso de trayectorias y probabilidades se presta a descripciones que tienden a ser muy simples y poderosas en promedio, pero pierden muchos detalles. Y nos empezamos a topar con ese límite termodinámico en el que para entender cómo funcionan las economías, cómo se organizan en el espacio y cómo se genera la división del trabajo y las nuevas ocupaciones, no podemos ignorar los elementos involucrados ni sus patrones de interacción. Eso requiere una nueva matemática que encontramos en la teoría de las redes y del aprendizaje de máquinas que puedan seguir la identidad de los elementos y no los agreguen como trayectoria o como probabilidades.
De hecho, usted creó un índice de complejidad económica que recoge estos elementos.
¿Por qué?
Es como un sistema vectorial de palabras, análogo a la economía.
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