Por Eloy Albarrán Torres
En la década de los ochenta, específicamente en 1985, tuve el privilegio de ser homónimo de una promoción de economistas graduados en la Universidad Santa María en Caracas, Venezuela, promoción que hasta el día hoy ha marcado una de mis etapas más memorables de mi vida en la docencia. Aquella época, marcada por una significativa transición tecnológica, se convirtió en un hito no solo en mi carrera profesional sino también en mi desarrollo personal. Fue durante esos años cuando me encomendaron impartir un curso de Introducción a la Econometría, una tarea que, a pesar de los desafíos tecnológicos de la época, me permitió explorar y enseñar los fundamentos de la «Regresión Lineal». Este método, piedra angular tanto en estadística como en economía, ha demostrado su invaluable importancia a través del tiempo, manteniéndose relevante incluso en la era actual dominada por el machine learning y el deep learning.
La Era Tecnológica de 1985
En aquel entonces, la tecnología disponible era radicalmente diferente a lo que conocemos hoy. Los dispositivos y herramientas que ahora damos por sentados, como teléfonos inteligentes, internet de alta velocidad, y plataformas de redes sociales, eran conceptos futuristas o estaban en sus fases más primitivas. Las calculadoras y computadoras, aunque ya formaban parte de nuestro arsenal educativo y profesional, operaban bajo limitaciones significativas en términos de capacidad, almacenamiento y conectividad. Sin embargo, estas herramientas fueron fundamentales para enseñar y aplicar técnicas de regresión lineal, permitiendo a mis alumnos y a mí explorar los principios de la econometría con los medios disponibles.
Regresión Lineal: Entonces y Ahora
La regresión lineal, que modela la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes, era una técnica revolucionaria en aquellos tiempos. A través de ejercicios manuales y el uso de calculadoras científicas básicas, mis alumnos y yo desentrañábamos los misterios detrás de los datos económicos, prediciendo tendencias y comportamientos. Esta experiencia no solo forjó una base sólida en análisis cuantitativo entre los estudiantes, sino que también cultivó una apreciación por la evolución tecnológica en la disciplina. Hoy, en la era del aprendizaje automático y el deep learning, la regresión lineal sigue siendo fundamental. A pesar de la complejidad y sofisticación de los nuevos modelos predictivos, la regresión lineal ofrece una base desde la cual emergen técnicas más avanzadas. Su simplicidad, interpretabilidad y eficiencia la convierten en una herramienta esencial para entender los principios detrás del análisis predictivo y la toma de decisiones basada en datos.
Hoy día, se utilizan software moderno y acceso a bases de datos globales, experimentando en tiempo real cómo las predicciones pueden influir en decisiones económicas y políticas.
Reflexiones y Perspectivas
Mirando hacia atrás, la transición de la pizarra y el papel hacia los modelos computarizados de alta velocidad refleja no solo un cambio en las herramientas disponibles sino también en nuestra forma de pensar y enseñar economía. La capacidad de adaptar los fundamentos de la regresión lineal a las necesidades y tecnologías contemporáneas demuestra la versatilidad y perdurabilidad de estos conceptos. A mis estudiantes, les enfatizo que, aunque las herramientas y técnicas evolucionarán, los principios fundamentales permanecen constantes. La regresión lineal, con su simplicidad y poder predictivo, continúa siendo un testimonio de la intersección entre la teoría económica y la práctica estadística, una lección que trasciende generaciones y avances tecnológicos. En conclusión, mi experiencia y la de mis alumnos en las clases de econometría resaltan la importancia de entender y aplicar métodos clásicos como la regresión lineal en el contexto moderno de la inteligencia artificial. Esta conexión entre el pasado y el presente no solo enriquece nuestra comprensión de la economía y la estadística, sino que también prepara a las nuevas generaciones para enfrentar los retos del futuro con una base sólida y un espíritu de innovación constante.
