El BPI avisa de que el 'boom' de la IA aumenta el riesgo de errores de los bancos centrales

El auge de la inteligencia artificial puede llegar a alterar indicadores clave como los tipos de interés naturales y el desempleo, frecuentemente utilizados en el análisis de la política monetaria, aumentando el riesgo de una "mala calibración" por parte de los bancos centrales, según un informe publicado este martes por el Banco de Pagos Internacionales (BPI).

"La considerable incertidumbre en torno a los efectos de la IA plantea varios desafíos para la política monetaria y la estabilidad financiera", señalan los autores del estudio del banco de los bancos centrales.

En este sentido, consideran que la IA tiene capacidad de afectar simultáneamente a la oferta y la demanda, tanto de forma cíclica como estructural, con efectos diferentes entre sectores, lo que complica la evaluación de las tendencias subyacentes.

De este modo, una fuerte actividad puede reflejar factores de demanda temporales en lugar de aumentos sostenidos de la producción potencial, mientras que las ganancias de productividad son desiguales y difíciles de medir.

"El auge de la IA puede, por lo tanto, alterar indicadores clave no observables, como los tipos de interés naturales y el desempleo, frecuentemente utilizados en el análisis de la política monetaria", advierten.

Por otro lado, más allá de la magnitud y la dirección de los efectos, los economistas del BPI subrayan la existencia de diferencias en su 'timing', pues la IA podría ejercer presión alcista sobre la inflación antes de volverse desinflacionaria a medida que se amplían las ganancias de productividad y se ajusta la oferta.

De tal modo, si bien es posible que ya estén surgiendo efectos inflacionarios a corto plazo, aunque de forma moderada, es probable que los efectos desinflacionarios derivados de una mayor productividad o de cambios en la percepción que tienen los trabajadores de su poder de negociación surjan de forma más gradual.

En este sentido, si los bancos centrales sobreestiman las mejoras de la oferta o subestiman el aumento de la demanda subyacente, la política modetaria puede seguir siendo demasiado expansiva; mientras que, al contrario, podría conducir a condiciones innecesariamente restrictivas, por lo que, en este contexto, un enfoque gradual y basado en datos, como el que defiende el Banco Central Europeo (BCE), puede ayudar a reducir el riesgo de errores.

Asimismo, los autores avisan de que el auge de la IA también podría tener importantes implicaciones para la estabilidad financiera, ya que puede alterar los modelos de negocio de sectores específicos y generar efectos negativos en sus cotizaciones bursátiles y perspectivas de empleo, como ocurrió con las empresas de software como servicio (SaaS) en febrero de 2026.

Además, en algunas jurisdicciones, los elevados beneficios de las exportaciones también podrían contribuir a la formación de burbujas en los precios de los activos nacionales.

En términos más generales, advierten de que, un riesgo clave en la coyuntura actual, es que las expectativas sobre el impacto transformador de la IA sean excesivamente optimistas, lo que aumenta el riesgo de sobreinversión, mala asignación de recursos y un deterioro de la calidad crediticia.

"Una corrección en los precios de los activos podría endurecer las condiciones financieras, frenar la inversión y debilitar la demanda agregada", concluyen.