Una reunión de la Fed simulada por IA muestra cómo las presiones políticas polarizan a sus dirigentes

Por Leika Kihara

TOKIO, 11 sep (Reuters) - Una reunión simulada de la Reserva Federal en la que se utilizaron agentes de inteligencia artificial modelados a partir de responsables de política monetaria de la vida real demostró que la presión política polarizaba a los miembros del consejo en sus deliberaciones sobre la fijación de tipos.

En el estudio publicado el 31 de agosto, académicos de la Universidad George Washington simularon una reunión del Comité Federal de Mercado Abierto utilizando agentes de inteligencia artificial modelados para cada uno de los miembros basándose en sus posturas políticas históricas, biografías y discursos.

A continuación, se hizo que el Comité Federal de Mercado Abierto (FOMC, por sus siglas en inglés) de inteligencia artificial (IA) procesara datos económicos y noticias financieras en tiempo real para tomar una decisión.

Según el artículo de Sophia Kazinnik y Tara Sinclair, los resultados mostraron que, cuando se ejercía presión política, los agentes de la IA se volvían fragmentados y las discrepancias eran más frecuentes.

"Esta simulación demuestra que la Reserva Federal solo está parcialmente aislada de la política" y que "el escrutinio externo puede influir en la toma de decisiones interna, incluso en una institución guiada por normas formales", afirman en el documento.

La simulación reproduce la reunión del FOMC de julio de 2025.

Aunque pocos bancos centrales están preparados para que agentes de inteligencia artificial determinen la política monetaria, cada vez son más los que utilizan esta tecnología para agilizar sus operaciones.

La Reserva Federal realizó una investigación utilizando modelos de IA generativa para analizar las actas de las reuniones del FOMC. El Banco Central Europeo utiliza modelos de aprendizaje automático para predecir la inflación de la zona euro.

El Banco de Japón utiliza la IA para recabar información y profundizar en los análisis económicos. Una investigación que publicó en diciembre utilizó modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés) para mostrar cómo los factores clave que impulsan la subida de los precios pueden estar desplazando los costes laborales de los precios de las materias primas.

El banco central de Australia está probando una nueva herramienta de IA que ofrece resúmenes sobre cuestiones analíticas relacionadas con la política monetaria, según dijo su gobernadora, Michele Bullock, el 3 de septiembre.

"Para ser claros, no estamos utilizando la IA para formular o establecer la política monetaria o cualquier otra política", dijo. "En su lugar, buscamos aprovecharla para mejorar la eficiencia y amplificar el impacto de los esfuerzos del personal en áreas como la investigación y el análisis".

Los bancos centrales ven importancia estratégica en la IA y están experimentando activamente en la recuperación y el análisis de datos, dijo el Banco de Pagos Internacionales en un informe en abril.

"Sin embargo, bajo la superficie, muchos bancos centrales se encuentran todavía en la fase inicial de adopción", dada la necesidad de garantizar que la tecnología se utilice con una supervisión y gobernanza adecuadas y datos de alta calidad, señalaba.