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Facebook: Raúl Alejandro Rodríguez Martínez
La adopción de la inteligencia artificial (IA) a nivel mundial está creciendo a un ritmo vertiginoso. De acuerdo con el Reporte Económico Anual 2024 del Banco Internacional de Pagos (BIS, por sus siglas en inglés), 1 año después de que la IA estuvo disponible para toda la humanidad, cerca del 30% de los hogares en EUA declaró ya haberla adoptado. Esto contrasta signifiactivamente con la adopción de otras tecnologías en el pasado. La adopción que logró la IA en los hogares estadounidenses en un año, la lograron la energía eléctrica y las computadoras casi una década después de haberse lanzado; las redes sociales 5 años después y los teléfonos inteligentes 4 años después.
Adicionalmente, la adopción de la IA se está observando de manera generalizada en todos los sectores económicos pero con una mayor intensidad en los sectores tecnológicos, de medios y telecomunicaciones (casi un 50% de uso); así como los servicios financieros (30% de uso). En tanto, la inversión en IA ha crecido descomunalmente de 2012 (10 mil millones de dólares) a más de 200 mil millones de dólares en 2024). Es por todo lo anterior que el BIS le ha dedicado todo un capítulo a la IA en su Reporte Anual, con un foco muy particular hacia las implicaciones que tendría sobre el entorno económico mundial, el sistema financiero y sobre la conducción de la política monetaria de todos los bancos centrales del mundo.
En la industria financiera, los servicios relacionados con pagos, créditos, seguros y gestión de Activos son los que podrían beneficiarse más de la adopción de la IA. Las actividades relacionadas con back-end (los datos y la infraestructura detrás del almacenamiento de datos de las aplicaciones financieras para los usuarios), la asistencia virtual, detección de fraudes y de lavado de dinero; cumplimiento y regulación, principalmente, en definitiva seguirán aprovechando ésta tecnología. La IA cada vez irá contribuyendo en mayor medida a la gestión de liquidez, identificación de prácticas de lavado de dinero y fraudes; Análisis de Riesgo, Inclusión Financiera, Precios, Procesamiento de Quejas, Construcción de Portafolios de Inversión, Transacción de Valores por Algoritmos y Asesoría Patrimonial Robótica.
En el sector de los bancos centrales, la IA está ayudando a procesar cantidades exorbitantes de información para identificar patrones y tendencias para el modelaje econométrico y financiero. Por ejemplo, para nowcasting (modelos predictivos que recurren a información de muy alta frecuencia para pronosticar aquéllos de menor frecuencia como el Producto Interno Bruto). También existen áreas de oportunidad para pronosticar a la inflación – la variable objetivo por excelencia de los bancos centrales del mundo. Al respecto, la capacidad de la IA para procesar información y patrones de consumo de miles y millones de clientes podría contribuir a refinar los pronósticos de inflación y de tasas de interés para las decisiones de política monetaria de los bancos centrales.
Sin embargo, los retos y riesgos son. A menudo, la rápida adopción, la inversión voraz en tecnologías de IA y la incertidumbre asociada con los límites (o falta de) que pueda tener el aprendizaje de la IA ponen de manifiesto focos rojos por los cuales al menos la industria financiera ha tratado de mantenerse con cautela. Porque así como los participantes del mercado identifican oportunidades para mejorar su administración del riesgo y la detección oportuna de fraudes o prácticas de lavado de dinero, ciertos consumidores también encuentren en la propia IA un aliado que les permita mantener sus malas prácticas y evadir a las regulaciones de la industria.
Y desde el punto de vista económico también existe incertidumbre sobrelas implicaciones de la IA en el largo plazo. En un principio, una herramienta tecnológica como la IA debe expandir las posibilidades de producción de la economía, migrar a un modelo de producción todavía más intensivo en capital y dentro del factor trabajo, un desplazamiento hacia una fuerza laboral altamente especializada en el uso de la IA. Esa mayor demanda de trabajo presionaría al alza los salarios de ese sector específico pero presionaría a la baja a los salarios en general al migrar hacia una producción más intensiva en tecnología, por lo que el efecto neto puede resultar ambiguo. Se podría pensar que la IA reduzca las brechas salariales pero también expandirlas en la medida en la que desaparezcan muchos trabajos que resultarían después inútiles. Y todo esto para los bancos centrales desenmaraña retos para identificar cambios relevantes en el largo plazo sobre los objetivos de estabilidad de precios y sus herramientas de política (tasas de interés).
La IA es un tema fascinante que cada vez iremos viendo cómo gana terreno en la investigación económica, en los análisis de negocios y en las inversiones tecnológicas de sectores tan dinámicos como el financiero. No cabe duda que es un tema al que no debemos perderle ningún segundo de atención hacia adelante.
