Suecia impulsa la inteligencia colectiva para anticipar la guerra
En momentos en los que la guerra en Ucrania ha vuelto a situar la anticipación estratégica en el centro del tablero internacional, Suecia ha decidido explorar un camino poco convencional: convertir la inteligencia colectiva en una herramienta de apoyo para la toma de decisiones. El resultado es Glimt, una plataforma que reúne a miles de ciudadanos para predecir eventos geopolíticos en tiempo real.
Impulsado desde la Agencia Sueca de Investigación para la Defensa (FOI), el proyecto se ha convertido en uno de los experimentos más innovadores en la intersección entre tecnología, participación ciudadana y seguridad. Su premisa es sencilla, pero ambiciosa: muchas personas, cada una con información parcial, pueden anticipar mejor el futuro que un grupo reducido de expertos si sus juicios se agregan correctamente.
La lógica de Glimt se basa en un principio conocido como la «sabiduría de las multitudes». La idea es que, aunque cada individuo tenga una visión incompleta –e incluso errores–, la combinación de muchas opiniones diversas permite reducir el ruido y acercarse a una estimación más precisa. El sistema funciona mediante preguntas concretas: ¿ocurrirá un determinado evento?, ¿en qué plazo?, ¿con qué probabilidad? Cada participante introduce su previsión en forma de porcentaje. A partir de ahí, la plataforma construye una probabilidad agregada que se actualiza constantemente conforme se incorporan nuevas aportaciones. No se trata de adivinar el futuro, sino de medirlo en términos de probabilidad.
La innovación clave de Glimt no reside únicamente en la participación masiva, sino en el modo en que se procesan las predicciones. El sistema utiliza algoritmos de aprendizaje automático que analizan el historial de cada participante. Aquellos usuarios que aciertan con mayor frecuencia ven reforzado el peso de sus estimaciones; quienes fallan, lo reducen. El sistema no solo agrega opiniones, sino que aprende de ellas.
Este mecanismo permite identificar a los «superforecasters», individuos con una capacidad especialmente afinada para anticipar eventos complejos. Estudios previos en EE UU habían demostrado la existencia de estos perfiles, pero Glimt los integra en un sistema operativo en tiempo real.
Uno de los aspectos más llamativos del modelo es su rendimiento. Según los datos presentados por sus responsables, la plataforma ha alcanzado niveles de acierto cercanos al 75% en predicciones geopolíticas durante sus primeras fases de funcionamiento. El sistema funciona especialmente bien en cuestiones militares, donde las variables tienden a ser más medibles, y algo menos en ámbitos políticos o económicos, donde la incertidumbre es mayor.
La explicación, sostienen sus impulsores, está en la diversidad. Mientras que los expertos tienden a compartir marcos analíticos similares, una comunidad amplia incorpora perspectivas distintas y reduce sesgos colectivos.
El carácter abierto de la plataforma plantea, sin embargo, una cuestión evidente: ¿puede ser manipulada? Los responsables del proyecto defienden que su diseño minimiza ese riesgo. Las predicciones individuales no son visibles para el resto de participantes, lo que evita efectos de arrastre o coordinación. Además, el peso de cada contribución depende de su precisión histórica, lo que diluye el impacto de intentos de sesgo deliberado. En este modelo, la credibilidad no se basa en la autoridad, sino en el rendimiento.
Más allá de su dimensión tecnológica, Glimt introduce un cambio relevante en la forma de producir conocimiento estratégico. Frente a modelos tradicionales basados en expertos, la plataforma abre la puerta a una participación más amplia. Profesores, estudiantes, ingenieros o ciudadanos interesados pueden contribuir al análisis de cuestiones complejas sin pertenecer a una institución. La inteligencia colectiva deja de ser un concepto abstracto para convertirse en herramienta operativa.
Aunque el proyecto sigue en desarrollo, su crecimiento ha sido rápido. Miles de participantes generan a diario cientos de predicciones sobre cuestiones que van desde el desarrollo de la guerra en Ucrania hasta procesos políticos en otros países. El sistema ya está integrado, al menos en parte, en estructuras de análisis vinculadas al Gobierno ucraniano, lo que lo convierte en algo más que un experimento académico.
Glimt plantea una cuestión de fondo que trasciende el caso ucraniano: ¿puede la inteligencia colectiva complementar –o incluso superar– a los sistemas tradicionales de análisis? En un entorno donde la información es abundante pero fragmentada, la capacidad de agregar conocimiento disperso puede convertirse en una ventaja decisiva.