Los algoritmos ahora también hacen de economistas

La automatización del trabajo está creando una metamorfosis ocupacional, en la cual se transfieren tareas hechas habitualmente por humanos a un conjunto de tecnologías. La economía no se salva, y la inteligencia artificial también gana terreno. Pero, ¿los algoritmos de predicción económica son una alternativa real a los economistas?

 

A consecuencia del proceso de digitalización de las últimas décadas se generan cantidades ingentes de datos que están transformando los métodos con que analizamos los modelos estadísticos. Almacenar, registrar y analizar este flujo constante de información se ha convertido en una tarea esencial para el funcionamiento de muchos sectores de la economía.

Una revolución tecnológica que ha abierto nuevas posibilidades en la capacidad de predicción económica y financiera. El análisis de estas grandes bases de datos, lo que se conoce como el ‘big data’, no sería posible sin la inteligencia artificial (IA). Un término bastante amplio que engloba todo un conjunto de ideas.

Aun así, en este ámbito encontramos dos conceptos: el ‘machine learning’ (ML) y el ‘deep learning’ (DL), algoritmos matemáticos que permiten a los ordenadores identificar patrones en los datos y hacer predicciones imitando los humanos. Dos adelantos computacionales que forman la base de la predicción económica con inteligencia artificial.

 

Una bola de cristal algorítmica

Los expertos suelen comparar la predicción algorítmica con “una bola de cristal”. Y, de hecho, esta metáfora es la que encontramos en el título de un estudio interno publicado por el Fondo Monetario Internacional (FMI), con el cual los autores de la investigación, Jin-Kyu Jung, Manasa Patnam y Anna Ter-Martirosyan, intentan establecer si los algoritmos de predicción macroeconómica pueden mejorar los resultados pronosticados por los mismos economistas del FMI.

El estudio aplica tres algoritmos diferentes de aprendizaje automático a un problema común de previsión económica, y los resultados son sorprendentes. En los tres casos, la predicción con algoritmos superó ampliamente en exactitud a los economistas del Fondo Monetario Internacional.

En las observaciones, los autores avisan que todavía hay factores que requieren más investigación. También alertan que, para que estas predicciones sean realmente efectivas, se tendrían que incluir observaciones en tiempo real. Así mismo, explican que hay cierta libertad en la introducción de los parámetros que usan los algoritmos, y que esto puede ser clave para determinar su efectividad.

Aun así, en su conclusión coinciden en el hecho que el potencial del ‘machine learning’ en cuanto al análisis estadístico de datos económicos es evidente; y que, aunque estas predicciones hechas por algoritmos no pueden sustituir totalmente el trabajo de los economistas, representan una valiosa referencia adicional a la hora de tomar decisiones sobre predicción económica.

 

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Equip Editorial Equip Editorial
  1. Miquel Pérez CorralMiquel Pérez Corral says:
    Miquel

    Allisonadora exposició de la situació que ens toca viure, gràcies 11onze

    • Jordi CollJordi Coll says:
      Jordi

      Molt cert, i moltes gràcies pel teu comentari, Miquel!!!

      Hace 6 meses
  2. Daniela SimónDaniela Simón says:
  3. Joaquin Lopez ArandaJoaquin Lopez Aranda says:
    Joaquin

    Molt interessant.

  4. alicia Coiduras Charlesalicia Coiduras Charles says:
    alicia

    Tot i que la IA avança encara hi han activitats que fan millor les persones

  5. Francesc Estafanell PujolFrancesc Estafanell Pujol says:
    Francesc de Borja

    Impressiona les conseqüències que se’n poden treure…Podran ser neutres les «màquines»?

    • Jordi CollJordi Coll says:
      Jordi

      Ves a saber, en ser programables es pot aprofitar per fer-ne un mal us…, esperem que mai sigui així. Moltes gràcies pel teu comentari, Francesc!!!

      Hace 10 meses
  6. Manuel Bullich BuenoManuel Bullich Bueno says:
    Manel

    Molt interessant

  7. Joan Santacruz CarlúsJoan Santacruz Carlús says:
  8. Josep RuaixJosep Ruaix says:

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