La integración de la inteligencia artificial (IA) en el campo de las proyecciones económicas está marcando el comienzo de una nueva era, una en la que la precisión y la adaptabilidad son clave. La capacidad de la IA para analizar grandes volúmenes de datos y descubrir patrones ocultos proporciona a los economistas y a los responsables de la política económica herramientas más robustas y necesarias para prever y reaccionar ante los cambios disruptivos del entorno global.

La IA está emergiendo como la protagonista indiscutible de una nueva era en el análisis económico. ¿Qué pasaría si te dijera que los métodos tradicionales de pronóstico económico están quedando obsoletos ante la capacidad de la IA para predecir cambios disruptivos con una precisión sin precedentes? Eventos recientes como el conflicto en Medio Oriente, la guerra entre Rusia y Ucrania, y la pandemia de COVID-19 han evidenciado la necesidad de modelos más robustos, adaptativos y precisos.

Hoy, los modelos económicos tradicionales están siendo cuestionados por su incapacidad para prevenir cambios abruptos, algo que la IA maneja con destreza. Machine Learning y Deep Learning, dos ramas destacadas de la IA, están revolucionando el campo con su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos y descubrir patrones ocultos que escapan a la lógica convencional. A diferencia de los métodos tradicionales, donde los economistas crean modelos teóricos y luego los ajustan a los datos, el Aprendizaje Automático descubre patrones directamente a partir de los datos, proporcionando una visión más precisa y dinámica de la economía.

El uso de redes neuronales (modelos computacionales inspirados en el cerebro humano) y técnicas de aprendizaje automático no solo está mejorando la exactitud de las proyecciones económicas, sino que también está transformando la forma en que entendemos los factores económicos fundamentales. Para ilustrar este cambio, imagina una clase de economía donde la función de producción de un país se simplifica con variables como K (capital), L (trabajo) y A (factores diversos). En un futuro no muy lejano, esa "A" será reemplazada por "IA", reflejando la transformación radical en la forma de entender los factores económicos. Estos programas inteligentes no solo están revolucionando el análisis económico, sino que también están demostrando cómo podemos formular funciones complejas que describen el mundo real con una precisión asombrosa.

Las redes neuronales son capaces de detectar relaciones complejas y no lineales entre series de tiempo, algo que las herramientas tradicionales no pueden hacer de manera efectiva. Con suficientes datos y capacidad de procesamiento, las redes neuronales pueden aproximar cualquier función, mejorando significativamente la capacidad predictiva de las proyecciones económicas. Este proceso no es sencillo; requiere un método de prueba y error para encontrar la mejor solución. Por ejemplo, al usar redes neuronales para la proyección económica, podemos integrar datos en tiempo real, desde indicadores económicos tradicionales hasta señales no convencionales como las búsquedas en Google y las interacciones en redes sociales como lo muestra la figura. Alimentar el modelo con datos en tiempo real resulta en pronósticos más acertados y rápidos, cruciales para la toma de decisiones económicas por parte del gobierno, empresas, autoridades monetarias y hogares. Esta capacidad de adaptación y evolución continua de los modelos económicos es crucial para enfrentar desafíos globales y locales imprevistos.

Figura:
Esquema del proceso de la red neuronal en un modelo de pronósticos de la economía
Fuente: elaboración del autor

Estos programas computacionales son considerados “inteligentes” porque pueden formular funciones que describen la complejidad del mundo real. Un ejemplo que se ha destacado en varios artículos es ChatGPT, que ha descifrado el complejo funcionamiento del lenguaje humano, y redes sociales como TikTok, que optimizan el tiempo de uso del usuario analizando datos personales y contextuales. Detrás de estos avances están las redes neuronales, como la de nuestro ejemplo, con una capa de entrada, oculta y salida, que son capaces de aproximar cualquier función con suficiente cantidad de datos y capacidad de procesamiento, en nuestro caso esto permite mejorar la capacidad predictiva de las proyecciones económicas al no depender de formas convencionales, sino de datos reales.

En síntesis, las técnicas de inteligencia artificial se están convirtiendo en una parte esencial de las herramientas de pronóstico económico, tanto en países desarrollados como en desarrollo. Ya están siendo adoptadas por los bancos centrales, el Fondo Monetario Internacional, la OCDE y el Banco Mundial. La IA también está revolucionando la manera de hacer proyecciones sobre el desempleo, la inflación y las tasas de cambio, mejorando la toma de decisiones en tiempo real por parte de gobiernos y autoridades económicas, y promoviendo un mayor bienestar social.

En definitiva, la inteligencia artificial está aquí para quedarse, y su impacto en las proyecciones económicas apenas está comenzando. La capacidad de la IA para aprender y adaptarse continuamente a nuevos datos y circunstancias asegura que las proyecciones económicas del futuro serán más resilientes y acertadas, preparándonos mejor para los desafíos económicos del mañana. La revolución en las proyecciones económicas ha comenzado, y la inteligencia artificial está en el centro de esta transformación.