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El promedio de sondeos volvió a ser útil y preciso. Pero el CIS volvió a sobreestimar a la izquierda: ha pasado en 43 de 44 elecciones desde que llegó Tezanos
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Las encuestas cumplieron su función en Aragón: el resultado coincidió con su escenario central, una victoria clara del Partido Popular sin mayoría absoluta. Los sondeos tuvieron una precisión mejor de lo normal. Cometieron un error medio por partido de 1,6 puntos, por debajo de los 2 puntos que es la media histórica en España. Nuestro promedio redujo el error a 1,3 puntos y las mejores estimaciones fueron las de Sociométrica y Electomania.
Esta buena precisión convivió, sin embargo, con un error mayor en dos partidos: todas las encuestas sobreestimaron al PP (en unos 3 puntos) y subestimaron a la Chunta Aragonesista (2,4 puntos). También batieron sus previsiones Vox y SALF, mientras que IU-Sumar y Podemos lo hicieron peor de lo previsto.
¿Y nuestra predicción probabilística? Acertó al señalar como un escenario central muy probable la victoria del PP sin mayoría absoluta pero sumando con Vox (le dábamos un 95% de opciones). Los escaños de todos los partidos entraron dentro de las horquillas del 80%. Esas bandas amplias sirvieron su objetivo: advertir que eran posibles resultados que ninguna encuesta individual señalaba como centrales (por ejemplo, que el PP se quedase en 26 escaños o que CHA llegase a 6).
¿Qué encuestadoras son más precisas?
La predicción electoral es un ejercicio de aproximación sujeto al azar. Por eso es injusto juzgar encuestadoras por una predicción puntual. Lo razonable es analizar su acierto a lo largo del tiempo, con múltiples elecciones. Con ese propósito, la tabla siguiente muestra el acierto desde 2018 de ocho encuestadoras en las grandes citas electorales. Ahí se puede comprobar el buen desempeño histórico de encuestadoras como GAD3 o 40dB —las que publica este diario— y también de los promedios de EL PAÍS. El promedio tiene la mejor precisión de todas las fuentes analizadas. No es tanto mérito nuestro como de los encuestadores: el promedio solo funciona gracias a los buenos sondeos de los que se alimenta.
El CIS: peor y otra vez sesgado
La última estimación del CIS para Aragón cometió un error de 1,9 puntos por partido, peor que la mayoría de encuestadoras. Subestimó a Vox (2,8 puntos) y a CHA (2,8), y sobreestimó a IU-Sumar (2,1) y al PSOE (2,4). En escaños también lo hizo peor que el promedio y la mayoría de encuestas.
Nuestro análisis con elecciones desde 2018 sigue colocando al CIS como la encuestadora más imprecisa de las estudiadas. Como se puede ver en la tabla anterior, la estimación del organismo que dirige José Félix Tezanos fue peor que la media en 12 de las 14 elecciones estudiadas; nunca fue el mejor y en 5 ocasiones fue la peor de todas.
Además, en Aragón volvió a exhibir su sesgo. El CIS daba un 34,2% de votos a la suma de PSOE, IU-Sumar y Podemos, que se quedó en el 28,2%. Seis puntos de sobreestimación para la izquierda. En el otro lado, estimó un 52,4% para PP, Vox y SALF, que sumaron el 54,9%: subestimó a la derecha en 2,5 puntos.
Nadie puede sorprenderse por esta desviación. Como llevamos años contando, este patrón se repite una y otra vez: con Tezanos, el CIS ha sobreestimado a la izquierda en 43 de las 44 elecciones que hemos analizado desde 2018. Lo hizo en las generales de 2023, en las cuatro citas de 2024, en Extremadura y ahora en Aragón. Sus estimaciones pueden acertar a veces, pero se desvían siempre en el mismo sentido. Esos fallos son difíciles de justificar. Si tienes una báscula que pesa siempre un kilo de menos, ¿por qué no le sumas un kilo? Las estimaciones de voto del CIS se han convertido en algo peor que ruido: son desinformación.
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⚽ 3. Los futbolistas son máquinas cognitivas
Un estudio con 204 jugadores de primera división en Brasil y Suecia, publicado en PNAS, confirma algo fascinante: los futbolistas de élite no son solo máquinas físicas, son también máquinas cognitivas.
Destacan sobre todo en una prueba llamada “Design Fluency”, un test cognitivo que se usa en hospitales: te dan una cuadrícula con puntos fijos, tienes que unirlos con líneas para crear diseños diferentes, sin repetir ninguno, en 60 segundos. Los primeros son fáciles, pero luego cuesta. Pues bien, los futbolistas de élite obtuvieron puntuaciones que los colocan en el 3% más hábil de la población.
Tiene sentido: un centrocampista en cada jugada debe inventar una solución nueva (el rival nunca se coloca igual), descartar la opción obvia si está cubierta y decidir entre atacar o defender en fracciones de segundo.
Ya en 2012, un estudio pionero del mismo equipo del Karolinska mostró que la puntuación en este test predecía los goles y asistencias que daría cada jugador la temporada siguiente. Y que los de primera división superaban a los de segunda, y estos a la población general.
Además, la habilidad parece más bien innata: un estudio longitudinal con 343 jugadores jóvenes del Hoffenheim mostró que estas capacidades siguen la misma curva de desarrollo que en la población general, independientemente del entrenamiento. Es un filtro: los cerebros más rápidos sobreviven al embudo de la élite.
🤖 4. Las IAs programadoras han dado un salto trascendente
Lo dice todo el mundo del mundillo tecnológico estos días, pero lo repito porque no es evidente más allá: las herramientas de inteligencia artificial para programar han cruzado un umbral en las últimas semanas.
Mi experiencia es esa. La programación de “ciencia de datos” que hago se alimenta de IAs como Claude o ChatGPT desde hace dos años. Pero su capacidad ha cambiado de forma notable: son más autónomas y más “inteligentes”. Te sustituyen en pasos esenciales; desde luego no en todos, pero te multiplican. El reto ahora es repensar cómo trabajas: exprimir tu valor diferencial, explotar sus capacidades nuevas y esquivar sus fallos (también nuevos). El shock es inevitable.
Andrej Karpathy, que hace un año acuñó el término “vibe coding”, prefiere hablar ahora de “ingeniería agéntica”: el programador ya no escribe código el 99% del tiempo, sino que orquesta agentes de IA que lo hacen. Mustafa Suleyman, jefe de IA en Microsoft, dijo esta semana en el Financial Times que muchos ingenieros de software ya usan IA para producir “la gran mayoría de su código” y que los modelos actuales “programan mejor que la enorme mayoría de los programadores humanos”. Suleyman cree que ese salto llegará a abogados, contables y cualquiera que trabaje con ordenador. Dice que “la mayoría” de tareas van a ser automatizadas, pero me parece una exageración grosera: sí lo serán algunas tareas de muchas profesiones.
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