Guido Imbens, Premio Nobel de Economía visitó la U. de Chile: «Pensar críticamente seguirá siendo esencial en la era de la IA»

Reconocido con el Premio Nobel de Economía 2021 y académico de Stanford University, Guido Imbens visitó la U. de Chile para participar en diversas actividades académicas sobre causalidad, evidencia e inteligencia artificial. En esta entrevista, plantea que las buenas decisiones no pueden basarse solo en patrones, defiende el valor de la causalidad para las políticas públicas y subraya el papel de las universidades ante tecnologías que avanzan con rapidez. “Las universidades son muy buenas para tomar una perspectiva de más largo plazo”, afirma.

“Las universidades son muy buenas para tomar una perspectiva de más largo plazo”, planteó el Premio Nobel de Economía 2021 durante su paso por la Casa de Bello. El académico de Stanford University sostuvo que la IA debe analizarse desde las tareas concretas que puede mejorar y no solo desde el entusiasmo que despierta. Según el economista, la capacidad de pensar críticamente seguirá siendo una habilidad central para las nuevas generaciones en un mundo marcado por la inteligencia artificial.

Guido Imbens visitó la U. de Chile para participar en una jornada sobre evidencia, causalidad e inteligencia artificial junto a representantes de la academia, la industria y el sector público, entre otras actividades en la Casa de Bello. El economista neerlandés-estadounidense, Guido Imbens, Premio Nobel de Economía 2021, es una de las figuras más influyentes en el desarrollo de herramientas para comprender qué efectos producen realmente las decisiones en el mundo social. Académico de Stanford University, fue distinguido por sus aportes al estudio de la causalidad, un campo clave para evaluar políticas públicas, intervenciones y cambios en contextos complejos.

En su visita a la Universidad de Chile, participó en diversas actividades académicas vinculadas a la evidencia, la causalidad y la inteligencia artificial, compartiendo con estudiantes, investigadores, autoridades y representantes del mundo público y privado. Su paso por la Casa de Bello dejó una idea central: en tiempos de sobreabundancia de datos y entusiasmo por la IA, ver patrones no basta.

En esta entrevista, Imbens reflexiona sobre la diferencia entre correlación y causalidad, los desafíos que abre la inteligencia artificial y el papel que deben cumplir las universidades frente a tecnologías que avanzan con rapidez. Para el economista, la capacidad de pensar críticamente seguirá siendo una de las herramientas más valiosas para las nuevas generaciones.

– ¿Qué significado tiene para usted estar en la U. de Chile participando en actividades con estudiantes, investigadores y representantes del mundo público y privado? Ha sido muy interesante. Me gusta mucho esta combinación entre universidad y sector productivo, porque es justamente ahí donde pueden surgir colaboraciones muy valiosas. En mi experiencia en Stanford, este tipo de vínculo entre industria y academia ha sido muy habitual, y he visto lo productivo que puede ser para ambas partes. Por eso, resulta muy positivo ver que ese tipo de articulación también se está impulsando aquí. Cuando distintos sectores se encuentran para pensar problemas reales con evidencia, se abren oportunidades concretas para producir conocimiento útil y generar mejores decisiones.

– Usted ha ayudado a entender mejor la diferencia entre correlación y causalidad. ¿Por qué esa distinción es tan importante en economía y en la vida pública? Porque quienes diseñan políticas públicas necesitan tomar decisiones sobre cambios concretos y sus efectos. El hecho de que exista una correlación entre dos fenómenos no significa, por sí solo, que uno cause al otro. Por ejemplo, que haya una relación entre educación y resultados en el mercado laboral no quiere decir automáticamente que aumentar la educación vaya a producir exactamente esos resultados. Ahí aparece la pregunta causal, que es la verdaderamente importante. Para decidir bien, lo que necesitamos conocer no son solo patrones o asociaciones, sino qué efecto produce realmente una intervención sobre la realidad.

– En un mundo lleno de datos, ¿por qué sigue siendo tan importante distinguir entre causas reales y simples patrones? Porque los patrones, por sí solos, no siempre son accionables. Uno puede observar, por ejemplo, que existe una relación entre los ingresos de madres y padres y los ingresos futuros de sus hijos, pero eso no significa que aumentar directamente el sueldo de los adultos vaya a mejorar, por ese solo hecho, los resultados de las nuevas generaciones. Lo importante es entender los mecanismos. Es decir, cuáles son las palancas que realmente pueden cambiar un resultado. Ver síntomas o asociaciones no basta: hay que comprender las causas profundas, del mismo modo que en salud no basta con mirar la fiebre si no se entiende qué enfermedad la provoca.

– En un momento en que la inteligencia artificial está transformando distintos ámbitos, ¿cómo puede ayudar la economía a hacer mejores preguntas sobre sus efectos reales en la sociedad? Esa es una pregunta muy importante, porque hoy existe mucho entusiasmo en torno a la IA y a la posibilidad de que cambie muchas cosas muy rápido. Pero desde la economía conviene descomponer el problema y mirar con más precisión qué tareas específicas puede mejorar esta tecnología. Ese enfoque permite entender mejor dónde la IA podría tener impactos más significativos, qué cambios puede provocar en los mercados laborales y en qué áreas podría generar transformaciones más profundas. Más que pensar la IA como una promesa abstracta, hay que analizar en qué tareas concretas ayuda a las personas a hacer mejor su trabajo.

– En el debate actual sobre IA, ¿dónde ve usos prometedores y dónde cree que todavía hay más incertidumbre? Ya existen casos muy específicos donde la IA puede aportar de manera clara. Un ejemplo son los centros de atención o call centers, donde una asistencia basada en IA puede ayudar a trabajadores que recién comienzan a acceder más rápido a información acumulada y desempeñarse mejor. Eso puede hacerlos más productivos y, en algunos casos, incluso contribuir a reducir desigualdades en el aprendizaje de ciertas tareas. En cambio, en educación todavía hay bastante incertidumbre. Las universidades, por ahora, siguen reaccionando de una manera más defensiva, preguntándose dónde se puede usar o no se puede usar IA, o cómo evaluar a estudiantes en este nuevo contexto. Aún no está del todo resuelto cómo aprovecharla de manera realmente productiva para mejorar la experiencia educativa, aunque parece claro que a futuro sí podría ayudar a enseñar mejor.

– ¿Qué papel deben jugar las universidades frente a tecnologías que avanzan tan rápido? Un papel fundamental. Las empresas suelen avanzar con mucha velocidad, porque persiguen objetivos de más corto plazo y buscan llegar primero a nuevos resultados. Las universidades, en cambio, están mejor situadas para tomar distancia, mirar el largo plazo y preguntarse por las implicancias más amplias de estos cambios para la sociedad. Ese pensamiento más crítico y responsable es precisamente lo que hoy se necesita. Las universidades pueden investigar distintas dimensiones de estas tecnologías y contribuir a que su despliegue no responda solo a la velocidad o a la lógica del mercado, sino también a criterios de responsabilidad pública.

– ¿Qué mensaje le gustaría dejar a estudiantes y jóvenes que están imaginando su lugar en un mundo cada vez más marcado por la IA? Creo que hoy es muy difícil anticipar con exactitud qué habilidades serán las más útiles en el futuro. Por eso, una de las capacidades más importantes será la adaptabilidad: la disposición a aprender cosas nuevas, a moverse entre escenarios distintos y a desarrollar flexibilidad frente a cambios rápidos. Pero si tuviera que destacar algo por sobre todo, diría que seguirá siendo esencial la capacidad de pensar críticamente. También será muy importante conservar una mirada amplia, no quedarse solo en tareas estrechas o muy acotadas, y ser capaces de comprender contextos más grandes.

– ¿And qué le diría a quienes quieren aprender más sobre inteligencia artificial, pero no tienen acceso a estudios universitarios formales? Hoy existen materiales de aprendizaje muy buenos disponibles en línea, y eso ha cambiado bastante las posibilidades de acceso al conocimiento. Hay muchísimo que se puede hacer fuera de la educación universitaria tradicional para acercarse a estos métodos y empezar a comprenderlos. En ese sentido, aprender sobre inteligencia artificial es hoy bastante más accesible que antes. Durante mucho tiempo, las universidades tenían un rol casi monopólico en la transmisión de este tipo de saberes, y eso ya no es así. Hay más caminos abiertos para formarse, explorar y adquirir nuevas herramientas.

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