Una orquesta de cien músicos toca sin director. Mientras la partitura les resulta familiar, cada uno sigue su línea con seguridad y juntos suenan armoniosos. Pero en cuanto el compositor cambia el ritmo, aparece la desafinación en la sala: unos instrumentos siguen tocando como antes, otros intentan adaptarse y algunos se callan. Precisamente ese desacuerdo entre los miembros del conjunto de redes neuronales resultó ser la señal más honesta de que el modelo ha salido de su mundo habitual.

Una red neuronal que predice El Niño se enfrenta a dos tipos de incertidumbre. La primera, la aleatoria, es la casualidad propia del sistema: el océano y la atmósfera son caóticos, e incluso un modelo perfecto no podría decir la temperatura exacta del agua dentro de dos años. La segunda, la epistémica, es la ignorancia del modelo: la red no ha visto situaciones semejantes en sus datos de entrenamiento y por eso duda en sus estimaciones. Hasta ahora se creía que para los pronósticos climáticos bastaba con vigilar la primera, ya que refleja la naturaleza del fenómeno. Pero cuando el clima empezó a cambiar, se descubrió que esa lógica se rompe.

Los investigadores entrenaron tres conjuntos de cien redes neuronales cada uno. El primer conjunto solo vio el clima preindustrial de 1850 a 1949; el segundo, la historia hasta 2024; el tercero, casi hasta finales del siglo XXI. Luego pidieron a los tres conjuntos que predijeran El Niño con 24 meses de antelación en condiciones de cambio climático. El resultado sorprendió: cuando el pronóstico empeoraba, la incertidumbre epistémica, es decir, el desacuerdo entre las redes, crecía con seguridad. La incertidumbre aleatoria, en cambio, para horizontes largos disminuía. La red que se encontraba en una situación desconocida no reconocía su ignorancia, sino que se volvía excesivamente segura de sí misma, como un músico que no oye que la orquesta se ha desafinado y sigue tocando más fuerte que antes.

La conclusión práctica es que, para los pronósticos de El Niño en un clima cambiante, hay que vigilar ambos tipos de incertidumbre. Una sola red puede mentir con cara de seguridad, pero un conjunto de cien redes muestra honestamente dónde está adivinando. Es como cuando un oyente experto distingue la música compleja de una mala interpretación: si los músicos no se ponen de acuerdo, la partitura les resulta desconocida. En los centros operativos de pronóstico, esa señal permitiría avisar con antelación a los usuarios de que el pronóstico no es fiable, en lugar de dar una falsa seguridad.

La orquesta sin director vuelve al principio. Cuando la música cambia, el desacuerdo entre los músicos no es un signo de debilidad, sino un mapa de territorio desconocido. Escuchando ese ruido se puede entender dónde termina el conocimiento y comienza el azar. Para las redes neuronales que predicen el clima, esta distinción ahora tiene un precio práctico.