La sociedad moderna no tardó en notar lo útil que podrían ser las predicciones en aspectos relacionados al comercio y a la economía, pues eso permitía tomar mejores decisiones de producción, consumo e inversión, que, en algún sentido, es lo que busca la economía, optimizar recursos y decisiones.
Fue justamente durante la matematización de la economía en el siglo XIX cuando se comenzaron a utilizar intensivamente algunos recursos de otras disciplinas, como fue la estadística, la cual facilitó a los economistas a modelar los datos disponibles para estimar el desempeño futuro de variables económicas.
Si bien al principio de esa primera revolución metodológica se presentaron muchos inconvenientes, sobre todo computacionales por la baja capacidad de procesamiento de datos (hay registros que revelan que algunos métodos usados aún hoy día, como las regresiones lineales, se hacían a mano), y el margen de error de los pronósticos solía ser elevado, a medida que se desarrollaron nuevos métodos matemáticos y estadísticos, y conforme los ordenadores podían procesar más datos y variables, ese margen en los pronósticos tendió a disminuir.
No obstante, además del desarrollo de las matemáticas, la tarea de predecir también exigió una teoría económica que respaldara y que definiera un marco para interpretar las estimaciones. A la conjunción de los métodos matemáticos y de la teoría económica se le denominó econometría, que proporcionaba formas más óptimas y más efectivas de realizar estimaciones.
Aunque es prácticamente imposible saber con completa certeza el valor futuro de las variables económicas, muchos de esos métodos econométricos han madurado y se han sofisticado lo suficiente como para seguir siendo ampliamente usados hoy día por muchos economistas para hacer pronósticos de variables como la inflación y el PIB.
Pero como en toda profesión, los economistas y su afán de predecir, también enfrentarán cambios de paradigma a raíz de la automatización, en este caso, especialmente con el desarrollo de la ciencia de datos y la supercomputación, lo que podría suponer el fin de la vigencia de los métodos convencionales de la econometría.
Un estudio del 2018 (Makridakis S., et al) investigadores pusieron a competir algunos métodos convencionales de la econometría contra algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático, para estimar algunas variables económicas de series de tiempos invariadas.
