Andrew Lo, director del Laboratorio de Ingeniería Financiera en el Instituto de Tecnología de Massachusetts, ha anunciado que, “La capacidad ya existe”, lo que sugiere que, “El mayor obstáculo es superar la barrera cultural. Ahí tienes a un montón de banqueros centrales que no están abiertos a la aplicación de la tecnología”.
Andrew Lo
El uso de las computadoras para hacer modelos económicos no es nuevo, y es una herramienta importante para responder a preguntas específicas, pero las predicciones realizadas con ordenadores suelen ser menos precisas que las de sus homólogos de carne y hueso.
Lo sugiere que la inteligencia artificial, o AI, acabará cerrando esa brecha, mediante el proceso de aprendizaje para realizar tareas para las que no ha sido programado.
El llamado “aprendizaje automático” ya se está aplicando al concepto de realizar tareas complejas, incluyendo la clasificación de secuencias de ADN, detección del fraude en tarjetas de crédito, recuperación de información, marketing, publicidad online y análisis del mercado de valores.
Michael Feroli, economista de JPMorgan Chase & Co., cree que la tecnología es prometedora y sostiene que: “No veo por qué, en principio, una computadora no tendría que establecer la política monetaria. Tener que testificar ante el Congreso es otro asunto”.
Paul Robinson, que dirige la Unida de Análisis Avanzado del Banco de Inglaterra, ha explicado que el objetivo de una AI financiera no es reemplazar a los economistas humanos, sino más bien hacer predicciones más precisas. Robinson cree que esta tecnología tendrá un impacto significativo en la política económica, “sin duda dentro de cinco años”
Pero no todo el mundo ve con el mismo optmismo que una Inteligencia Artificial sea responsable de las decisiones que podrían afectar a tantas personas y de forma tan profunda.
David Wilcox, director de la división de investigación y estadísticas de la Reserva Federal, sostiene cree que “Los sistemas económicos son complicados y sometidos a un elevado nivel de incertidumbre y que en el futuro previsible, el mejor enfoque implicará una combinación de rigor empírico capturado en modelos, combinado con el juicio humano”.
Sin embargo, el profesor de informática de la Universidad de Pennsylvania Michael Kearns, no está de acuerdo. Él cree que aunque las máquinas no están influenciados por las emociones y el razonamiento, el proceso mediante el cual los seres humanos y la tecnología llegan a conclusiones es casi la misma. Kearns afirma que la información deducida de eventos pasados es lo que genera la experiencia y se pregunta: “¿Y qué es la experiencia sino acumulación de datos?”
Existen preguntas acerca de si la corriente de datos disponibles está suficientemente detallada para que una Inteligencia Artificial pueda realizar pronósticos fiables.
Hal Varian, economista jefe de Google, no cree que sea el caso. “Los conjuntos de datos son demasiado pequeños. El PIB es calculado trimestralmente, por lo que 50 años de datos solo contienen 200 observaciones y sólo siete recesiones”, dice Varian.
Hal Varian
Aunque Varian entiende que las cantidades de datos están creciendo rápidamente, y en general es un importante promotor de la IA, él cree que la tecnología tendrá que mejorar significativamente antes de que pueda hacer cálculos económicos“dramáticamente mejores” que los que realizan los economistas tradicionales.
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