La adopción generalizada de la IA puede tener implicaciones sobre las dinámicas de inflación, mientras que el sector financiero es uno de los sectores más expuestos a los beneficios y riesgos de esta tecnología, según el Banco de Pagos Internacionales (BPI) que considera «urgente» que los bancos centrales mejoren sus capacidades al respecto.
En un informe publicado este martes, el BPI concluye que la IA está posicionada para influir en el sistema financiero, los mercados de trabajo, la productividad y el crecimiento económico, apuntando que, 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 adopción rápida y generalizada de la IA implica que existe una necesidad urgente de que los bancos centrales eleven su nivel», señala el banco central de los bancos centrales, para el que las instituciones deben mejorar sus capacidades como observadores informados de los efectos de la IA y como usuarios de la tecnología misma.
En este sentido, el BPI señala la necesidad de que, como observadores, los bancos centrales deben adelantarse al impacto de la IA en la actividad económica a través de sus efectos sobre la oferta y la demanda agregadas, mientras que, como usuarios, necesitan adquirir experiencia en la incorporación de la IA y datos no tradicionales en sus propias herramientas analíticas.
Asimismo, aboga por impulsar la colaboración y el intercambio de experiencias entre bancos centrales para formar una «comunidad de práctica» para compartir conocimientos, datos, mejores prácticas y herramientas de inteligencia artificial, reduciendo las demandas de infraestructura TI y capital humano.
«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», ha advertido Hyun Song Shin, jefe de Investigación y asesor del BPI.
De su lado, Cecilia Skingsley, directora del Centro de Innovación del BPI, recuerda que 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».