La inteligencia artificial (IA) es una rama de la informática que se ocupa de crear máquinas y programas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como reconocer imágenes, entender el lenguaje natural o jugar al ajedrez. La IA ha avanzado mucho en los últimos años y se ha convertido en una herramienta muy útil para diversos fines, como ayudar a los médicos a diagnosticar enfermedades o a los científicos a analizar grandes conjuntos de datos.
Pues resulta que el BCE también tiene que analizar muchísimos datos para hacer bien su trabajo. Su trabajo consiste en mantener la estabilidad de los precios en la zona del euro y garantizar la seguridad y solvencia del sistema bancario europeo. Para ello, necesita tener información fiable y actualizada sobre la economía, los mercados financieros, los bancos y muchos otros aspectos. La IA ofrece nuevas formas de recopilar, limpiar, analizar e interpretar esta gran cantidad de datos disponibles, para que los resultados puedan alimentar el trabajo de áreas como la estadística, la gestión de riesgos, la supervisión bancaria y el análisis de la política monetaria.
Ahora bien, ¿qué tipos de IA utiliza el BCE? Según su portal, la primera iniciativa tiene que ver con los datos que utiliza. Sus estadísticos recogen, preparan y difunden datos de más de diez millones de entidades jurídicas en Europa, que se clasifican por sector institucional (por ejemplo, instituciones financieras, sociedades no financieras o sector público). Estas clasificaciones son necesarias para tener los datos adecuados para apoyar su toma de decisiones. Sin embargo, hacerlo manualmente es muy laborioso. Las técnicas de aprendizaje automático permiten automatizar el proceso de clasificación, lo que significa que su personal puede centrarse en evaluar e interpretar estos datos.
La segunda iniciativa pretende profundizar en el conocimiento del comportamiento de fijación de precios y la dinámica de la inflación en la UE. Hoy en día, mediante el raspado web y el aprendizaje automático, ya somos capaces de reunir una enorme cantidad de datos en tiempo real sobre los precios individuales de los productos.
La tercera iniciativa está en el área de la supervisión bancaria. Para hacer su trabajo, los supervisores analizan una amplia gama de documentos relevantes (por ejemplo, artículos de noticias, evaluaciones supervisoras y documentos propios de los bancos). Para consolidar toda esta información en un solo lugar, se han creado la plataforma Athena que ayuda a los supervisores a encontrar, extraer y comparar esta información.
Esto apoya el trabajo de los equipos de supervisión. La tecnología también es capaz de ayudar a preparar más rápidamente resúmenes y borradores de informes, que pueden ayudar a los supervisores de todo el banco en las actividades de política y toma de decisiones. Un modelo lingüístico grande también puede ayudar a mejorar los textos que escriben los miembros del personal, haciendo que la comunicación del BCE sea más fácil de entender para el público. Relacionado con esto, se ha utilizado traducciones automáticas basadas en redes neuronales para traducir nuestros textos a las 24 lenguas oficiales de la UE.
¿Qué podemos aprender de todo esto? Pues que la innovación es innovación y la tecnología es tecnología. No importa si eres grande o pequeño, centralizado o descentralizado, viejo o joven, cripto o no. Lo que importa es cómo usas estas herramientas para mejorar el mundo. O al menos, tu mundo.
