Walter Sosa Escudero: “La estadística debería aportar una dosis sana de objetividad a la discusión comunitaria”

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“La estadística debería aportar una dosis sana de objetividad a la discusión comunitaria”, dijo Walter Sosa Escudero desde el escenario del auditorio de Ticmas, en la Feria Internacional del Libro de Buenos Aires 2025.

El profesor de la Universidad de San Andrés, autor de varios títulos de divulgación científica, habló sobre su nuevo libro Viajar al futuro y, como ya es costumbre en su obra, lo hace articulando con humor, ironía y precisión los vínculos entre estadística, inteligencia artificial, probabilidad y vida cotidiana.

La conversación, conducida por Patricio Zunini, marcó el ritmo de una jornada dedicada a los vínculos entre educación y tecnología. El intercambio arrancó con una pregunta directa: ¿qué tienen la matemática y la estadística que las hace tan valiosas para la divulgación? La respuesta de Sosa Escudero, en tono coloquial, instauró el eje de toda la charla: “La matemática y la estadística lo que deberían aportar a la discusión comunitaria es una dosis sana de objetividad”.

Para él, ese valor es doble ya que permite separar hechos de opiniones, pero también delimita el campo de lo mensurable, reconociendo que no todo lo importante puede medirse. A partir de esa tensión, construyó su obra.

Un solo cuento, contado muchas veces

Viajar al futuro con Walter Sosa Escudero: lo que la estadística y los algoritmos pueden (y no) predecir. —(Cortesía Ticmas)

Desde Big Data, pasando por ¿Qué es la estadística?, Borges, Big Data y yo, hasta este nuevo volumen, Sosa Escudero aborda—variando la forma, pero no la pregunta— para qué sirven los datos. Ante la premisa que soltó Zunini, el matemático lo reconoció abiertamente:

“Todos los libros que yo escribí intentan responder o entrar en esa pregunta desde muchos puntos de vista… Variaciones de una sola pregunta: ¿para qué sirven los datos?»

Su nuevo trabajo gira en torno a las predicciones. De ahí, el símbolo del paraguas en la tapa. Pero no se trata de adivinación, sino de lo que él llama “reducción de la incertidumbre”. Y explicó que la diferencia es clave.

“Resulta que lo que intentan aportar las predicciones, los pronósticos, no es una certeza, sino una reducción de la incertidumbre”, afirmó. Como ejemplo, trajo a la conversación los informes del Servicio Meteorológico: decir que hay 80% de probabilidad de lluvia no es una afirmación de certeza, sino una guía para tomar decisiones en un entorno incierto.

“Si te molesta mojarte, carga un paraguas. Si te molesta más cargarlo, entonces mojate”, insistió.

El Big Data como maná (selectivo) de la estadística

Más adelante, Sosa Escudero recurrió al pasado para explicar el presente y habló de cuando se usaba la guía Filcar para encontrar direcciones, y cómo hoy basta con abrir Waze o Google Maps para obtener rutas optimizadas y tiempos estimados de llegada. Ese cambio, dice, no fue solo tecnológico: fue una transformación radical en la disponibilidad de datos.

Big Data fue una excelente noticia para aquellos aspectos de la vida cotidiana donde el límite de la probabilidad tenía que ver con la falta de datos”, señaló.

Pero también advirtió sobre sus límites, pues hay fenómenos —la política, la economía, el deporte— que no se vuelven más previsibles por tener más datos. “Son fenómenos que, por su esencia compleja, son esencialmente impredecibles.”

¿Amamos u odiamos los algoritmos? Zunini lanzó la pregunta a la que Walter Sosa Escudero respondió sin titubear: “son como los árbitros de fútbol. Si hacen bien su trabajo, nadie los nota. Pero basta un error para que se transformen en villanos”.

Aclaró que si bien no hay que hacerles una “oda”, tampoco es justo despreciarlos por una falla, sino más bien clave está en entender su papel y medir su impacto con honestidad.

Cuando el arte se somete a patrones

Walter Sosa Escudero mencionó que todos amamos a los algoritmos pero no queremos reconocerlo y los condenamos cuando

La entrevista entró en un en terreno técnico cuando Patricio Zunini cuestióno: ¿Es lo mismo estadística que inteligencia artificial o machine learning? ¿Hay diferencias entre esos campos o son términos intercambiables?

Al respecto, Sosa Escudero mencionó: “desde el punto de vista del 99% de la gente, tómalo como si fuesen sinónimos. A la larga tiene que ver con intentar sacar información relevante a partir de los datos”.

Y agregó como analogía: “un curso de natación no debería pasar dos horas explicando qué es el agua, sino tirarse a la pileta. En su visión, la obsesión por la definición conceptual puede frenar la comprensión práctica de los problemas reales”.

La charla cerró con una nota más íntima: la relación entre la música —pasión que el entrevistado comparte en redes sociales— y la matemática. “No tengo la menor idea de por qué me dedico a esto”, confesó con honestidad, pero finalmente halló una conexión profunda: “La música y la estadística transcurren en el tiempo. Si el tiempo no transcurriera, no habría música. Lo mismo pasa con los datos”.

Y es que la estructura de las canciones, contó, obedece muchas veces a patrones estadísticos: tonalidades repetidas, duraciones similares, estructuras reconocibles. Una paradoja del arte popular: mientras se enarbola como libre e impredecible, suele seguir reglas estrictas.

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