Una herramienta de inteligencia artificial promete una predicción precisa del día en que morirás

Una aplicación promete hacer lo que los humanos se han preguntado desde siempre: decirte el día exacto en el que morirás. El Reloj de la Muerte, lanzado en julio, pretende predecir la fecha de tu muerte utilizando inteligencia artificial.

Ya ha obtenido más de 125.000 descargas, según Sensor Tower, y está respaldado por datos de más de 1.200 estudios de esperanza de vida que cubren a 53 millones de participantes.

Introduce detalles como tu dieta, hábitos de ejercicio, horario de sueño y niveles de estrés. ¿El resultado? Una fecha de muerte personalizada: morbosa, tal vez, pero aparentemente precisa.

La aplicación cobra 40 dólares al año y no se avergüenza de su tema. Los usuarios reciben una tarjeta de muerte de “despedida cariñosa” completa con Grim Reaper y un temporizador de cuenta regresiva que cuenta la vida restante por segundo. Brent Franson, el creador de la aplicación, dice que esto no es un truco.

Es una importante mejora con respecto a las tablas actuariales que las compañías de seguros y los gobiernos han utilizado durante siglos. La esperanza de vida no es sólo una preocupación personal. Es la columna vertebral de los 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 está rezagado con respecto a otros países desarrollados en cuanto a esperanza de vida, podría ver sus obsoletos modelos de mortalidad trastornados por la IA.

¿Existe realmente una necesidad de Death Clock?

Durante años, los datos sobre mortalidad han sido frustrantemente amplios. La Administración de la Seguridad Social, por ejemplo, predice que un hombre de 85 años en Estados Unidos tiene un 10% de posibilidades de morir en un año, con un promedio de 5,6 años de vida. Esto podría funcionar para estimaciones generales, pero Franson dice que es inútil para individuos.

La IA de Death Clock omite los promedios y adapta las predicciones en función de sus entradas únicas. Afirma ser una mejora "significativa" con respecto a los métodos tradicionales.

El enfoque de la aplicación ya ha despertado el interés en los 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.

Uno de ellos, titulado Sobre los límites de la edad cronológica, sostiene que las políticas basadas en la edad, como la jubilación obligatoria, están obsoletas. Las personas envejecen de manera diferente y sus capacidades no siempre se alinean con sus años calendario. Las predicciones personalizadas de Death Clock podrían ayudar a cambiar el enfoque de la edad a la funcionalidad real.

Otro estudio del NBER analizó el “valor por vida estadística” (VSL), un cálculo utilizado en el análisis de costo-beneficio para aspectos como las regulaciones ambientales y la seguridad en el lugar de trabajo. Normalmente, el VSL se calcula en función de la compensación por trabajos peligrosos.

Los investigadores detrás de The Value of Statistical Life for Seniors 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 remodelar la economía

Las implicaciones de unas predicciones precisas de la mortalidad son enormes. Para la gente común, podría significar una planificación financiera más inteligente. Las decisiones sobre ahorrar, invertir y retirar fondos de jubilación a menudo se basan en estimaciones aproximadas. La precisión de Death Clock podría hacer que esos planes sean menos un juego de adivinanzas.

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 esperanza de vida. Si la gente vive más de lo esperado, los fondos se agotan. Si mueren antes, se desperdician recursos.

Pero hay un problema. La ampliación de la esperanza de vida trae consigo sus propios problemas. Una vida más larga significa jubilaciones más largas, que requieren más ahorros. Es posible que las estrategias de inversión deban avanzar hacia activos de mayor riesgo y mayor rendimiento, como las acciones.

Los enfoques tradicionales de renta fija pueden no ser suficientes para las personas que planean vivir hasta bien entrados los 90 años. Pero no se trata sólo de inversiones. Las predicciones de mortalidad basadas en inteligencia artificial podrían influir en las políticas públicas, desde la atención sanitaria hasta las leyes laborales.

Los puntos de referencia basados ​​en la edad, como la jubilación legal, podrían volverse irrelevantes si los datos personalizados se convierten en la norma. Es posible que los gobiernos necesiten repensar 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 se trata sólo de salud, sino también de riqueza. Los estadounidenses ricos viven mucho más que los pobres. Una investigación de la Asociación Médica Estadounidense encontró 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, vinculó esta disparidad con las “muertes por desesperación” causadas por la desigualdad económica.

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

La aplicación sugiere cambios en el estilo de vida para prolongar su vida, pero no todo el mundo puede permitirse alimentos más saludables, membresías en gimnasios o vacaciones para reducir el estrés. Si no se abordan estas desigualdades, las predicciones de la IA podrían ampliar la brecha en lugar de cerrarla.

También hay intangibles que la IA no puede explicar. Se sabe que la soledad, por ejemplo, acorta la esperanza de vida. La gratitud, por otra parte, puede ampliarla.

Un estudio de Harvard encontró que las mujeres que afirmaban sentirse más agradecidas tenían un riesgo un 9% menor de morir en tres años. Estos factores no son fácilmente cuantificables, pero son importantes.

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