Imagina que estás en la sala de espera de un hospital. Un familiar muy querido está siendo evaluado y el diagnóstico es incierto. En ese momento de vulnerabilidad, se te ofrece una elección: ¿prefieres que el tratamiento lo decida un eminente especialista o que lo determine un algoritmo matemático?
Casi todos, de forma instintiva, elegiríamos al médico. Nos aferramos a la idea de que la intuición humana posee una "chispa" que ninguna máquina puede replicar. Sentimos una aversión natural hacia lo artificial cuando el destino está en juego, la misma que nos frena ante los coches autónomos: preferimos un error humano a una decisión programada.
El "sacrilegio" de Paul Meehl
Sin embargo, la ciencia lleva décadas desafiando esta creencia. En los años cincuenta, el psicólogo Paul Meehl publicó un libro que fue recibido como un auténtico sacrilegio: Clinical vs. Statistical Prediction. Tras analizar casos que iban desde la supervivencia al cáncer hasta el éxito de padres adoptivos, Meehl demostró que las fórmulas son sistemáticamente superiores a los expertos.
¿Por qué fallamos donde la máquina acierta? La respuesta está en nuestra propia inconsistencia. Un experto puede evaluar el mismo caso en dos momentos distintos y dar diagnósticos diferentes. Factores invisibles como el cansancio, el hambre o incluso el humor influyen en el juicio humano.
El mito de la objetividad: el caso del examen
Un ejemplo revelador de esta fragilidad ocurrió en un entorno académico. Se pidió a cinco profesores que calificaran el examen de una alumna, alguien con un expediente brillante pero una actitud conflictiva. El resultado fue un caos estadístico: las notas oscilaron erráticamente desde el notable hasta el suspenso. No se estaba evaluando solo el conocimiento, sino que el juicio de los profesores estaba empañado por prejuicios y estados de ánimo. Una fórmula, ante el mismo examen, siempre habría arrojado la misma nota. El algoritmo no tiene "malos días".
El amor y las matemáticas
Incluso en terrenos tan sagrados como el matrimonio, los números tienen algo que decir. El investigador Robyn Dawes estableció una fórmula casi provocadora para predecir el éxito de una pareja: frecuencia de las veces que se hace el amor menos frecuencia de las discusiones. Aunque nos parezca una simplificación excesiva, este tipo de cálculos suelen ser más precisos que las largas sesiones de análisis subjetivo.
El test que cambió el nacimiento
Para entender el poder de las fórmulas, basta mirar a cualquier sala de partos. Antes de 1953, el destino de un recién nacido dependía del "ojo clínico". Lamentablemente, señales de peligro sutiles pasaban desapercibidas. Todo cambió cuando la anestesióloga Virginia Apgar diseñó un test sencillo: una fórmula de cinco ítems que otorga una puntuación objetiva al nacer. Este método "rígido" estandarizó la supervivencia y salvó miles de vidas que el ojo humano no supo proteger.
Conclusión: ¿Naturaleza o Precisión?
Históricamente, hemos bendecido el juicio clínico como algo "empático" y "vivo", mientras castigamos a los algoritmos llamándolos "estériles" o "ciegos". Pero los datos nos obligan a una reflexión incómoda: si una fórmula "fría" es más justa y precisa que un experto "cálido", ¿no es acaso lo más humano —y lo más ético— elegir la fórmula?
En un mundo complejo, la sencillez de un algoritmo puede ser el puente más seguro hacia la justicia y la verdad.








