Suena demasiado ambicioso el título, “El futuro de todo”, pero se trata de un libro muy recomendable para todo aquel interesado en el estudio del futuro. “The Future of Everything: The Science of Prediction“ de David Orrell revisa los métodos científicos conocidos para el estudio del provernir.
Aunque la predicción parezca normalmente cosa de adivinos, superstición y cándida credulidad, hay una predicción seria a la que se basa en modelos matemáticos, usa grandes recursos de computación, y recibe la atención de gobiernos, empresas y de buena parte de los ciudanos. Fundamentalmente se trata de las predicciones aplicadas a tres campos: la meteorología, los mercados y, en menor medida, la biología.
Orrell ha desarrollado precisamente su carrera académica en ese mundo, el de los modelos de predicción del clima, o GCM (Global Climate Models), así que tiene un conocimiento cercano del tema de la predicción del futuro. Sin embargo, su trabajo en la elaboración de estos modelos le ha llevado a conocer sus debilidades, y ha centrado su interés en estudiar los errores de estos modelos, a validarlos, y determinar porqué no acaban de funcionar. Su trabajo es el de modelizar el error de estos modelos.
Su trabajo ha causado bastante controversia. La predicción es casi una industria que atrae considerables recursos; baste recordar que buena parte de las instalaciones de computación más potentes del mundo se dedican a la procesar modelos de predicción. Hay muchas personas involucradas, muchas carreras profesionales dedicadas, empresas, e intereses de todo tipo.
Eso hace que sus trabajos no acaben de ser muy populares entre la comunidad metereológica, por lo que ha tratado de ajustar cuentas con este libro, aunque ha hecho mucho más que eso.
El libro se estructura en tras grandes apartados:
- “Pasado” es una completa historia de la predicción, o al menos de los intentos por hacerla de una forma racional. Partiendo de los pitagóricos y pasando por la astronomía clásica, hasta llegar a la modelización del clima. Posiblemente es la parte más completa y consistente del libro.
- “Presente” se centra en las tres grandes áreas de aplicación de los modelos de predicción: el clima, los mercados financieros y la biología (centrándose en el determinismo de los genes). De las tres, conocida su experiencia, es la parte dedicada a los modelos del clima las más completa y razonada.
- “Futuro” es finalmente una visión de conjunto de los campos en los que se centran los modelos de predicción, y del futuro de esta ciencia. Lo completa con una serie de predicciones derivadas de los modelos climáticos, que ya tratamos hace tiempo.
Con respecto a los modelos de predicción, la crítica se centra en lo prematuro de su consolidación como una técnica madura. Actualmente se considera que sus deficiencias se deben a la falta de detalle de estos modelos (que se resuelve con más capacidad de computo) y del desigual conocimiento de las condiciones iniciales (que se corrige con una mayor captura de datos). Sin embargo, David Orrell sostiene que los errores están en los propios modelos: ha estudiado los errores que generan para determinan qué parte es atribuible al caos y ha determinado que es menor de lo esperado, y que la mayor parte de los errores de predicción se deben a los deficiencias en los modelos utilizados.
En conjunto, es un libro de lectura amena y contiene una enorme cantidad de información interesante y curiosa. Muy recomendable para todo aquel que sienta interés por estos temas. Lamentablemente no hay edición en español, pero en inglés se sigue con facilidad.
Un texto que se agrega a la Biblioteca Futurista.
Donde N(t) es el número de individuos en un tiempo t. N’(t) es la derivada con respecto al tiempo, r la tasa de crecimiento, y K el número de individuos en equilibrio. Hay más información sobre la curva de Gompertz en la 
