El Forecasting Research Institute (FRI) ha publicado los resultados más recientes de ForecastBench, una plataforma que compara la capacidad predictiva de los modelos extensos de lenguaje (LLM) —los mismos que impulsan herramientas como ChatGPT, Gemini, Claude o Grok— con la de los seres humanos. El objetivo: evaluar si estas IA son capaces de anticipar hechos futuros con la precisión y flexibilidad de los llamados superpronosticadores.
Los resultados revelan un hito: los mejores modelos de IA ya superan ampliamente al público general, aunque todavía se mantienen ligeramente por debajo de los mejores humanos en esta disciplina. Según los investigadores, la paridad entre ambos podría alcanzarse a finales de 2026, si se mantiene la tendencia actual de mejora.
¿Qué mide ForecastBench?
ForecastBench es un torneo de predicciones continuas: una base de datos dinámica de más de mil preguntas sobre eventos reales aún no resueltos —desde elecciones y conflictos geopolíticos hasta avances tecnológicos o indicadores económicos—. Los participantes (humanos y modelos) asignan probabilidades a los posibles resultados, y sus respuestas se evalúan con una métrica estadística llamada puntuación Brier, que mide la distancia entre lo pronosticado y lo realmente ocurrido. Cuanto menor es el valor, mayor precisión.
Por ejemplo, un pronóstico que asigna un 70?% de probabilidad a algo que realmente ocurre obtiene mejor puntuación que uno que da un 90?% a un resultado falso. Este sistema premia la calibración y penaliza el exceso de confianza, evitando las conclusiones tajantes.
Los resultados: humanos 1 – máquinas 0, pero por poco
De acuerdo con el informe de octubre de 2025, el modelo GPT?4.5 lidera el ranking de los LLM con una puntuación Brier de 0.101, frente al 0.081 de los superpronosticadores humanos. En cambio, el público general se situó en 0.162. En otras palabras, la IA aún no alcanza a los mejores expertos, pero ya supera al resto de los humanos.
Además, los investigadores detectaron una mejora media anual de 0.016 puntos Brier en los LLM, lo que sugiere que la brecha con los superpronosticadores podría cerrarse en poco más de un año. Una extrapolación lineal de los datos proyecta que el rendimiento de los modelos se igualará al humano experto entre diciembre de 2025 y enero de 2028.
¿Quiénes son los superpronosticadores?
El término superpredictores (superforecasters) fue introducido por los psicólogos políticos Philip Tetlock y Dan Gardner en su libro Superforecasting: The Art and Science of Prediction. Estas personas destacan no por su instinto, sino por su disciplina analítica y cognitiva: piensan probabilísticamente, descomponen los problemas complejos en partes pequeñas, revisan sus juicios con frecuencia y aprenden de la retroalimentación. En estudios financiados por el gobierno estadounidense, los superpronosticadores lograron superar de forma consistente a expertos en inteligencia o economía con acceso a información clasificada.
En ForecastBench, sus predicciones sirven como la línea dorada con la que se mide el desempeño de los modelos de IA y del público. A diferencia del usuario promedio, los superpronosticadores no buscan tener razón, sino acertar en la proporción de veces adecuada según sus niveles de certeza.
Humanos, máquinas y la frontera del conocimiento
Los resultados de ForecastBench muestran que los LLM ya no se limitan a reproducir información existente, sino que son capaces de razonar en escenarios inciertos. Sin embargo, los investigadores advierten que los modelos aún presentan debilidades importantes: tienden a sobrerreaccionar ante información reciente, pueden estar sesgados por los datos de entrenamiento, y carecen de sentido contextual o intuición social, rasgos que los mejores humanos usan para ajustar sus juicios.
Los expertos del FRI también destacan que los LLM son más consistentes que el público general —no se distraen, no se fatigan ni caen en sesgos emocionales—, lo que les otorga una ventaja técnica. Sin embargo, los superpronosticadores humanos conservan una superioridad leve gracias a su capacidad metacognitiva: saben cuándo no saben.
Un futuro compartido: la predicción como colaboración
El proyecto ForecastBench no busca reemplazar a los humanos, sino crear un ecosistema colaborativo en el que analistas y modelos trabajen juntos. Los investigadores proponen que la información aportada por las IA se use como base, pero siempre validada por razonamiento humano. Una “fusión” de ambos mundos —intuitivo y calculador— podría elevar la precisión de la toma de decisiones en economía, política, seguridad o ciencia.
Mientras tanto, el hecho de que estas inteligencias artificiales se acerquen cada vez más al rendimiento de los mejores cerebros humanos sugiere algo mayor: quizá el verdadero desafío ya no sea quién acierta más, sino cómo redefinimos el conocimiento, el juicio y la confianza en la era de la predicción automática.
En resumen: ForecastBench marca un punto de inflexión. Los modelos de lenguaje ya pronostican mejor que la mayoría de las personas, aunque aún les falta el fino olfato de los superpronosticadores humanos. Si la tendencia se mantiene, el 2026 podría ser el año en que las inteligencias artificiales igualen, por primera vez, la precisión de los mejores cerebros humanos para imaginar el futuro.
- https://www.palentino.es/blog/principales-modelos-llms-de-ia-generativa-2025/
- https://github.com/forecastingresearch/forecastbench
- http://www.arxiv.org/pdf/2409.19839.pdf
- https://www.forecastbench.org
- https://forecastingresearch.substack.com/p/ai-llm-forecasting-model-forecastbench-benchmark
- https://www.aquariantarot.es/que-son-los-superpronosticadores/
- https://openreview.net/forum?id=lfPkGWXLLf
- https://en.wikipedia.org/wiki/Superforecaster
- https://iclr.cc/media/iclr-2025/Slides/28507.pdf
- https://sobrief.com/es/books/superforecasting
- https://forecastingresearch.org/research
- https://www.lisanews.org/inteligencia/que-es-un-superpronosticador-y-como-convertirse-en-uno/
- https://www.unite.ai/es/best-large-language-models-llms/
- https://www.menshealth.com/es/noticias-deportivas-masculinas/a40609251/superpronosticadores-personas-que-aciertan-lo-que-va-a-pasar/
- https://www.ottofwagner.com/2025/03/llm-en-2025-comparativa-de-los-lideres.html
- https://howdo.com/es/book-summaries/superforecasting-summary-and-review/
- https://datanalytics.com/2023/09/05/superforecasting/
- https://es.linkedin.com/pulse/los-superpronosticadores-en-la-toma-de-decisiones-carlos-campa-arvizu
- https://es.wikipedia.org/wiki/Superforecasting:_El_arte_y_ciencia_de_la_predicci%C3%B3n
- https://goodjudgment.com/about/the-science-of-superforecasting/
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