ísicos, matemáticos y sicólogos han desarrollado la teoría del caos, área joven del conocimiento multidisciplinario para la cual los economistas encontraron aplicaciones en la década de 1980.

Caos no es desorden sino orden de movimientos impredecibles; el mundo no está sellado por el destino ni es completamente azaroso; es determinismo y azar, predestinación y espontaneidad.

Una perturbación diminuta puede generar grandes cambios; si una pelota que rebota en una cumbrera se desvía un milímetro, saltará en sentido contrario; si se falla en la medición inicial de un lanzamiento satelital tendremos un final imprevisto. Si conociéramos el big bang podríamos prever mejor cualquier situación del universo; si entendiéramos plenamente la complejidad de nuestro cerebro sabríamos por qué soñamos, recordamos o somos creativos, pero no conseguiremos certeza en nuestros pronósticos.

La teoría del caos recurre a la parábola del efecto mariposa, que describe el aleteo de un lepidóptero en Brasil que podría generar un huracán en Texas, como advertía en la década de 1970 Edward Lorenz, de MIT, quien popularizó esta parábola después de fallar en cálculos en los cuales no usó todos los decimales, concluyendo que los acontecimientos siempre tienen más causas y responsables de los que consideramos. No podemos impedir que este prodigioso insecto agite sus alas en algún lugar del mundo y genere otros grandes efectos.

Esta teoría supone que la economía es inestable por la cantidad de voluntades que concurren en ella; su interacción la complica exponencialmente bajo la idea holística de que el todo es mayor que la suma de sus partes. Entre más interconectadas estén las economías, sus variables son exógenas porque las determina la globalidad: la crisis de México en 1994 influyó en Argentina, el Brexit tuvo efectos prolongados en Europa y los efectos de la burbuja inmobiliaria de Estados Unidos en 2008 se extendieron por el mundo.

Pese a que la digitalización ha incorporado big data y la IA en la predicción, la economía del caos desafía cualquier pronóstico, porque incluye fluctuaciones e inestabilidades propias y ajenas; no hay linealidad en los fenómenos y la misma aleatoriedad funciona espontáneamente, con lo cual las predicciones no pueden ser absolutas sino probabilísticas. De ahí que se exija más flexibilidad en los pronósticos, y sobre todo mayor modestia de los pronosticadores.