- Death Clock es una aplicación impulsada por IA que predice el día exacto en que morirás, basándose en datos como tu dieta, sueño y niveles de estrés.
- Se ha descargado 125.000 veces desde su lanzamiento, y la IA es más precisa que las tablas tradicionales de esperanza de vida.
- La aplicación podría revolucionar la planificación financiera, ayudando a las personas a prepararse mejor para jubilaciones más largas con datos de mortalidad personalizados.
Una aplicación promete hacer lo que los humanos han preguntado durante siglos: decirte el día exacto en que morirás. Death Clock, lanzada en julio, afirma predecir tu fecha de fallecimiento utilizando inteligencia artificial.
Ya ha superado las 125.000 descargas, según Sensor Tower, y está respaldada por datos de más de 1.200 estudios sobre esperanza de vida que abarcan a 53 millones de participantes.
Introduces detalles como tu dieta, hábitos de ejercicio, horario de sueño y niveles de estrés. ¿El resultado? Una fecha de muerte personalizada: macabra, quizás, pero aparentemente precisa.
La aplicación cuesta 40 dólares al año y no oculta su temática. Los usuarios reciben una tarjeta de "despedida" con la figura de la Muerte y un temporizador de cuenta regresiva que marca tu vida restante segundo a segundo. Brent Franson, creador de la app, asegura que esto no es un truco.
Es una mejora seria respecto a las tablas actuariales que las compañías de seguros y los gobiernos han utilizado durante siglos. La esperanza de vida no es solo una preocupación personal; es la columna vertebral de sistemas financieros críticos.
Las compañías de seguros, los fondos de pensiones y los gobiernos lo utilizan para decidir todo, desde las primas de las pólizas hasta los pagos de la Seguridad Social. Estados Unidos, que ya va por detrás de otros países desarrollados en esperanza de vida, podría ver cómo sus modelos de mortalidad obsoletos son revolucionados por la IA.
¿Existe realmente una necesidad de Death Clock?
Durante años, los datos de mortalidad han sido frustrantemente amplios. La Administración de la Seguridad Social, por ejemplo, predice que un hombre de 85 años en EE. UU. tiene un 10% de probabilidad de fallecer en el plazo de un año, con una media de 5,6 años restantes por vivir. Eso puede servir para estimaciones generales, pero Franson afirma que es inútil para individuos.
La IA de Death Clock omite las medias y personaliza las predicciones basándose en tus entradas únicas. Afirma ser una mejora «significativa» frente 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 estudios que exploran la mortalidad y su impacto económico.
Uno, titulado Sobre los límites de la edad cronológica, argumenta que las políticas basadas en la edad, como la jubilación obligatoria, están obsoletas. Las personas envejecen de forma diferente y sus capacidades no siempre se alinean con sus años calendario. Las predicciones personalizadas de Death Clock podrían ayudar a desplazar el foco de la edad hacia la funcionalidad real.
Otro NBER un estudio analizó el “valor por vida estadística” (VSL), un cálculo utilizado en análisis de costo-beneficio para aspectos como regulaciones ambientales y seguridad laboral. Por lo general, el VSL se estima basándose en la compensación por trabajos peligrosos.
Los investigadores detrás El valor de la vida estadística para los adultos mayores utilizaron un enfoque diferente: cuánto gastan los estadounidenses mayores en atención médica para reducir su riesgo de morir. Descubrieron que una persona sana de 67 años valora su vida en 2 millones de dólares, en comparación con 600.000 dólares para alguien con peor salud.
Cómo las predicciones de la IA podrían transformar la economía
Las implicaciones de las predicciones precisas de mortalidad son enormes. Para las personas comunes, esto podría significar una planificación financiera más inteligente. Las decisiones sobre ahorro, inversión y retiro de fondos de jubilación a menudo dependen de estimaciones aproximadas. La precisión de Death Clock podría convertir esos planes en algo menos incierto.
Para gobiernos y corporaciones, las apuestas son aún más altas. Los fondos de pensiones, los seguros de vida y los programas de Seguridad Social dependen de estimaciones de esperanza de vida. Si las personas viven más tiempo del esperado, los fondos se agotan. Si mueren antes, los recursos se desperdician.
Pero hay un inconveniente. El aumento de la esperanza de vida trae sus propios problemas. Vidas más largas significan jubilaciones más prolongadas, lo que requiere más ahorros. Las estrategias de inversión podrían necesitar moverse hacia activos de mayor riesgo y mayor retorno, como acciones.
Los enfoques tradicionales de renta fija pueden no ser suficientes para quienes planean vivir hasta bien entrada la década de los 90. No se trata solo de inversiones; las predicciones de mortalidad impulsadas por IA podrían influir en políticas públicas, desde la atención sanitaria hasta las leyes laborales.
Si los datos personalizados se convierten en la norma, los puntos de referencia basados en la edad, como la jubilación legal, podrían volverse irrelevantes. Los gobiernos podrían necesitar replantear cómo estructuran todo, desde los impuestos hasta las pensiones.
Brechas de longevidad y el papel del dinero
No todos se beneficiarán por igual de estos avances. La longevidad no es solo una cuestión de salud, sino también de riqueza. En Estados Unidos, las personas más ricas viven significativamente más que las pobres. Una investigación de la Asociación Médica Americana reveló que a los 40 años, el 1% más rico de los hombres vive 15 años más que el 1% más pobre.
En el caso de las mujeres, la brecha es de 10 años. Angus Deaton, economista galardonado con el Premio Nobel, vinculó esta disparidad a 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 modificar su fecha de muerte predicha depende en gran medida de sus recursos.
La aplicación sugiere cambios en el estilo de vida para extender la vida, pero no todos pueden permitirse alimentos más saludables, membresías en gimnasios o vacaciones para reducir el estrés. Sin abordar estas desigualdades, las predicciones de la IA podrían ampliar la brecha en lugar de cerrarla.
También existen factores intangibles que la IA no puede tener en cuenta. Por ejemplo, se sabe que la soledad acorta la esperanza de vida. La gratitud, por otro lado, podría extenderla.
Un estudio de Harvard estudio se encontró que las mujeres que reportaron sentirse más agradecidas tenían un 9% menos de riesgo de morir en los tres años siguientes. Estos factores no son fácilmente cuantificables, pero importan.
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Jai Hamid
Jai Hamid ha estado cubriendo criptomonedas, mercados bursátiles, tecnología, la economía global y los eventos geopolíticos que afectan a los mercados durante los últimos 6 años. Ha trabajado con publicaciones centradas en blockchain, incluidas AMB Crypto, Coin Edition y CryptoTale, en análisis de mercado, grandes empresas, regulación y tendencias macroeconómicas. Se graduó en la London School of Journalism y ha compartido tres veces sus conocimientos sobre el mercado de criptomonedas en una de las principales cadenas de televisión de África.
