Richard Golian

Richard Golian

graduado de la Universidad Carolina, responsable de rendimiento en Mixit s.r.o. y miembro de Volt Europa.

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Me sorprende el uso tan seguro de palabras como certeza y causalidad

Richard Golian23 de marzo de 2025 English Slovenčina

Hoy me topé con una publicación en LinkedIn de un especialista digital. Afirmaba con mucha seguridad que, gracias a un test A/B, no solo podemos identificar correlaciones, sino también establecer verdadera causalidad. Utilizaba palabras como “certeza” como si la estadística formara parte de la física newtoniana — algo claro, absoluto, indiscutible. Me sorprende ese nivel de confianza. Yo no la tengo.

Vemos causas donde no las hay

Nuestro cerebro ansía orden. Cuando algo sucede después de otra cosa, instintivamente pensamos: “lo primero causó lo segundo”. ¿Dolor de cabeza? Seguro que fue el café. Estamos diseñados para buscar causas, incluso donde no existen.

Desde el punto de vista evolutivo, esto tiene mucho sentido. Si oías un crujido en los arbustos, era más seguro asumir que había un tigre y salir corriendo, aunque solo fuera el viento. La evolución nos enseñó que es mejor equivocarse que morir. Tal vez por eso tendemos a ver patrones en el caos, conexiones en lo desconectado.

En la Edad Media, se creía que los cometas traían desgracias. El cometa Halley apareció en 1066 — y luego vino la batalla de Hastings. Caso cerrado.

Durante siglos, se pensó que las tormentas, las plagas y las malas cosechas eran causadas por la brujería. Si caía un rayo, moría una vaca o nacía un niño con una deformidad, la sociedad exigía un culpable. A menudo, eran mujeres — solteras, sin hijos o simplemente demasiado independientes. Eran acusadas, torturadas y quemadas. Más de 50.000 personas, en su mayoría mujeres, fueron ejecutadas por una causa que nunca existió.

El filósofo David Hume lo señaló hace mucho: nunca vemos la causalidad. Solo nos acostumbramos a que B sigue a A. Pero, ¿realmente A causa B? Es solo una suposición. ¿Y la estadística? Nos muestra que dos cosas pueden correlacionarse o tener algún tipo de relación — pero no cuál causa a cuál. Incluso los experimentos no ofrecen certezas, solo mayor probabilidad.

La causalidad, muchas veces, no es más que una hipótesis. Un modelo. Una herramienta — no la verdad.

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