Vivimos en una época en la que los datos fluyen como ríos interminables y se entrelazan en redes cada vez más complejas; los algoritmos computacionales son nuestros mejores aliados para comprender fenómenos que, de otro modo, permanecerían ocultos en la niebla de la complejidad. El 23 de enero de 2000, durante una entrevista con el San José Mercury News, se le consultó a Stephen Hawking sobre cuál sería el principal campo de investigación del siglo XXI y respondió: “Creo que el próximo siglo será el siglo de la complejidad”. Visualizó el siglo XXI como la era de los sistemas complejos. Pero qué son exactamente estos sistemas.

Un sistema complejo es un conjunto de muchos componentes que interactúan entre sí de manera no lineal, produciendo comportamientos emergentes que no pueden predecirse solo a partir de la observación de las partes individuales, como las redes sociales en internet, la propagación de epidemias, las rutas aéreas, entre otros. El estudio de sistemas complejos generalmente involucra más de un dominio de investigación y requiere la colaboración entre especialistas. Por ejemplo, en estudios de redes cerebrales es común que científicos de la computación colaboren con neurocientíficos para comprender problemas que permean ambas áreas.

Incluso, el Premio Nobel de Física 2021 se otorgó a los galardonados “por sus contribuciones pioneras a nuestra comprensión de los sistemas físicos complejos”. La mitad del premio fue otorgada conjuntamente a Syukuro Manabe y Klaus Hasselmann, por el modelado físico del clima terrestre, la cuantificación de la variabilidad y la predicción fiable del calentamiento global. La otra mitad fue para Giorgio Parisi, por el descubrimiento de la interacción entre el desorden y las fluctuaciones en los sistemas físicos, desde la escala atómica hasta la planetaria.

Aunque la complejidad siempre ha existido, ¿por qué solo ahora ha cobrado tanta importancia? La respuesta es sencilla: necesitábamos dos ingredientes básicos para estudiarla: datos y computación. A finales de la década de 1990, las computadoras se volvieron más rápidas y los datos comenzaron a estar disponibles gracias a motores de búsqueda como Google. Con los datos y la computación (algoritmos), la complejidad puede estudiarse cuantitativamente. Por ello, los algoritmos computacionales se han convertido en el mejor aliado para comprender fenómenos que, de otro modo, permanecerían ocultos en la niebla de la complejidad. Sin embargo, debemos ser cuidadosos.

Los algoritmos son espejos que reflejan tanto nuestras virtudes como nuestros sesgos. La verdadera sabiduría no consiste en confiar ciegamente, sino en comprender sus fundamentos, cuestionar sus resultados y reconocer que son herramientas que necesitan la guía del juicio humano, la ética y el contexto que solo nuestra experiencia vivida puede proporcionar.

Los fenómenos complejos como el cambio climático, las pandemias, los mercados financieros globales, las redes sociales, etc., seguirán desafiándonos. La computación no brindará una respuesta completa, pero sí es un instrumento indispensable en nuestra búsqueda de comprensión. Nos permite navegar por la complejidad, descubrir patrones y pronosticar escenarios. La colaboración entre nuestra inteligencia y las herramientas que creamos nos ayuda a iluminar los rincones más oscuros del conocimiento. No son nuestros sustitutos, sino nuestros compañeros de exploración para comprender el universo.