La inteligencia artificial (IA) promete impulsar la productividad, pero su impacto en la inflación sigue siendo una incógnita. Esto no impide que los optimistas tecnológicos —tanto de Silicon Valley como de Wall Street— pidan a la Reserva Federal de Estados Unidos que incorpore ya el potencial de la IA para reducir costos en su política monetaria.
El director de la unidad de gestión de activos de Northern Trust declaró esta semana a Financial Times que la tecnología será “enormemente desinflacionaria” y que el banco central debe “mantener estables” sus decisiones sobre las tasas de interés. Kevin Warsh, nominado de Donald Trump para ser el próximo presidente de la Fed, también llegó a argumentar que la IA puede aliviar las presiones inflacionarias, permitiendo así los recortes de tasas que el presidente tanto anhela.
En teoría, tienen razón. La IA puede automatizar tareas administrativas, generar contenido en segundos y analizar datos empresariales. Esto puede aumentar la productividad de los trabajadores, incrementar la oferta y reducir el precio de productos y servicios, además de permitir a las empresas ahorrar en costos laborales. Los cambios en la política de tasas de interés de la Fed repercuten en los hogares y las empresas con un considerable desfase. Por esta razón, es lógico que los bancos centrales consideren el impacto futuro de los modelos de lenguaje de gran tamaño en la eficiencia general de la economía y en los precios.
Sin embargo, en la práctica, realizar ajustes de política monetaria basándose en las promesas de la IA es como apostar por una corazonada. Para empezar, los modelos de lenguaje de gran tamaño aún están en desarrollo y su uso en el ámbito empresarial todavía no está generalizado. Menos de una quinta parte de las empresas estadunidenses la habían adoptado a finales de 2025, de acuerdo con los datos de la Oficina del Censo. Los consejos de administración tardarán más tiempo en optimizar su uso en sus organizaciones.
Aunque algunas empresas citaron la automatización como motivo de los despidos, un estudio global reciente reveló que más de 80 por ciento de los altos ejecutivos no reportaron ningún impacto de la IA en el empleo ni en la productividad de sus empresas hasta el momento.
Con el tiempo, se espera que las mejoras en la eficiencia se hagan más evidentes en todas las industrias, pero su impacto en los precios dependerá de la rapidez de la adopción y las eficiencias que se trasladen a los consumidores.
Suponiendo que se produzca un aumento de la productividad que eleve los ingresos, y que muchos de los que pierdan su empleo debido a la tecnología encuentren trabajo en nuevos sectores y ocupaciones —como sucedió con inventos anteriores— entonces la demanda y las presiones sobre los precios podrán aumentar a largo plazo. Como concluye un estudio del Banco de Pagos Internacionales (BPI), el impacto general de la IA en la inflación depende de la magnitud relativa de estos posibles impulsos a la oferta y la demanda.
Mientras, las inversiones en infraestructura y ciberseguridad necesarias para respaldar la adopción de la IA impulsarán la inflación. El gasto de capital en centros de datos —que entre los llamados hiperescaladores se proyecta que alcance alrededor de 700 mil millones de dólares este año— y las altas cotizaciones de las acciones de las empresas del sector de tecnología están impulsando la demanda en EU. Los requisitos de electricidad para el entrenamiento de modelos y la inferencia también pueden ejercer presión sobre los precios de la energía.
Incluso si la IA resulta ser deflacionaria con el tiempo, existen otras dinámicas inflacionarias que los bancos centrales deben considerar. ¿Las continuas turbulencias geopolíticas convertirán a las perturbaciones de la oferta en algo habitual? ¿Aumentará la demanda el gasto en el envejecimiento de la población y en defensa? Lo que todo esto significa para la “tasa de interés neutral” —en la que la política monetaria no es ni expansiva ni contractiva— es una incógnita. En igualdad de condiciones, un auge del crecimiento impulsado por la tecnología puede, de hecho, elevar esta tasa.
Los bancos centrales deben monitorear con mucha atención la adopción de la IA y su impacto en la productividad, como admitió Warsh en su comparecencia ante el Comité Bancario del Senado de EU el martes. Los responsables de la formulación de políticas también están adoptando con sensatez esta tecnología para respaldar el análisis interno. Sin embargo, si bien se prevé que los modelos de lenguaje de gran tamaño sean transformadores, su impacto en los precios sigue siendo demasiado incierto como para influir en las decisiones sobre las tasas de interés en la actualidad.
