La inteligencia artificial y los economistas del mañana
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La inteligencia artificial y los economistas del mañana

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Los modelos económicos son demasiado abstractos para captar la realidad. ¿Es la inteligencia artificial una herramienta necesaria para el futuro de la economía?

Daniel Godoy* y Santiago Murcia**

Una crítica común a los economistas

¿Debe aumentarse el precio de la gasolina? ¿Es necesario aumentar los impuestos? ¿A quiénes deberían aplicarse estas medidas y a quiénes no? ¿Quiénes son los beneficiarios de los subsidios y quiénes quedan excluidos? ¿Cuál sería el salario mínimo adecuado? Muchas de estas preguntas, que afectan la vida de millones, son abordadas por los economistas. Por eso pocas profesiones son tan incomprendidas y tan impopulares. 

Es frecuente criticar a los economistas por no prestar suficiente atención a la realidad. Por eso avances tecnológicos como la inteligencia artificial (IA) nos llevarán a un punto de inflexión sin precedentes. Para entender la situación es preciso analizar cómo se forma el conocimiento, qué errores cometen los economistas y cómo la inteligencia artificial redefinirá su tarea.

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Realidad y funciones

Para comprender el mundo que nos rodea, el ser humano desarrolló el bellísimo concepto de las funciones. Este término es la piedra angular sobre la cual se edifica nuestra interpretación de la realidad: desde las leyes de la física hasta el modo como el cerebro reconoce el rostro del ser amado. Una función es una caja que toma valores de entrada y arroja valores de salida; en pocas palabras, es la correspondencia entre datos de entrada y datos de salida. 

no creemos que la inteligencia artificial acabe con los economistas. Por el contrario, los liberará al permitirles estudiar la realidad y no las sombras que se proyectan en la caverna.

No hay fenómeno, por complejo que sea, que escape a la capacidad descriptiva de las funciones: el movimiento de las estrellas, la velocidad de despegue de un avión, las ondas de aire que golpean el tímpano de una persona que percibe una voz, e incluso, la interpretación que el lector le da a cada una de las palabras de este artículo. 

¿Ha intentado pedirle a ChatGPT que escriba con el estilo de una persona en particular? Puede hacerlo porque este programa es mayoritariamente estadística potenciada con muchos datos. De este modo, la compleja relación matemática que describe la magnífica forma de escribir de Gabriel García Márquez ha sido descubierta (al menos parcialmente).

En pocas palabras, en el corazón de cada teoría científica, de cada avance tecnológico, yace una función que fue descubierta para desentrañar los secretos del cosmos. Entender el mundo a través de funciones es reconocer que, a pesar de la aparente aleatoriedad, hay un orden subyacente que espera ser revelado. Por este motivo, en su esencia más profunda, las funciones nos permiten predecir y, en última instancia, manipular la realidad que nos rodea.

La metodología económica

En general, descubrir funciones que describen la realidad es una tarea de altísima complejidad. Aunque podemos observar los datos de entrada y salida, desconocemos lo que sucede dentro de la caja. En muchas ocasiones, los datos necesarios para establecer teorías sólidas son insuficientes. Por ejemplo, ¿cómo podemos predecir el efecto de la inteligencia artificial en la economía, si “apenas” se inventó?

En otras ocasiones, las relaciones pueden ser muy complejas o poco intuitivas. Un buen ejemplo es que el movimiento del sol en el cielo, desde el principio de los tiempos, ha estado claro, pero, aun así, por mucho tiempo pensamos que el sol giraba alrededor de la tierra y no al revés. 

A veces surgen fenómenos emergentes que son más difíciles de explicar. Son cualidades que no existen de forma individual, pero sí en agregado. Podemos entender cómo funciona una molécula de agua, pero no es suficiente para comprender por qué existen las olas. Los fenómenos económicos hacen parte de esta categoría. La manera en que se define el precio de los alimentos, e incluso cómo un evento físico aleatorio, causa una reacción química, que a su vez puede generar una mutación genética en un virus que, poco a poco, produce una pandemia que desencadena cambios sociales y económicos en todo el mundo. 

Lo cierto es que los economistas no tienen una tarea sencilla en sus manos. Las funciones económicas son extremadamente complejas. La economía parece ser la Ciencia, entre las que se apoyan en la matemática, con menos verdades irrefutables, si es que al menos tiene una. 

En su búsqueda por comprender y modelar la economía, los economistas recurren a una metodología que, si bien es pragmática, es inherentemente limitada: la construcción de modelos/funciones que simplifican excesivamente la realidad, fundamentados en supuestos irreales y circunscritos a la disciplina económica. Dicha metodología obvia el carácter interdisciplinario y emergente de los fenómenos económicos. 

En este caso, la simplificación es una espada de doble filo: aunque facilita el análisis y la interpretabilidad, en otras ocasiones, disminuye significativamente la precisión de las predicciones de los modelos. En consecuencia, pese a su carácter pragmático, nos ofrece un entendimiento limitado de la realidad. 

Este problema se constata en la predilección por las funciones lineales (y=a +b c) y algoritmos interpretables, pero con bajo poder predictivo comparado con otros tantos modelos estadísticos. De hecho, estadísticamente hablando ¿por qué algo tan complejo sería lineal (o sus variantes)? A nadie se le ocurriría que una función lineal del amor tiene sentido, pero, por alguna razón, puede aplicarse a las “expectativas” y la “utilidad” o tantos conceptos de alta abstracción.

El problema de apostar por la interpretabilidad, pero no por la predicción, es que se pierde el alcance prescriptivo de la economía. Nos hemos vuelto muy buenos para explicar el por qué existen los problemas, pero nos quedamos en la más superflua generalidad a la hora de buscar soluciones. Es como si la solución fuera obvia y fácil de implementar.

Por supuesto, hay casos donde es necesario ahondar en la complejidad de las dinámicas económicas. Por esta razón, hacemos estudios de caso, Randomized Control Trials, y a veces, incluso interactuamos con otras disciplinas (como siempre debería ser). Desafortunadamente, los resultados pocas veces son generalizables, ya que terminan siendo funciones específicas que dependen de los datos de entrada. Es decir, son poco replicables porque se encuentran ajustadas a un contexto en particular. 

De esta manera, los responsables de formular políticas públicas, para solucionar problemas aún inconclusos, no tienen otra opción que hacer una revisión de literatura internacional, recoger algunos promedios, encontrar algunas betas, y, por último, navegar con su “intuición económica” (a veces solo se utiliza lo último). Aunque puede funcionar, muchas veces terminamos con políticas que desentonan con la realidad de millones de personas. 

Lejos de menospreciar la utilidad del conocimiento económico, reconocemos su papel crucial hasta la fecha. Sería un error ignorar el impacto que ha tenido el desarrollo de la teoría de juegos y la política macroeconómica de corto plazo. 

Sin embargo, el desafío es determinar si los enfoques metodológicos actuales continuarán siendo efectivos para expandir los límites del conocimiento económico. Es fundamental preguntarse si las funciones que describen las soluciones a problemas críticos como la pobreza, la desigualdad, el cambio climático, el bienestar social, el acceso a la educación, el diseño apropiado de sistemas impositivos, entre otros, se descubrirán mediante los mismos enfoques reduccionistas.

La IA y los fenómenos económicos 

El área de la IA más popular se llama Machine Learning o Aprendizaje Automático. En resumidas cuentas, son modelos estadísticos que toman los datos y encuentran las funciones que mejor describen su comportamiento, es decir, lo que mejor se ajusta a la realidad. Hoy en día, los economistas realizan el proceso contrario: primero inventan modelos y luego evalúan si se ajustan a los datos. 

Por este motivo, se dice que dichos programas computacionales poseen “inteligencia”, ya que tienen la capacidad de formular las funciones que describen la complejidad del mundo que nos rodea. Por ejemplo, ChatGPT ya encontró las funciones que explican el complejo funcionamiento del lenguaje humano. También, redes sociales como Tik Tok conocen la manera de maximizar el tiempo que se gasta en el celular a partir de preguntas como: quién es usted, a qué contexto pertenece, quién fue y quiénes son las personas que lo rodean. 

Foto: Adres - Los fenómenos económicos son emergentes, por ejemplo, la pandemia.

Entender el mundo a través de funciones es reconocer que, a pesar de la aparente aleatoriedad, hay un orden subyacente que espera ser revelado. Por este motivo, en su esencia más profunda, las funciones nos permiten predecir y, en última instancia, manipular la realidad que nos rodea.

¿Cómo podemos encontrar estas complejas funciones? El modelo computacional que está detrás de estos grandes desarrollos es conocido como redes neuronales y está inspirado en el funcionamiento del cerebro. Por comprobación matemática, está demostrado que las redes neuronales son aproximadores universales de cualquier función. Lo anterior significa que teóricamente, con suficientes datos y capacidad de procesamiento, se puede aprender cualquier cosa, incluso los intrincados fenómenos económicos.

En el futuro nos enfrentaremos a una revolución en la forma en que entendemos y modelamos la economía. Las funciones, ese lenguaje universal de la descripción, están siendo descubiertas a través de algoritmos inteligentes, los cuales marcan el comienzo de una nueva era en la que los patrones ocultos ya no son un secreto. Además, serán revelados mediante la exploración de su complejidad y no desde la simplificación. 

A decir verdad, no creemos que la inteligencia artificial acabe con los economistas. Por el contrario, los liberará al permitirles estudiar la realidad y no las sombras que se proyectan en la caverna. Ya no se sacrificará la complejidad frente a la interpretabilidad porque podremos calcularla. 

Desde el inicio de esta bella disciplina, hemos sido amigos de los datos y la estadística, y la IA es fundamentalmente eso. En la clase de Macroeconomía simplificamos la función de producción de un país en tres letras: K (el capital), L (el trabajo) y A (todo lo que no entendíamos). Sin embargo, en un futuro próximo, la variante A se transformará en IA. Da alegría ver que algunas facultades de economía lo empiezan a entender.

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*Este artículo hace parte de la alianza entre Razón Pública y la Facultad de Economía de la Universidad Externado de Colombia. Las opiniones expresadas son responsabilidad de los autores.

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Daniel Godoy - Santiago Murcia

Escrito por:

Daniel Godoy - Santiago Murcia

*Profesor de Inteligencia Artificial y Programación en la Universidad Externado y Universidad de la Sabana, asesor y consultor en el uso de herramientas de inteligencia artificial. **Economista de la Universidad Nacional, especialista en Regulación de Mercados de la Universidad Externado y Coordinador Académico de pregrado de la Facultad de Economía en la Universidad Externado.

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