Una herramienta de IA promete una predicción precisa del día de tu muerte

Una aplicación promete hacer lo que la humanidad siempre ha deseado: decirte el día exacto de tu muerte. El Reloj de la Muerte, lanzado en julio, afirma predecir la fecha de tu muerte mediante inteligencia artificial.

Según Sensor Tower, ya ha sido descargado más de 125.000 veces y está respaldado por datos de más de 1.200 estudios sobre esperanza de vida que abarcan a 53 millones de participantes.

Introduces detalles como tu dieta, tus hábitos de ejercicio, tu horario de sueño y tus niveles de estrés. ¿El resultado? Una fecha de fallecimiento personalizada: morbosa, quizá, pero aparentemente precisa.

La aplicación cobra $40 al año y no escatima en temas. Los usuarios reciben una tarjeta de despedida con la muerte, que incluye a la Parca, y un temporizador que cuenta regresivamente el tiempo restante de vida segundo a segundo. Brent Franson, el creador de la aplicación, afirma que no se trata de un truco.

Se trata de una mejora significativa respecto a las tablas actuariales que las aseguradoras y los gobiernos han utilizado durante siglos. La esperanza de vida no es solo una preocupación personal. Es la columna vertebral de los sistemas financieros críticos. 

Las compañías de seguros, los fondos de pensiones y los gobiernos la utilizan para decidir todo, desde las primas de las pólizas hasta los pagos de la Seguridad Social. Estados Unidos, que ya está rezagado respecto a otros países desarrollados en cuanto a esperanza de vida, podría ver sus obsoletos modelos de mortalidad trastocados por la IA.

¿Es realmente necesario el Reloj de la Muerte?

Durante años, los datos de mortalidad han sido frustrantemente amplios. La Administración del Seguro Social, por ejemplo, predice que un hombre de 85 años en EE. UU. tiene un 10 % de probabilidades de morir en un año, con un promedio de 5,6 años de vida. Esto podría funcionar para estimaciones generales, pero Franson afirma que es inútil para las personas.

La IA de Death Clock omite los promedios y adapta las predicciones según tus datos. Afirma ser una mejora significativa respecto a los métodos tradicionales.

El enfoque de la aplicación ya ha despertado interés en círculos académicos y económicos. En los últimos meses, la Oficina Nacional de Investigación Económica (NBER) publicó dos artículos que exploran la mortalidad y su impacto económico.

Un artículo, titulado « Sobre los límites de la edad cronológica», argumenta que las políticas basadas en la edad, como la jubilación obligatoria, están desfasadas. Las personas envejecen de forma diferente y sus capacidades no siempre coinciden con su edad cronológica. Las predicciones personalizadas de Death Clock podrían ayudar a cambiar el enfoque de la edad a la funcionalidad real.

Otro del NBER analizó el “valor por vida estadística” (VSL, por sus siglas en inglés), un cálculo utilizado en el análisis de costo-beneficio para cuestiones como las regulaciones ambientales y la seguridad laboral. Por lo general, el VSL se estima en función de la remuneración por trabajos peligrosos.

Los investigadores de "El Valor de la Vida Estadística para las Personas Mayores" utilizaron un enfoque diferente: cuánto gastan los estadounidenses mayores en atención médica para reducir su riesgo de muerte. Descubrieron que una persona sana de 67 años valora su vida en 2 millones de dólares, en comparación con los 600.000 dólares de una persona con peor salud.

Cómo las predicciones de la IA podrían transformar la economía

Las implicaciones de una predicción precisa de la mortalidad son enormes. Para la gente común, podría significar una planificación financiera más inteligente. Las decisiones sobre ahorro, inversión y retiro de fondos de jubilación a menudo se basan en estimaciones aproximadas. La precisión de Death Clock podría hacer que esos planes sean menos complicados.

Para los gobiernos y las corporaciones, lo que está en juego es aún mayor. Los fondos de pensiones, los seguros de vida y los programas de Seguridad Social dependen de las estimaciones de la esperanza de vida. Si las personas viven más de lo esperado, los fondos se agotan. Si mueren antes, se desperdician recursos.

Pero hay un inconveniente. Una mayor esperanza de vida conlleva sus propios problemas. Una vida más larga implica jubilaciones más largas, lo que requiere más ahorro. Las estrategias de inversión podrían tener que orientarse hacia activos de mayor riesgo y mayor rentabilidad, como las acciones.

Los enfoques tradicionales de renta fija podrían no ser suficientes para quienes planean vivir hasta bien entrados los 90. Sin embargo, no se trata solo de inversiones. Las predicciones de mortalidad basadas en IA podrían influir en las políticas públicas, desde la atención médica hasta la legislación laboral.

Los parámetros de referencia basados ​​en la edad, como la jubilación obligatoria, podrían volverse irrelevantes si los datos personalizados se convierten en la norma. Los gobiernos podrían tener que replantearse cómo estructuran todo, desde los impuestos hasta las pensiones.

Las brechas de longevidad y el papel del dinero

No todos se beneficiarán por igual de estos avances. La longevidad no se trata solo de salud, sino también de riqueza. Los estadounidenses ricos viven significativamente más que los pobres. Un estudio de la Asociación Médica Estadounidense reveló que, a los 40 años, el 1% de los hombres más ricos vive 15 años más que el 1% más pobre.

Para las mujeres, la brecha es de 10 años. Angus Deaton, economista ganador del Nobel, relacionó esta disparidad con las «muertes por desesperación» causadas por la desigualdad económica.

Herramientas de IA como Death Clock podrían exponer aún más estas brechas. La capacidad de una persona para cambiar su fecha de muerte prevista depende en gran medida de sus recursos.

La aplicación sugiere cambios en el estilo de vida para prolongar la vida, pero no todos pueden permitirse una alimentación más saludable, membresías en gimnasios o vacaciones que reduzcan el estrés. Si no se abordan estas desigualdades, las predicciones de la IA podrían ampliar la brecha en lugar de reducirla.

También hay intangibles que la IA no puede explicar. Se sabe que la soledad, por ejemplo, acorta la esperanza de vida. La gratitud, en cambio, puede prolongarla.

Un estudio reveló que las mujeres que manifestaron sentirse más agradecidas tenían un 9 % menos de riesgo de morir en los próximos tres años. Estos factores no son fáciles de cuantificar, pero son importantes.