{"id":242,"date":"2025-10-05T06:06:18","date_gmt":"2025-10-05T06:06:18","guid":{"rendered":"https:\/\/blogs.masdividendos.com\/todo-suma\/?p=242"},"modified":"2025-10-05T06:06:20","modified_gmt":"2025-10-05T06:06:20","slug":"cartografia-del-error","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.masdividendos.com\/todo-suma\/2025\/10\/05\/cartografia-del-error\/","title":{"rendered":"Cartograf\u00eda del error"},"content":{"rendered":"\n

\u00abTodos los modelos est\u00e1n mal, pero algunos son \u00fatiles\u00bb – George Box<\/em><\/p>\n\n\n\n

Uno de mis debates in\u00fatiles favoritos consiste en discutir cual deber\u00eda ser el centro de los mapamundis. Quiz\u00e1s sepa ya por donde van los tiros, pero si no entiende el debate puede tomarse un segundo para buscar \u201cmapamundi americano\u201d.<\/em> <\/p>\n\n\n\n

S\u00ed, para ellos el cuadradito del centro no est\u00e1 en mitad del Oc\u00e9ano Atl\u00e1ntico sino m\u00e1s o menos por M\u00e9xico. \u00bfY para los chinos? El centro estar\u00eda por la zona de Indonesia y Pap\u00faa Nueva Guinea. La primera vez que se descubre esto, uno corre el riesgo de pensar que es un error. Luego, una vez digerido, parece totalmente l\u00f3gico. No es que esos mapas est\u00e9n mal, es s\u00f3lo un cambio de referencia \u00bfno? Pues no, s\u00f3lo es verdad a medias porque, independientemente de su punto central, la inmensa mayor\u00eda de estos mapas est\u00e1n mal, y aun as\u00ed son \u00fatiles.<\/p>\n\n\n\n

Esta paradoja cartogr\u00e1fica ilustra un principio m\u00e1s profundo sobre la naturaleza del conocimiento humano: todas nuestras representaciones de la realidad son, por necesidad, simplificaciones err\u00f3neas. Pero algunas de estas simplificaciones err\u00f3neas son extraordinariamente \u00fatiles. No es un defecto del conocimiento sino una de sus condiciones naturales.<\/p>\n\n\n\n

La frase de George Box, estad\u00edstico brit\u00e1nico, se ha convertido en un aforismo muy popular en c\u00edrculos cient\u00edficos y acad\u00e9micos, pero su profundidad filos\u00f3fica a menudo pasa desapercibida. Box no estaba simplemente haciendo una observaci\u00f3n t\u00e9cnica sobre modelos estad\u00edsticos; estaba articulando una verdad fundamental sobre la relaci\u00f3n entre mente y realidad.<\/p>\n\n\n\n

El mapa no es el territorio<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Una verdad fundamental que ilustr\u00f3 como nadie el pintor belga Ren\u00e9 Magritte en 1929. En la trahison des images<\/em>, Magritte nos obliga a ejercitar un poco el cerebro, porque la inscripci\u00f3n niega lo que en un primer momento creemos percibir \u00bfC\u00f3mo que esto de aqu\u00ed no es una pipa?
<\/a><\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Magritte le dir\u00eda \u00bfPuede usted llenar esta pipa de tabaco? Entonces no, no es una pipa, sino una representaci\u00f3n de la pipa. La representaci\u00f3n no es el objeto. O como populariz\u00f3 Alfred Korzybski, fundador de la sem\u00e1ntica general, \u00abel mapa no es el territorio\u00bb. Ambos se\u00f1alan lo mismo, que nuestras representaciones mentales de la realidad no deben confundirse con la realidad misma.<\/p>\n\n\n\n

Pero hay algo m\u00e1s sutil en juego con estos modelos: no solo el mapa no es el territorio, sino que no puede<\/em> serlo. Un mapa que reprodujera el territorio con perfecta fidelidad tendr\u00eda que ser del mismo tama\u00f1o que el territorio, lo que lo har\u00eda completamente in\u00fatil.<\/p>\n\n\n\n

Jorge Luis Borges llev\u00f3 esta paradoja al absurdo en su cuento \u00abDel rigor en la ciencia\u00bb (1946). En \u00e9l, unos cart\u00f3grafos obsesionados con la precisi\u00f3n acaban construyendo un mapa tan detallado que \u00abten\u00eda el tama\u00f1o del Imperio y coincid\u00eda puntualmente con \u00e9l.\u00bb El resultado fue que las generaciones siguientes, \u00abmenos adictas al estudio de la Cartograf\u00eda\u00bb, consideraron in\u00fatil este mapa perfecto y lo abandonaron \u00aba las inclemencias del Sol y de los inviernos.\u00bb<\/p>\n\n\n\n

La f\u00e1bula revela la paradoja fundamental de la representaci\u00f3n: la utilidad de un modelo es inversamente proporcional a su fidelidad<\/strong>. Los modelos m\u00e1s \u00fatiles son precisamente aquellos que sacrifican detalles en favor de la comprensibilidad, la manejabilidad y la capacidad predictiva.<\/p>\n\n\n\n

El error necesario<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 hace que un modelo sea \u00abmalo\u00bb pero \u00fatil? La respuesta est\u00e1 en dos elementos: qu\u00e9 tipo de errores comete y para qu\u00e9 prop\u00f3sitos se emplea. Algo que se puede obtener si se entiende que un modelo opera en base a tres operaciones que introducen distorsi\u00f3n:<\/p>\n\n\n\n

Selecci\u00f3n<\/strong>: El modelo elige qu\u00e9 aspectos de la realidad incluir y cu\u00e1les ignorar. Un modelo econ\u00f3mico que predice el comportamiento del mercado ignora deliberadamente factores psicol\u00f3gicos, culturales y emocionales. Aunque ya sabe usted que \u00e9stos influyen en las decisiones econ\u00f3micas. Esta omisi\u00f3n no es un descuido; es una caracter\u00edstica de dise\u00f1o.<\/p>\n\n\n\n

Simplificaci\u00f3n<\/strong>: Los modelos reducen la complejidad de la realidad a un n\u00famero manejable de variables y relaciones<\/strong>. La ley de la gravedad de Newton trata los planetas como puntos sin extensi\u00f3n ni estructura interna. Tambi\u00e9n sabe usted que esto es obviamente falso, pero esta falsedad es precisamente lo que hace el modelo calculable y predictivo.<\/p>\n\n\n\n

Abstracci\u00f3n<\/strong>: Los modelos extraen patrones generales de casos particulares. Cuando hablamos del \u00abconsumidor racional\u00bb en econom\u00eda o del \u00abgas ideal\u00bb en f\u00edsica, sabemos que estamos hablando de entidades que no existen en la realidad pero que nos permiten identificar regularidades subyacentes.<\/p>\n\n\n\n

Lo que aprend\u00ed sobre modelos con Darwin<\/strong><\/p>\n\n\n\n

El gui\u00f1o al libro de Pulak Prasad es obligatorio por dos motivos. En primer lugar, el autor crea un modelo propio para explicar una faceta de la realidad, mostrando esa dualidad irreconciliable. Por otro lado, si uno es capaz de crearse un modelo \u201cevolucionista\u201d de la inversi\u00f3n en empresas de calidad, es a\u00fan m\u00e1s f\u00e1cil hacerlo sobre la supervivencia de los propios modelos.<\/p>\n\n\n\n

Los modelos exitosos son aquellos que mejor sobreviven a la selecci\u00f3n por utilidad<\/strong>. En este sentido, los modelos evolucionan de manera darwiniana: aquellos que proporcionan ventajas adaptativas (predictivas, explicativas, operativas) proliferan y se refinan; aquellos que no lo hacen se extinguen \u2014o al menos quedan apartados\u2014. Porque la sociedad no siempre busca ni necesita lo mismo, distintos modelos pueden resultar m\u00e1s o menos \u00fatiles en determinados momentos hist\u00f3ricos.<\/p>\n\n\n\n

Consideremos la evoluci\u00f3n de los modelos at\u00f3micos. El modelo de Dalton representaba los \u00e1tomos como esferas s\u00f3lidas indivisibles. Sabemos que esto es incorrecto: en la realidad los \u00e1tomos no son s\u00f3lidos, no son indivisibles, y apenas pueden considerarse \u00abesferas\u00bb en sentido convencional. Sin embargo, este modelo err\u00f3neo fue crucial para el desarrollo de la qu\u00edmica moderna.<\/p>\n\n\n\n

El modelo de Rutherford mejor\u00f3 la capacidad explicativa al introducir el n\u00facleo, pero tambi\u00e9n introdujo problemas te\u00f3ricos \u2014por ejemplo \u00bfpor qu\u00e9 los electrones en \u00f3rbita no colapsan en el n\u00facleo?\u2014. El modelo de Bohr resolvi\u00f3 estos problemas a\u00f1adiendo niveles cuantizados de energ\u00eda, pero cre\u00f3 otros. La mec\u00e1nica cu\u00e1ntica moderna ofrece descripciones probabil\u00edsticas que son extraordinariamente precisas pero conceptualmente contraintuitivas.<\/p>\n\n\n\n

Cada modelo en esta secuencia evolutiva es \u00abm\u00e1s correcto\u00bb que su predecesor en algunos aspectos y \u00abmenos \u00fatil\u00bb en otros. Adem\u00e1s la utilidad depende de la audiencia, el de Dalton sigue funcionando muy bien para una primera introducci\u00f3n en la infancia, pero no se utiliza en laboratorios avanzados. En el \u00e1mbito acad\u00e9mico, en cambio, Darwin ha hecho su trabajo <\/em>reemplaz\u00e1ndolo por modelos cu\u00e1nticos.<\/p>\n\n\n\n

Lo que los hace progresar no es su acercamiento a una representaci\u00f3n verdadera y final del \u00e1tomo, sino su capacidad mejorada para generar predicciones \u00fatiles y coherentes. Y esto tambi\u00e9n depende de su complejidad.<\/p>\n\n\n\n

Podr\u00edamos hablar de un punto \u00f3ptimo de complejidad para cualquier modelo. Demasiado simple, y pierde capacidad explicativa; demasiado complejo, y pierde manejabilidad. Los economistas llaman a esto el \u00abtrade-off <\/em>sesgo-varianza\u00bb: modelos simples tienen sesgo (sistem\u00e1ticamente se alejan de la realidad) pero baja varianza (son estables y predecibles); modelos complejos tienen menos sesgo pero mayor varianza (son sensibles a peque\u00f1os cambios en los datos).<\/p>\n\n\n\n

Este principio se manifiesta de manera elegante en la navaja de Ockham: entre explicaciones competitivas, opte usted por la m\u00e1s simple. Pero la navaja de Ockham no es un principio metaf\u00edsico sobre la naturaleza de la realidad; es un principio pragm\u00e1tico sobre la econom\u00eda cognitiva. Las explicaciones simples no son m\u00e1s probablemente verdaderas, pero s\u00ed son m\u00e1s probablemente \u00fatiles.<\/p>\n\n\n\n

Modelos mentales<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Los modelos cient\u00edficos y t\u00e9cnicos son solo la punta del iceberg. Los seres humanos navegamos la realidad cotidiana mediante un arsenal de modelos mentales que son sistem\u00e1ticamente err\u00f3neos pero indispensables. Pensamos que por su utilidad y aqu\u00ed quiero hacer una pausa y un peque\u00f1o \u2014y controvertido\u2014 ejercicio. Porque la utilidad va siempre asociada a un objetivo: las cosas son \u00fatiles para algo, no por s\u00ed mismas<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Para nuestro ejercicio tomamos al pol\u00e9mico Elon Musk y su gusto por los memes. Uno de los que m\u00e1s utiliza refleja una expansi\u00f3n del espectro pol\u00edtico hacia los extremos (curiosamente s\u00f3lo por la izquierda), de tal manera que \u00e9l, que se autopercibe inm\u00f3vil, de repente es catalogado como derecha, extrema derecha o fascista. Si recapitulamos las tres operaciones de los modelos, selecci\u00f3n, simplificaci\u00f3n y abstracci\u00f3n<\/strong>, podemos considerar que el meme \u201crepresenta\u201d un modelo de la realidad, si para su autor resulta \u00fatil, pues realiza las tres operaciones.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Curiosamente, o no, buscando un poco se puede encontrar el mismo meme al rev\u00e9s donde \u2014\u00a1Oh sorpresa!\u2014 el espectro s\u00f3lo se expande hacia la derecha.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Puede usted arquear la ceja ya. Aparentemente de la misma realidad, por la operaci\u00f3n de selecci\u00f3n, surgen dos modelos contradictorios, aunque \u00fatiles para quienes los han creado. Ya sabemos que ambos son err\u00f3neos por definici\u00f3n, pero si fueran compatibles, significar\u00eda que el espectro pol\u00edtico se ha expandido con muchas opciones intermedias. Y quiz\u00e1s el centro a\u00fan siga en el mismo lugar. De todas esas opciones pol\u00edticas, cada autor elige centrarse en las m\u00e1s extremas de un lado u otro. La cuesti\u00f3n estar\u00eda por tanto en la simplificaci\u00f3n<\/strong>, que reduce la complejidad a la selecci\u00f3n de la variable \u201cextremismo\u201d de un lado o del otro.<\/p>\n\n\n\n

Por \u00faltimo, por abstracci\u00f3n<\/strong>, cada uno define un estereotipo tan real como los gases ideales o el consumidor racional. Pero si estos modelos son tan populares es porque son \u00fatiles para un gran p\u00fablico. Atendiendo a la definici\u00f3n de utilidad encontramos:<\/p>\n\n\n\n

Utilidad, del lat\u00edn  util\u012dtas, -\u0101tis.<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

f. Provecho, conveniencia, inter\u00e9s o fruto que se saca de algo.<\/u><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Sin\u00f3nimos:<\/p>\n\n\n\n

    \n
  • provecho, beneficio, rendimiento, fruto, ganancia, lucro, inter\u00e9s, valor, renta, c\u00f3modo<\/em><\/li>\n\n\n\n
  • empleo, uso, funci\u00f3n, aplicaci\u00f3n, objeto, fin.<\/em><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

    \u00bfQui\u00e9n define la utilidad de los modelos por tanto? Quien saca provecho. Y si con los modelos cient\u00edficos la ganancia suele ser compartida por toda la humanidad, con los mentales la cosa cambia mucho, ya sean pol\u00edticos, educativos o financieros.<\/p>\n\n\n\n

    Y con esta llamada al escepticismo, acabamos el ejercicio y volvemos a la ciencia.<\/p>\n\n\n\n

    La paradoja del progreso<\/strong><\/p>\n\n\n\n

    La ciencia no avanza corrigiendo modelos falsos con modelos verdaderos, sino reemplazando modelos \u00fatilmente err\u00f3neos por otros a\u00fan m\u00e1s \u00fatilmente err\u00f3neos. La mec\u00e1nica newtoniana no se volvi\u00f3 \u00abcorrecta\u00bb cuando reemplaz\u00f3 a la f\u00edsica aristot\u00e9lica, ni se volvi\u00f3 \u00abincorrecta\u00bb cuando lleg\u00f3 la relatividad. Cada sistema es m\u00e1s \u00fatil que su predecesor para ciertos prop\u00f3sitos y dentro de ciertos dominios.<\/p>\n\n\n\n

    Einstein mismo entend\u00eda esto claramente: \u00abEn la medida en que las proposiciones de la matem\u00e1tica se refieren a la realidad, no son ciertas; y en la medida en que son ciertas, no se refieren a la realidad.\u00bb Esta no es una concesi\u00f3n reluctante sobre las limitaciones del conocimiento cient\u00edfico; es una caracter\u00edstica definitoria de c\u00f3mo funciona el conocimiento.<\/p>\n\n\n\n

    Si todos los modelos est\u00e1n mal, la pregunta crucial no es c\u00f3mo encontrar modelos correctos, sino c\u00f3mo desarrollar la habilidad de estar \u00fatilmente equivocados. Hay competencias que ayudan a ello, pero no correr\u00e9 el riesgo de pasarme de obvio ni de \u00fatil, as\u00ed que imag\u00ednelas: diversificaci\u00f3n, conocer las limitaciones, flexibilidad, adaptabilidad, etc.<\/p>\n\n\n\n

    El error consciente<\/strong><\/p>\n\n\n\n

    Reconocer que todos los modelos est\u00e1n mal no nos conduce al tentador relativismo nihilista que tanto intento evitar en este espacio. Por el contrario, nos acerca a una forma sofisticada de pragmatismo: juzgar los modelos como herramientas, por su utilidad para prop\u00f3sitos espec\u00edficos. Aceptando la imperfecci\u00f3n inherente a tantas facetas de la existencia humana. Porque la imperfecci\u00f3n no es un fallo del sistema cognitivo humano; es una de sus caracter\u00edsticas. Nuestra capacidad de crear representaciones \u00fatilmente err\u00f3neas es precisamente lo que nos permite navegar un mundo infinitamente complejo con recursos cognitivos finitos.<\/p>\n\n\n\n

    Los modelos funcionan no a pesar de ser err\u00f3neos, sino porque<\/em> son err\u00f3neos de maneras espec\u00edficas y \u00fatiles. Sacrifican precisi\u00f3n por claridad, completitud por manejabilidad, realismo por operatividad.<\/p>\n\n\n\n

    Al final, todos somos cart\u00f3grafos de territorios que no podemos abarcar completamente, creamos mapas que sabemos que est\u00e1n mal pero que nos permiten llegar a donde necesitamos. La sabidur\u00eda no consiste en encontrar el mapa perfecto, sino en desarrollar la habilidad de navegar \u2014a ser posible juntos\u2014 con mapas imperfectos pero \u00fatiles para todos.<\/p>\n\n\n\n

    Todo suma, incluso los errores.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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