La oficina que quiso anticipar tragedias: qué podría hacer hoy la IA y qué no

Una llamada antes de un accidente. Un sueño que parece describir una tragedia. Una advertencia que nadie comprende hasta que sucede lo peor. La historia de la Oficina de Premoniciones tiene todos los ingredientes de un relato inquietante. Solo que la oficina existió.

En los años sesenta, el psiquiatra británico John Barker quiso comprobar si aquellos presentimientos podían convertirse en algo útil: un sistema capaz de avisar de una catástrofe antes de que ocurriera. No bastaba con escuchar historias sorprendentes. Había que recogerlas a tiempo.

Hoy podemos almacenar miles de relatos y compararlos con noticias mediante inteligencia artificial. La pregunta resulta inevitable: ¿habría tenido Barker más éxito con las herramientas actuales? La respuesta exige mirar también la parte menos vistosa de su experimento: todo lo que no acertó.

Todo empezó después de Aberfan

El 21 de octubre de 1966, una escombrera minera se derrumbó sobre Aberfan, en Gales, y sepultó una escuela y varias viviendas. Murieron 144 personas, entre ellas 116 niños.

Después de la tragedia, Barker reunió testimonios de personas que aseguraban haber tenido sueños o sensaciones que parecían anunciarla. En una publicación de 1967 explicó que había recibido 76 cartas y que, según sus comprobaciones, 22 relatos se habían comunicado a otras personas antes del desastre.

Pero había un problema fundamental: los testimonios se estaban recopilando después de conocer el desenlace. La memoria puede reconstruir detalles, y una imagen ambigua puede adquirir un significado mucho más preciso cuando ya sabemos qué sucedió.

Barker y Peter Fairley, periodista científico del Evening Standard, intentaron superar ese obstáculo. En enero de 1967 lanzaron una convocatoria para recibir sueños, visiones y presentimientos antes de los acontecimientos. Así comenzó a funcionar la Oficina de Premoniciones: una iniciativa vinculada a un periódico, no una agencia gubernamental.

La advertencia más inquietante

Durante unos 18 meses, la oficina reunió cientos de comunicaciones. Entre sus colaboradores destacaron Lorna Middleton, profesora de piano y danza, y Alan Hencher, operador telefónico.

El periodista Sam Knight reconstruye sus historias en el libro La Oficina de Premoniciones. Algunos avisos se interpretaron como anticipaciones de accidentes. Otros apuntaban al propio Barker, que murió en 1968 por una hemorragia cerebral.

Es el episodio que convierte el experimento en una historia casi novelesca. Sin embargo, un aviso que parece cumplirse no demuestra por sí solo una capacidad paranormal. Para evaluarlo habría que examinar qué se dijo exactamente, cuándo quedó registrado, qué plazo tenía y cuántas advertencias similares no se cumplieron.

La reconstrucción de Knight permite conocer el caso. No equivale a una demostración científica de que sus protagonistas vieran el futuro.

Los fallos también cuentan

En una reseña publicada por la British Psychological Society, el psicólogo Richard Wiseman señala que más del 90 % de los informes no parecían corresponderse con acontecimientos posteriores. Ninguno sirvió para evitar una catástrofe.

Ese balance no permite calcular, por sí solo, si los aparentes aciertos superaban lo esperable por azar. Pero sí cambia la perspectiva: la oficina no consiguió demostrar que fuera un sistema de alerta eficaz.

Las coincidencias impresionan porque las recordamos. Los sueños que no se cumplen suelen desaparecer de la conversación. Y cuanto más flexible sea la interpretación —«algo oscuro», «un viaje peligroso», «una pérdida»—, más acontecimientos podrán encajar después.

Una IA podría encontrar coincidencias. Demostrarlas es otra cosa

Una versión digital de la oficina es técnicamente posible. La inteligencia artificial podría ordenar relatos, detectar temas y buscar semejanzas con acontecimientos posteriores.

Precisamente ahí estaría su mayor riesgo. Un modelo de lenguaje puede construir una explicación convincente que conecte un sueño ambiguo con una noticia. Que la conexión esté bien redactada no significa que el sueño la hubiera predicho.

Un experimento serio tendría que guardar los relatos sin modificaciones, fijar de antemano los plazos y los criterios de acierto, contar también los fallos y comparar los resultados con controles. Además, el modelo no podría acceder a información posterior al momento de la predicción.

La IA ayudaría a organizar esa investigación. No convertiría automáticamente sus resultados en evidencia de premonición, ni justificaría lanzar alertas sobre accidentes o muertes.

Predecir no es adivinar

La inteligencia artificial sí puede anticipar determinados fenómenos utilizando datos y regularidades observables. La meteorología ofrece un ejemplo: GenCast, presentado en Nature en diciembre de 2024, genera pronósticos probabilísticos de hasta 15 días a partir de datos atmosféricos.

No «ve» una tormenta futura. Calcula escenarios posibles, y sus pronósticos se contrastan con lo que realmente ocurre. También puede equivocarse.

Esa es la diferencia decisiva: una predicción útil no necesita parecer misteriosa. Necesita mostrar con qué información se hizo, cuánto acierta, cuánto falla y qué incertidumbre conserva.

La Oficina de Premoniciones quiso transformar presentimientos en advertencias. Su historia sigue siendo fascinante, pero no demuestra que podamos conocer el futuro mediante sueños. Con inteligencia artificial podríamos examinar los relatos con mejores herramientas. También podríamos fabricar coincidencias mucho más convincentes. No deberíamos confundir una cosa con la otra.

Fuentes y contexto

John Barker: «The Pre-disaster Syndrome», JAMA, 1967. https://doi.org/10.1001/jama.1967.03130010089025

Richard Wiseman: evaluación del experimento, British Psychological Society, 2022. https://www.bps.org.uk/psychologist/data-bank-nations-dreams-and-visions

Sam Knight: investigación sobre Barker, The New Yorker, 2019. https://www.newyorker.com/magazine/2019/03/04/the-psychiatrist-who-believed-people-could-tell-the-future

Errata Naturae: ficha de La Oficina de Premoniciones. https://erratanaturae.com/product/la-oficina-de-premoniciones/

GenCast: estudio publicado en Nature el 4 de diciembre de 2024. https://www.nature.com/articles/s41586-024-08252-9

Este análisis parte del artículo de Susana F. Marimón en La Lectura, actualizado el 21 de octubre de 2026. La actualidad es la recuperación de esta historia; el experimento pertenece a los años sesenta y el libro original de Knight se publicó en 2022. https://www.elmundo.es/la-lectura/2026/10/21/6ac8edc821efa0895b8b45c3.html