Una aplicación promete hacer lo que los humanos se han preguntado para siempre: decirte el día exacto en que morirás. El Reloj de la Muerte, lanzado en julio, afirma predecir tu fecha de muerte utilizando inteligencia artificial.
Ya ha superado las 125,000 descargas, según Sensor Tower, y está respaldado por datos de más de 1,200 estudios sobre esperanza de vida que cubren 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, tal vez, pero aparentemente precisa.
La aplicación cobra $40 al año y no tiene reparos en su tema. Los usuarios reciben una tarjeta de muerte con un “despedida afectuosa” completa con la Parca, y un temporizador de cuenta regresiva que cuenta los segundos de tu vida restante. Brent Franson, el creador de la aplicación, dice que esto no es un truco.
Es una actualización seria de 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 pólizas hasta los pagos de la Seguridad Social. Estados Unidos, que ya se queda atrás de otros países desarrollados en esperanza de vida, podría ver sus modelos de mortalidad obsoletos desafiados por la IA.
¿Realmente hay necesidad del Reloj de la Muerte?
Durante años, los datos de mortalidad han sido frustrantemente amplios. La Administración de Seguridad Social, por ejemplo, predice que un hombre de 85 años en EE. UU. tiene un 10% de probabilidad de morir en un año, con un promedio de 5.6 años de vida restantes. Eso podría funcionar para estimaciones generales, pero Franson dice que es inútil para los individuos.
La IA del Reloj de la Muerte omite los promedios y ajusta las predicciones según tus entradas únicas. Afirma ser una mejora “significativa” sobre 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 documentos explorando 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 desactualizadas. Las personas envejecen de manera diferente, y sus capacidades no siempre se alinean con sus años calendario. Las predicciones personalizadas del Reloj de la Muerte 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 costo-beneficio para cosas como regulaciones ambientales y seguridad laboral. Típicamente, el VSL se estima en función de la compensación por trabajos peligrosos.
Los investigadores detrás del Valor de la Vida Estadística para Mayores utilizaron un enfoque diferente: cuánto gastan los estadounidenses mayores en atención médica para reducir su riesgo de morir. Encontraron que un hombre de 67 años saludable valora su vida en $2 millones, en comparación con $600,000 para alguien en peor salud.
Cómo las predicciones de IA podrían redefinir la economía
Las implicaciones de las predicciones de mortalidad precisas son enormes. Para las personas comunes, 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 del Reloj de la Muerte podría hacer que esos planes sean menos un juego de adivinanzas.
Para gobiernos y corporaciones, los riesgos son aún mayores. Los fondos de pensiones, el seguro de vida y los programas de Seguridad Social dependen de las estimaciones de esperanza de vida. Si las personas viven más de lo esperado, los fondos se agotan. Si mueren antes, los recursos se desperdician.
Pero hay un inconveniente. Las expectativas de vida extendidas traen sus propios problemas. Vidas más largas significan jubilaciones más largas, que requieren más ahorros. Las estrategias de inversión pueden necesitar moverse hacia activos de mayor riesgo y mayor rendimiento como las acciones.
Los enfoques tradicionales de ingresos fijos pueden no ser suficientes para las personas que planean vivir bien hasta los 90. No se trata solo de inversiones. Las predicciones de mortalidad impulsadas por IA podrían influir en políticas públicas, desde la atención médica hasta las leyes laborales.
Los benchmarks basados en la edad, como la jubilación obligatoria, podrían volverse irrelevantes si los datos personalizados se convierten en la norma. Los gobiernos podrían necesitar repensar cómo estructuran todo, desde impuestos hasta pensiones.
Brechas de longevidad y el papel del dinero
No todos se beneficiarán por igual de estos avances. La longevidad no solo se trata de salud, se trata de riqueza. Los estadounidenses ricos viven significativamente más que los pobres. Una investigación de la Asociación Médica Americana encontró que a los 40 años, el 1% más rico de los hombres vive 15 años más que el 1% más pobre.
Para las mujeres, la brecha es de 10 años. Angus Deaton, un economista ganador del Nobel, vinculó esta disparidad con las “muertes por desesperación” causadas por la desigualdad económica.
Las herramientas de IA como el Reloj de la Muerte podrían exponer aún más estas brechas. La capacidad de una persona para cambiar su fecha de muerte predicha depende en gran medida de sus recursos.
La aplicación sugiere cambios en el estilo de vida para extender tu vida, pero no todos pueden permitirse alimentos más saludables, membresías de gimnasio o vacaciones para reducir el estrés. Sin abordar estas desigualdades, las predicciones de IA podrían ampliar la brecha en lugar de cerrarla.
También hay intangibles que la IA no puede tener en cuenta. La soledad, por ejemplo, se sabe que acorta la esperanza de vida. La gratitud, por otro lado, puede extenderla.
Un estudio de Harvard encontró que las mujeres que informaron sentirse más agradecidas tenían un 9% menos de riesgo de morir en tres años. Estos factores no son fácilmente cuantificables, pero importan.
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