Economía es una de las carreras más matemáticas del ámbito universitario peruano, lo cual ha sido un punto de orgullo para los economistas locales en las últimas décadas. En general, una alta fracción de cursos en economía tiene elementos matemáticos, a veces con contenido numérico, a veces solamente simbólico-conceptual. Sin embargo, a pesar de la exigente dimensión matemática de la carrera, el mercado laboral peruano no valora ese componente.
Los economistas profesionales enfrentan problemas de índole práctica en los que no hay contenidos analíticos formales que requieran herramientas como las que se enseñan en esos cursos abstractos. Dada esa realidad, se podría pensar que la economía académica formal, por sí misma, no ayuda a avanzar en la vida profesional.
Este aparente descalce entre “oferta” y “demanda” del contenido de muchos cursos de economía en nuestro medio sugiere que las matemáticas han venido funcionando como herramienta de señalización. El vehículo son las notas de los estudiantes: un buen desempeño en matemáticas permite sacar buenas notas en economía. El rigor analítico se encarna en un arquetipo cuya imagen hay que proyectar, más que como una fuente de ideas prácticas sobre el funcionamiento de la sociedad.
Ese rol de las matemáticas como señalización en economía, que ha funcionado bien durante décadas, puede quedar totalmente devaluado con la irrupción de la I.A. El más importante matemático del mundo, Terence Tao, profesor de UCLA, está persuadiéndose de que la ciencia matemática está acercándose a su peor escenario que amenaza su viabilidad de largo plazo. En un plano más sencillo, hoy por hoy cualquier ejercicio matemático de pregrado en economía puede ser resuelto, en cuestión de segundos, por la I.A.
Aunque es cierto que en un examen sin apuntes y sin aparatos digitales algunos alumnos lograrán un rendimiento mayor que otros gracias a su habilidad matemática, podría argumentarse que, luego del examen, las matemáticas les serán inútiles como distintivo. Habiéndose popularizado su valor de señalización, alguien podría proponer dejar de usarla como armazón del aprendizaje de economía. ¿Para qué estudiar una carrera tan matemática?
Actitud mental y síntesis
La pregunta sobre la necesidad de las matemáticas necesariamente lleva a examinar su función en economía antes que descartarla. Tres características cognitivas de la formación matemática de la economía son: 1) la resistencia a aceptar la primera respuesta espontánea como válida, 2) la disciplina para seguir una ruta de razonamiento desde supuestos hasta conclusiones y 3) y la certera traducción de un problema económico en los lenguajes verbal, gráfico y analítico.
Además de esos beneficios, pienso que la formación de un estudiante de economía puede nutrirse poderosamente de las matemáticas para ir desarrollando hábitos de síntesis.
“Todos los modelos son incorrectos, pero algunos de ellos son útiles”, dice un aforismo común en economía. Un sinnúmero de modelos, a manera de mapas mentales, guía el aprendizaje económico formal. Por ejemplo, la función de utilidad no existe: es modelada. Las curvas de oferta y demanda no existen: son también mecanismos modelados. La interacción estratégica entre agentes se basa en teoría de juegos que, como lo dice su nombre, es teórico-matemática, y puede no tener correlato en la realidad.
La bondad de estos modelos es que ayudan a que el economista vea la realidad de manera integrada: no como engranajes sueltos, sino como una misma maquinaria con distintos componentes que, al unísono, hacen funcionar una economía. El momento cumbre de varias de esas derivaciones es la estática comparativa. Este ejercicio consiste en ver cómo una variable cambia si otra se altera; por ejemplo, cómo cambia el equilibrio de mercado si los costos de producción de una empresa bajan exógenamente.
El esfuerzo esmerado al aprender economía con modelos matemáticos involucra el ejercicio de múltiples virtudes intelectuales y volitivas. La sagacidad, la curiosidad, la paciencia, la perseverancia, la atención al detalle están escondidas detrás de una buena calificación en matemáticas, microeconomía o macroeconomía. Parafraseando nuevamente a Terence Tao, el realizar una prueba matemática es como recorrer una ruta desde un punto de origen hasta un punto de destino y gozar del paisaje; hacer lo mismo con la I.A. es como tomar un helicóptero veloz de un sitio a otro, sin gozar del trayecto.
Pero el reto del aprendizaje no es solamente del alumno: el profesor que enseña teoría económica, en vez de esconderse en la pizarra detrás de sus separatas y modelos, debe sentir la gozosa obligación de presentar a sus alumnos el atractivo de esta ciencia social, intentando conectarla con la realidad. En específico, las derivaciones matemáticas en economía ayudan a los alumnos a ser formales y a construir proposiciones y pruebas que los llevan a vislumbrar posibles relaciones causa-efecto de manera conceptual y abstracta. Así se logra destilar una visión concreta del problema económico y su posible solución, forjando la valorada habilidad de síntesis. Un economista formado matemáticamente sabe que los supuestos acarrean consecuencias y es cuidadoso, durante todo el proceso de derivación, en velar por la consistencia de los argumentos.
Naturalmente, en la vida los problemas no vendrán formulados estructuralmente. El ser humano se caracteriza por enfrentar día tras día problemas no estructurados y, luego de evaluar todos sus elementos, requiere tomar una decisión, que es la cumbre del ejercicio de síntesis. Una buena preparación para ese alto nivel de razonamiento proviene, en parte, de resolver esmeradamente los problemas estructurados que encontramos en economía.