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Economista
Hace previsiones sobre la economía, construye y ejecuta modelos con datos económicos, asesora en política económica a gobiernos, bancos centrales y empresas, y escribe investigación. Los bancos centrales ya usan el aprendizaje automático en previsión y modelización, pero dicen que no siempre es mejor que los métodos tradicionales y que complementa el criterio experto en lugar de sustituirlo; alrededor de una cuarta parte de sus casos de uso de IA ha llegado a plena producción. Los modelos de lenguaje cometen errores reveladores con los datos económicos, al mezclar primeras publicaciones con revisiones, y en un estudio aleatorizado los equipos que delegaron el trabajo de reproducción en la IA tuvieron éxito con mucha menos frecuencia que los equipos humanos. La Reserva Federal de Estados Unidos dice que la IA no se usa para fijar la política. Estados Unidos prevé un crecimiento del 5% para los economistas.
Toma una previsión que elabores y apunta de qué versión de los datos procede cada insumo.
Esto no es una probabilidad de perder el empleo. Combina qué parte de la carga de tareas del puesto está expuesta a la automatización con hasta dónde ha llegado realmente la adopción: sirve para comparar ocupaciones sobre una base constante, y para nada más.
Escrito para economistas de bancos centrales, administraciones públicas, organismos internacionales, consultoras e investigación; los estadísticos, los científicos de datos y los analistas financieros tienen sus propias páginas. La evidencia es una proyección laboral de Estados Unidos, una encuesta sobre el uso de la IA en los bancos centrales, la máxima autoridad del banco central de Alemania sobre sus modelos de aprendizaje automático, un estudio de la Reserva Federal sobre los errores de los modelos de lenguaje con datos económicos, un estudio aleatorizado sobre la reproducción de investigación económica con IA y un miembro de la Junta de Gobernadores de la Reserva Federal sobre aquello para lo que no se usa la IA; casi todo procede de bancos centrales, y establece cómo usan y limitan la IA las instituciones, no cómo han cambiado el número de economistas o sus horas.
Qué está cambiando de verdad#
La unidad de análisis es la tarea, no el nombre del puesto. Un puesto no se sustituye: se le mueve la mezcla de tareas.
Cada casilla es una tarea. Su tamaño es cuánto pesa en el trabajo; su color, hacia dónde va la tarea. Haz clic en una casilla para ver qué no establece ese juicio.
Relatos de los propios bancos centrales y un estudio de su personal; no miden la precisión de las previsiones en la práctica ni el tiempo de los economistas.
Un experimento con modelos de 2024 y la declaración de una institución; las herramientas más nuevas pueden hacerlo mejor.
La declaración de un solo banco central; no muestra cómo se redactan las notas informativas en otros sitios.
Inferido de las descripciones de las instituciones; ningún registro mide la producción ni la calidad de la investigación.
¿Es este tu trabajo? Dilo y esta página se estrecha a tu parte de él.
El nombre de un puesto es un paquete de tareas compradas juntas, y no hay dos personas con el mismo paquete. No se envía nada a ninguna parte: se queda en este navegador.
Cambios recientes#
Estados Unidos. La oficina de estadística prevé que el empleo de economistas crezca un 5 por ciento de 2025 a 2035, de 18.600 a 19.500, con unas 1100 vacantes al año. Dice que la demanda vendrá de organizaciones que aplican el análisis de grandes datos a la fijación de precios, la publicidad y otros ámbitos, y de una economía mundial más compleja, pero que el empleo dependerá en parte de los presupuestos públicos. No menciona la IA.
Una persona con nombre y con posición reconocida predijo algo públicamente, en una fecha, en una declaración atribuible. Se registra para que quede comprobable quién dijo qué y cuándo, y nunca mueve la evaluación de una tarea, porque una predicción no es una observación. Su valor llega después: el registro queda en la misma página que la evidencia sobre esa ocupación, así que quien lee el pronóstico lee al lado el registro de lo que pasó luego. Esa es la rendición de cuentas; este sitio no publica ningún veredicto sobre si un pronóstico se cumplió.
Alemania. La presidencia del banco central dice que se usan aplicaciones de aprendizaje automático para modelar la inflación, los tipos de interés y el gasto público, así como los volúmenes de préstamos y de comercio; que la experiencia muestra que estos enfoques no siempre son superiores a los tradicionales, y que la IA complementa al personal como herramienta adicional y no sustituye el conocimiento experto; el banco también ha lanzado una plataforma para que el personal configure asistentes basados en texto. La máxima autoridad de la institución describiendo su propio trabajo.
Una empresa lo ha puesto en producción. Puede mover la línea de base, ponderado por la escala y por cuánto se parece ese entorno al tuyo.
Estados Unidos. Lisa Cook, miembro de la Junta de Gobernadores, dice que el Comité Federal de Mercado Abierto no usa la IA para elaborar ni fijar la política, sino para ayudar al personal en otras tareas como redactar, programar e investigar, y que la investigación en la Reserva Federal avanza de forma deliberada y prudente porque muchas herramientas de IA aún no están listas para pasar a producción. La declaración de un miembro de un órgano de decisión sobre una institución.
Un fallo, una marcha atrás, una regulación o un coste están frenando la adopción. Puede bajar una evaluación o ensanchar su incertidumbre.
Estados Unidos, personal de la Junta de la Reserva Federal. Al poner a prueba lo que los modelos de lenguaje recuerdan de los datos macroeconómicos, los autores encuentran un recuerdo preciso en conjunto pero dos errores importantes: mezclar los datos de primera publicación (dato inicial) con revisiones posteriores y mezclar datos de periodos pasados y futuros; en un día cualquiera, es probable que el modelo crea tener en la mano datos que aún no se han publicado, lo que limita su uso para el análisis histórico o para imitar a quienes hacen previsiones en tiempo real.
Una demostración, una prueba de referencia o un artículo muestran que la tarea se puede hacer. Actualiza lo que la tecnología puede hacer, no lo que harán las empresas.
Bancos centrales de todo el mundo, encuestados de septiembre a noviembre de 2024. El informe dice que las aplicaciones de IA han avanzado más en estadística e investigación económica, en particular la predicción inmediata (nowcasting), el análisis de sentimiento y la detección de valores atípicos, pero que apenas una cuarta parte de los casos de uso de IA llega a implantarse a plena escala, de modo que los bancos centrales siguen sobre todo experimentando en lugar de usar la IA en las operaciones diarias. Cuenta casos de uso, no tiempo del personal.
Ensayo a pequeña escala en un entorno real. Nos dice que se están probando las condiciones de despliegue, no que se cumplan, así que un piloto nunca basta por sí solo; dos independientes sí.
Un experimento con 288 investigadores asignados al azar a 103 equipos que reprodujeron computacionalmente resultados publicados de ciencias sociales: equipos solo humanos, equipos asistidos por IA y equipos que guiaban mínimamente a una IA. Los equipos humanos igualaron las tasas de éxito de los equipos asistidos por IA, lograron un éxito 57 puntos porcentuales mayor que los equipos dirigidos por IA y encontraron bastantes más errores graves que ambos. Un documento de trabajo con modelos de 2024.
Una demostración, una prueba de referencia o un artículo muestran que la tarea se puede hacer. Actualiza lo que la tecnología puede hacer, no lo que harán las empresas.
Qué significa esto para ti#
Si estás empezando, cuenta con que los modelos de aprendizaje automático y la ayuda de la IA para programar formen parte del trabajo. Desarrolla aquello para lo que las instituciones dicen que todavía necesitan personas: conocer los datos y sus revisiones, juzgar cuándo un modelo se equivoca y convertir el análisis en un consejo sobre el que alguien pueda actuar.
Cuenta con programar más rápido y con más resultados de modelos que revisar. El juicio sobre lo que significan las cifras para una decisión sigue siendo tuyo.
Tus opciones#
Cuatro direcciones, cada una con sus restricciones reales y con una cosa que puedes probar esta semana. Seguir como estás es una opción legítima; solo tiene que ser una opción elegida.
Conviértete en quien revisa los modelos
Los bancos centrales usan el aprendizaje automático junto a los modelos tradicionales y dicen que no siempre es mejor, y los modelos de lenguaje confunden las versiones de los datos.
El trabajo de validación de modelos se concentra sobre todo en las instituciones más grandes.
Toma una previsión que elabores y apunta de qué versión de los datos procede cada insumo.
Quédate en el análisis y el asesoramiento de políticas
Los bancos centrales dicen que la IA no se usa para fijar la política, y Estados Unidos prevé crecimiento para los economistas.
Los puestos de política económica son pocos y a menudo dependen de los presupuestos públicos.
Enumera qué partes de tu última nota informativa fueron juicio y cuáles fueron trabajo con datos que una herramienta podría haber hecho.
Pasa a la ingeniería de datos para estadísticas económicas
El trabajo de IA de los bancos centrales se concentra en estadística y predicción inmediata (nowcasting), y eso necesita personas que entiendan tanto los datos como los métodos.
Exige sólidas habilidades de programación, y los puestos de estadístico y de científico de datos compiten por él.
Averigua qué conjuntos de datos de tu organización se construyen a mano y quién los mantiene.
Preguntas frecuentes#
No según la evidencia actual. Los bancos centrales usan el aprendizaje automático en previsión y modelización, pero dicen que complementa el conocimiento experto en lugar de sustituirlo, la Reserva Federal no usa la IA para fijar la política y Estados Unidos prevé un crecimiento del 5% para los economistas.
No respondemos a eso con un número de años. Fíjate en si los bancos centrales pasan más IA de los experimentos a producción y en si los modelos dejan de confundir las versiones de los datos. Eso te dice más que cualquier fecha.
No de forma fiable según la evidencia actual. El banco central de Alemania dice que el aprendizaje automático no siempre es superior a los enfoques tradicionales, y el personal de la Reserva Federal halló que los modelos de lenguaje mezclan primeras publicaciones con revisiones y suponen datos que aún no se han publicado.
No bien, según la evidencia hasta ahora. En un estudio aleatorizado sobre la reproducción de resultados publicados, los equipos que guiaban mínimamente a una IA tuvieron éxito 57 puntos porcentuales menos a menudo que los equipos humanos, mientras que los equipos asistidos por IA lo hicieron tan bien como los humanos, pero no mejor.
En qué se apoyan estos juicios#
De los 4 juicios de tarea de esta página, 3 se apoyan en un evento verificado y 1 son inferencia de la plataforma, cada uno etiquetado donde aparece. Detrás hay 1 dimensiones tecnológicas, una trayectoria reconstruida desde que los modelos de lenguaje llegaron al público y 6 eventos verificados.
Ver qué tecnologías, cómo llegó hasta aquí y el método →
Dónde se sitúa en la clasificación oficial: habilidades, conocimientos y trabajos afines →
Otros puestos de la misma función#
Una empresa divide su trabajo en funciones antes de dividirlo en puestos. Estos están en Tecnología y datos junto a este — un hecho sobre los organigramas, no un juicio de que se parezcan ni de que cambien en la misma dirección.
Desarrollador de software júnior · Ingeniero de software con experiencia · Desarrollador frontend · Desarrollador backend · Ingeniero de datos · Ingeniero de aprendizaje automático · Investigador de IA · Tester de software / ingeniero de QA · Analista de datos · Científico de datos · Estadístico · Analista de negocio · Responsable de sistemas de negocio · Técnico de soporte informático / mesa de ayuda · Analista de seguridad (SOC) · Ingeniero de DevOps / ingeniero de plataforma / SRE · Ingeniero de redes · Redactor técnico / ingeniero de documentación · Redactor de solicitudes de subvención / técnico de subvenciones