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La teoría del cisne negro fue acuñada por el economista libanés Nassim Nicholas Taleb. Ésta debe su nombre a la llegada de los primeros exploradores a Australia, cuando se pensaba que todos los cisnes eran blancos. El hecho de que existiesen cisnes negros en el continente se consideraba algo muy poco probable, por lo que su descubrimiento modificó el pensamiento y la percepción que había hasta entonces. Estas son las bases de la teoría del cisne negro, que describe sucesos que poseen muy pocas probabilidades de ocurrir, pero aun así ocurren y cambian drásticamente la situación.

Existe un mecanismo llamado “la evidencia silenciosa” que constata que tendemos a conservar la ilusión de que entendemos el mundo, lo que nos lleva a simplificar las razones por las que sucede cualquier fenómeno importante, ignorando muchos otros factores que también fueron determinantes para el origen de dicho suceso.

A lo largo de la historia podemos encontrarnos con multitud de ejemplos de cisne negro: como fue el desplome de la bolsa, la primera Guerra Mundial, el atentado terrorista de las torres gemelas, el estallido de la burbuja inmobiliaria, el Bréxit o, actualmente, la pandemia provocada por el coronavirus. Así mismo, incluso sucesos tan conocidos como el descubrimiento del fuego o de la penicilina pueden ser considerados cisnes negros. Todos estos fenómenos tienen en común que ocurrieron de forma inesperada, sin haber sido previstos, y que todos derivaron en grandes consecuencias para el desarrollo de la historia.

En el campo de la economía, la teoría del cisne negro pone de manifiesto la escasa capacidad del ser humano para desarrollar modelos predictivos fiables. Los efectos en la economía suelen ser devastadores porque, al ser sucesos imprevisibles, tienen un mayor impacto en el corto plazo, provocando cambios de gran calado en el tejido socioeconómico de la sociedad.

Entonces, ¿Por qué si tenemos tantos ejemplos de cisnes negros a lo largo de la historia, todavía no podemos prevenirlos? La teoría de Nassim sugiere que somos malos prediciendo fenómenos importantes, ya que solo somos capaces de prever eficazmente fenómenos sencillos en entornos sencillos. Debemos ser capaces de diferenciar entre la simplificación para entender y explicar modelos predictivos y la simplificación de los propios hechos que dan sentido a ese modelo, para poder crear modelos que se ajusten más a la realidad imprevisible del mundo.