La rápida adopción de la IA exige que los bancos centrales acojan esta nueva tecnología, ha afirmado hoy el Banco de Pagos Internacionales, instando a los responsables de las políticas a anticipar los efectos transformadores de la IA en la economía y a utilizarla para perfeccionar sus propias herramientas analíticas en pos de la estabilidad financiera y de precios.
El capítulo especial del Informe Económico Anual 2024 del BPI expone las implicaciones de las nuevas aplicaciones de la IA para los bancos centrales. La IA está posicionada para influir en el sistema financiero, los mercados de trabajo, la productividad y el crecimiento económico. Con una adopción generalizada, podría aumentar la capacidad de las empresas para ajustar los precios más rápidamente en respuesta a los cambios macroeconómicos, con repercusiones en la dinámica de la inflación. La labor de los bancos centrales como administradores de la economía también se verá directamente afectada, dado su rol como usuarios de primera línea de las herramientas de IA.
Entre los casos de uso de la IA por parte de los bancos centrales se incluye la mejora de las previsiones a muy corto plazo (nowcasting) mediante el uso de datos en tiempo real para predecir mejor la inflación y otras variables económicas, así como la búsqueda de vulnerabilidades en el sistema financiero, lo que permite a las autoridades gestionar mejor los riesgos. Los datos se han convertido en un recurso aún más valioso con la llegada de la IA y serán la piedra angular del uso de esta tecnología por parte de los bancos centrales.
Los modelos de IA de nueva generación han cautivado nuestra imaginación colectiva por sus asombrosas habilidades, pero también tienen una relación directa con la forma en que los bancos centrales realizan su trabajo. Grandes cantidades de datos podrían proporcionarnos información más rápida y rica para detectar patrones y riesgos latentes en la economía y el sistema financiero. Todo ello podría ayudar a los bancos centrales a predecir y dirigir mejor la economía.
Hyun Song Shin, Jefe de Investigación y Asesor Económico del BPI
Los efectos sobre la demanda y, por tanto, sobre las presiones inflacionistas dependerán de la rapidez con que los trabajadores desplazados puedan encontrar nuevos empleos y de si los hogares y las empresas prevén correctamente las futuras ganancias de la IA. A corto plazo, la oferta podría superar a la demanda, lo que podría reducir las presiones, pero esos efectos podrían invertirse con el tiempo a medida que la demanda también se recupere gracias al aumento de los ingresos. Los bancos centrales tendrán que estar atentos a esta dinámica en su política monetaria.
En el sector financiero, la IA puede mejorar la eficiencia y reducir los costes de los pagos, los préstamos, los seguros y la gestión de activos, según el informe. El BPI advirtió que la IA también introduce riesgos, como nuevos tipos de ciberataques, y puede amplificar los ya existentes, como el comportamiento gregario (herding), las corridas bancarias y las ventas relámpago.
El Centro de Innovación del BPI está probando las capacidades de la IA en varias áreas junto con bancos centrales asociados.
Los bancos centrales fueron los primeros en adoptar el aprendizaje automático y, por tanto, están bien posicionados para aprovechar al máximo la capacidad de la IA para estructurar grandes volúmenes de datos no estructurados.
Por ejemplo, el Proyecto Aurora explora cómo detectar actividades de blanqueo de dinero a partir de datos de pagos y el Proyecto Raven utiliza la IA para mejorar la resistencia cibernética, por mencionar sólo dos proyectos de nuestro portafolio.
Cecilia Skingsley, Directora del Centro de Innovación del BPI
