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Este texto resume la participación del autor en la Conferencia Chapultepec, organizada por la oficina para las Américas del Banco Internacional de Pagos (BIS) en México, enfocada en la política monetaria en América Latina. Se discuten las aplicaciones de la inteligencia artificial (IA) en este campo.

La Conferencia Chapultepec busca ser el equivalente latinoamericano de la conferencia anual de Jackson Hole.

Resumen:

• La conferencia abordó la creciente relevancia de la digitalización, la tecnología y las criptomonedas en la política monetaria de América Latina.
• Ana María Aguilar, economista sénior del BIS, destacó la intención de consolidar un foro de discusión similar a la conferencia de Jackson Hole.
• José Luis Escrivá, del Banco de España, presentó los retos que enfrentan los bancos centrales en la era digital.
• Se analizó el uso de la IA en el análisis de datos macroeconómicos, incluyendo el uso de información de alta frecuencia para monitorear precios y desarrollar indicadores adelantados.
• Los modelos de aprendizaje automático complementan los pronósticos tradicionales, permitiendo predicciones en tiempo real.
• Se destacó el uso de monitores de datos de alta frecuencia para evaluar el impacto de eventos en los mercados financieros y la vigilancia de la estabilidad financiera.
• Se exploró el uso de modelos de lenguaje grandes (LLM) para evaluar la efectividad de la comunicación de las autoridades monetarias.
• Se identificaron desafíos para la implementación de la IA, incluyendo la necesidad de fortalecer el capital humano, garantizar la infraestructura tecnológica y priorizar la calidad de los datos.
• Se enfatizó la importancia de la cooperación internacional entre bancos centrales para maximizar los beneficios de estas tecnologías.

Conclusión:

• La IA transformará el análisis de la política monetaria en los próximos años.
• La cooperación internacional entre bancos centrales es crucial para el éxito de la implementación de la IA.
• Se requiere inversión en capital humano, infraestructura tecnológica y calidad de datos para aprovechar al máximo el potencial de la IA en la política monetaria.