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Los bancos centrales necesitan urgentemente “mejorar su juego” para abordar los desafíos y oportunidades que plantea la inteligencia artificial a medida que transforma las economías y el sistema financiero, según el Banco de Pagos Internacionales.
Las conclusiones del BPI, expuestas en un informe publicado el martes, subrayan la conciencia de las autoridades financieras mundiales de que deben seguir el ritmo de la ola de innovación que está lanzando la IA generativa, incluidos los grandes modelos lingüísticos como ChatGPT.
La organización, que opera servicios bancarios para los bancos centrales del mundo, ha llevado a cabo varios experimentos con esta tecnología. Señaló que es probable que la IA sea “un elemento innovador para muchas actividades y tenga un profundo impacto” en la economía y el sistema financiero en general.
“Existe una necesidad urgente de que los bancos centrales mejoren su juego”, añadió.
“La evidencia reciente sugiere que la IA aumenta directamente la productividad en tareas que requieren habilidades cognitivas”, dijo el BIS. Citó un estudio realizado por el gigante chino de tecnología financiera Ant Group, que encontró que sus programadores eran un 55 por ciento más productivos cuando utilizaban un LLM para ayudar con la codificación.
Sin embargo, el BIS parecía menos seguro de lo que significaría la IA para la inflación, diciendo que podría actuar como una fuerza deflacionaria al aumentar la productividad de los trabajadores -como muchos han predicho- pero también delineando un futuro en el que impulsaría los precios al aumentar la demanda.
Si bien destacó los beneficios para los bancos centrales de aprovechar la IA en sus propias operaciones, el organismo con sede en Basilea también señaló varios riesgos potenciales de la tecnología, como incidencias en las que proporciona información incorrecta y su vulnerabilidad a la piratería.
“La IA afectará a los sistemas financieros, así como a la productividad, el consumo, la inversión y los mercados laborales, que a su vez tienen efectos directos sobre los precios y la estabilidad financiera”, dijo.
“Para abordar los nuevos desafíos, los bancos centrales deben mejorar sus capacidades como observadores informados de los efectos de los avances tecnológicos y como usuarios de la tecnología misma”.
Entrenada con grandes conjuntos de datos, la IA generativa es capaz de mantener conversaciones similares a las humanas y producir contenido único.
Muchas empresas han aprovechado la tecnología para obtener una ventaja competitiva desde su aparición el año pasado, incluso en el sector financiero. Pero los bancos centrales han sido más cautelosos debido a preocupaciones sobre la confiabilidad, los riesgos legales y la transparencia.
La Reserva Federal de Estados Unidos ha comenzado a estudiar cómo podría utilizar la inteligencia artificial en sus propias operaciones, pero sus funcionarios están actuando con cautela y no consideran su uso en ningún trabajo político en esta etapa.
El Banco de Inglaterra dijo este año que estaba utilizando la IA “para apoyar y mejorar” sus capacidades, por ejemplo para intentar predecir el crecimiento económico, las dificultades del sector bancario y las crisis financieras.
El Financial Times reveló recientemente que el Banco Central Europeo había comenzado a utilizar la IA para acelerar muchas de sus actividades más mundanas, desde redactar informes y resumir datos bancarios hasta escribir códigos de software y traducir documentos.
El BIS dijo que había límites en cuanto a hasta qué punto la tecnología podría reemplazar a los humanos en los bancos centrales. “Si bien puede realizar tareas que requieren habilidades cognitivas moderadas e incluso desarrollar capacidades ’emergentes’, todavía no es capaz de realizar tareas que requieren razonamiento y juicio lógico”, dijo.
Pero el BPI identificó varias áreas en las que los bancos centrales podrían beneficiarse de la IA, como los sistemas de “predicción inmediata” para escanear grandes cantidades de datos en tiempo real con el fin de detectar la acumulación de riesgos financieros o predecir crisis.
Otros usos incluyen la detección del lavado de dinero. El BIS dijo que su Proyecto Aurora había probado la capacidad de la IA para encontrar dinero sucio en datos de pagos y descubrió que “los modelos de aprendizaje automático superan los métodos tradicionales basados en reglas que prevalecen en la mayoría de las jurisdicciones”.
Sin embargo, advirtió que la tecnología también conlleva riesgos, como cuando los modelos de IA resultaron corrompidos por “ataques de envenenamiento de datos”, dejándolos vulnerables a la manipulación. El uso generalizado de la IA podría generar sesgos y discriminación, plantear problemas de privacidad de datos y generar dependencia de unos pocos grandes proveedores de estos modelos, añadió el BIS.
También podría haber riesgos para la estabilidad financiera si un gran número de instituciones financieras utilizaran los mismos algoritmos. Esto “podría amplificar la prociclicidad y la volatilidad del mercado al exacerbar el gregario, el acaparamiento de liquidez, las corridas y las ventas forzosas”, dijo.
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