Para tomarle el pulso a la economía
Un equipo de investigadores del Instituto de Ciencias de la Computación desarrolló para el Banco Provincia una herramienta que utiliza técnicas de inteligencia artificial para mostrar la evolución de la actividad económica bonaerense en tiempo real. El indicador se llama Pulso PBA y puede simular tendencias económicas a muy corto plazo, contribuyendo a mejorar la toma de decisiones en la gestión pública.
El análisis de grandes volúmenes de datos que permite anticipar tendencias y diseñar soluciones más eficaces para los más diversos sectores de la administración y la producción es el gran aporte que está haciendo la inteligencia artificial a instituciones y empresas. Esa contribución adquiere singular relevancia cuando sirve para mejorar la toma de decisiones en el ámbito de las políticas públicas, con impacto concreto en las vidas de millones de ciudadanos.
Un equipo de investigadores del Laboratorio de Simulación de Eventos Discretos (SEDLab) del Instituto de Ciencias de la Computación (ICC, CONICET-UBA) desarrolló junto al Banco Provincia una herramienta bautizada Pulso PBA, un indicador generado con técnicas de inteligencia artificial capaz de mostrar la evolución de la actividad económica bonaerense en tiempo real y simular tendencias para el cortísimo plazo.
Pulso PBA utiliza modelos avanzados de redes neuronales profundas y series temporales, y se nutre de más de 1.200 variables que produce a diario el banco público, combinadas con otros datos económicos oficiales. Estas variables incluyen información sobre consumos, préstamos, exportaciones, pagos y otras transacciones, lo que permite obtener una radiografía permanentemente actualizada de la economía bonaerense.
Pulso PBA utiliza modelos avanzados de redes neuronales profundas y series temporales, y se nutre de más de 1.200 variables que produce a diario el banco público.
“El Banco Provincia tiene un área de investigaciones económicas con un ojo puesto en la posibilidad de aplicar tecnologías novedosas, y buscaban resolver esta necesidad de tener un termómetro de la actividad económica en el distrito en tiempo real. Partían de la intuición de que, a partir del enorme flujo diario de métricas que abarca toda la actividad bancaria, en una entidad que tiene una fuerte presencia en todo el territorio, aplicando técnicas de machine learning, de big data y de inteligencia artificial, se podría obtener ese dato ‘al instante’ –explica Rodrigo Castro, ingeniero, investigador del CONICET, vicedirector del ICC y director del SEDLab–. Luego entendimos que ‘al instante’ podía significar generar un índice semanal, cuando hasta aquí la frecuencia más alta que se tenía de este tipo de índice era mensual, y con un rezago bimestral”.
“Se trata de una herramienta de política económica, construida utilizando la última tecnología disponible en redes neuronales –sostiene el economista Igal Kejsefman, investigador del CONICET en el Instituto de Estudios de América Latina y el Caribe (IEALC), asociado al SEDLab-ICC y otro de los artífices de Pulso PBA–. No es un paper, es decir, no es un modelo que encontramos por el cual los datos del banco nos permitieron por única vez predecir la actividad económica, sino un sistema que se reentrena regularmente para obtener siempre el mejor modelo posible para, utilizando los datos bancarios, predecir la actividad por un lado, explicar el pasado inmediato de la actividad económica, lo que llamamos nowcasting, que sería la semana que acaba de terminar, y el futuro inmediato, el forecasting, que expresa una tendencia para la semana que está transcurriendo”.
“Pulso PBA entrega, entonces, una foto actual y una intuición de la foto que viene, dos herramientas fundamentales para la toma de decisiones”, completa Castro. El nuevo instrumento permite replicar en tiempo real el comportamiento del Estimador Mensual de Actividad de la Provincia de Buenos Aires. Ese indicador, que desde luego no pierde vigencia y es vital para la gestión del gobierno provincial, tiene un rezago lógico, debido al tiempo que demanda reunir, evaluar y sintetizar una multiplicidad de variables que se obtienen en distintos momentos del mes. A mediados de agosto, por ejemplo, el último estimador difundido era el de mayo. La inteligencia artificial viene a reducir esa brecha de mediciones y cálculo.
“Por supuesto, los estudios econométricos tradicionales son muy valiosos e indispensables. La pregunta –resume Castro– era si podíamos no reemplazar pero sí complementar, con otra herramienta, lo que esa metodología no puede hacer, modelando todo este enorme universo de datos”.
Se han desarrollado otras experiencias de nowcasting en la Argentina, pero no con la posibilidad de obtener un pronóstico semanal. Esto es una novedad.
“Se han desarrollado otras experiencias de nowcasting en la Argentina, pero no con la posibilidad de obtener un pronóstico semanal. Esto es una novedad –destaca Kejsefman–. Y tampoco se había trabajado con tantas variables de movimientos bancarios, muchas que antes no se aprovechaban en este sentido. Pulso PBA contempla desde el precio de los bonos a los despachos de cemento, de los datos de empleo por sector a la producción de acero, toda información pública. Otros bancos hacen nowcasting para decidir, por ejemplo, el otorgamiento de préstamos, o sea, decisiones comerciales privadas. La particularidad de esta herramienta es que la genera un banco público, en asociación con la ciencia nacional, con una mirada de desarrollo productivo”.
“La actividad –agrega el economista– se puede medir a partir de cuatro o cinco componentes: el consumo, la inversión, el gasto público, las exportaciones y las importaciones. Entonces, buscamos la información sobre esas cinco variables. Tenemos un dataset de préstamos, uno de comercio exterior, otro de consumo, otro con información sobre diversos movimientos, que cubre sueldos, transferencias, pago de intereses, de tarjetas, etc. Reunimos más de 1.200 variables”.
“Dicho en términos muy básicos, dado un conjunto de variables de entrada, una red neuronal predice una salida –puntualiza Castro–. Nosotros trabajamos con una subdisciplina muy especial que consiste en aplicar redes neuronales para aprender a discernir propiedades de series temporales, variables que pueden ser físicas, biológicas, lo que sea, y que en este caso son series que describen la evolución de múltiples variables económicas. Este es un sistema vivo, porque todo el tiempo está reentrenando esas redes neuronales, considerando miles de modelos y eligiendo cuál es el mejor para medir la actividad económica, que esta semana es un modelo y la semana que viene puede ser otro. Entonces, tiene una parte de machine learning y de inteligencia artificial, pero es bastante más que eso. Está en una intersección entre computación, inteligencia artificial y economía, pero se distingue de otros indicadores porque es automático y escalable”.
(De izq. a der.) Igal Kejsefman, Agustín Caputo Bugallo y Rodrigo Castro. Foto: Diana Martinez Llaser
“De esas 1.200 variables, en un segundo paso, el algoritmo, entrenado en base a ese target que es la actividad económica, va aprendiendo cuáles son las variables más relevantes para explicar el crecimiento económico”, añade Kejsefman. En efecto, mes a mes, la relevancia de cada variable será evaluada, modificada o sostenida, a fin de entrenar y reentrenar la inteligencia artificial, en busca del modelo que determine con mayor precisión la evolución de la actividad económica en el distrito más poblado del país y que aporta un tercio del PBI nacional.
El proyecto fue impulsado desde el Área de Investigaciones Económicas del Banco Provincia, que lidera Milena Valens Upegui, con el respaldo de la Gerencia de Estudios Económicos de la entidad, y el apoyo del Ministerio de Economía bonaerense y el Consejo Federal de Inversiones (CFI). “Pulso PBA nació de la necesidad de contar con una herramienta rigurosa para la toma de decisiones informada, que achique la ventana de incertidumbre que existe con los indicadores oficiales, y es el resultado de de la conjunción de esfuerzos con los investigadores del ICC de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la UBA, quienes aportaron sus saberes para poder materializar todo esto”, sostuvo Valens en el acto de presentación del índice.
El nuevo instrumento permite replicar en tiempo real el comportamiento del Estimador Mensual de Actividad de la Provincia de Buenos Aires.
A su turno, el ministro de Economía bonaerense, Pablo López, señaló que “la información de calidad es imprescindible para la gestión pública, especialmente cuando el gobierno nacional desfinancia áreas vinculadas a la producción de conocimiento en ciencia y tecnología”.
Castro explica las motivaciones profundas de esta colaboración: “Desde hace ya bastante tiempo, en el Laboratorio de Simulación de Eventos Discretos tomamos la decisión de orientar parte de nuestra actividad a la transferencia para apoyar la toma de decisiones en política pública”. Y la articulación con economistas y sociólogos derivó en la creación, dentro del SEDLab, del Grupo de Socioeconomía Computacional, desde el que se encaran proyectos como el de Pulso PBA.
Esa red de colaboración transversal “supone un importante esfuerzo interdisciplinario en el que cada uno aporta su agenda. No somos ni economistas que hacemos computación ni expertos en computación que intentan resolver problemas de la economía; procuramos que esos dos lenguajes distintos dialoguen y construir desde esa diversidad este abordaje sociocomputacional”, dice Kejsefman.
Esto es solo el comienzo del proyecto. En la fase dos, al hacer la desagregación geográfica y sectorial, quizás se deban utilizar más variables.
Para Agustín Caputo Bugallo, becario doctoral del SEDLab-ICC y también involucrado en el proyecto Pulso PBA, la iniciativa le permitió “trabajar en simulación de modelos socioeconómicos complejos, que es el tema de mi doctorado, con herramientas de nowcasting y machine learning que retroalimentan las habilidades técnicas para la interpretación económica de grandes volúmenes de datos, pero además, me dio la oportunidad de hacer un aporte al vínculo entre la investigación y el sector público, a través de un desarrollo que puede ayudar a mejorar la toma de decisiones en política pública y tener un impacto en la economía real”.
En este sentido, y como parte indiscernible de esta visión del laboratorio, los investigadores del grupo, que también son docentes, diseñan dispositivos académicos para enseñar economía con un abordaje computacional y organizan paneles y seminarios que los conectan con diversos actores del sector público y privado. De una de estas actividades, surgió el vínculo con el Banco Provincia. Por ejemplo, durante este segundo cuatrimestre de 2025 el grupo está dictando una nueva materia de grado y posgrado llamada “ECONOLab: Introducción al Modelado y Simulación de Tópicos Nodales de Economía”, con el objetivo, dicen Castro y Kejsefman, de “formar a las nuevas generaciones en la disciplina del análisis económico cuantitativo desde una perspectiva matemático-computacional”.
¿Cómo sigue Pulso PBA? “Hoy tenemos un resultado ‘agregado’. Ahora estamos avanzando –anuncia Kejsefman–en la desagregación de los componentes a nivel sectorial: básicamente agro, pesca, minería, industria, construcción, hoteles, restaurantes, educación, salud, servicios personales, etcétera. Y después ir hacia una desagregación regional y otra estacional, por época del año”.
“Esto es solo el comienzo del proyecto. En la fase dos, al hacer la desagregación geográfica y sectorial, quizás debamos usar más variables. O quizás, para obtener los mismos resultados, podamos usar menos. Aún no lo sabemos, es parte de la investigación”, concluye Castro.
