RECOMENDACIONES TÉCNICAS
Para que la IA se convierta en una herramienta de estabilización y no en un catalizador de crisis, deben cumplirse ciertas condiciones, a veces difíciles.
Diversificación, redundancia y combinación de modelos
Algunos economistas, como Tyler Cowen (Mercatus Center), consideran que la solución no es limitar la IA, sino diversificar su uso. Según él, si más actores desarrollan sus propios modelos, la diversidad de enfoques reducirá el riesgo de ciclos sincronizados. Pero para ello es necesario apoyar la competencia en el desarrollo de la IA financiera, lo que por ahora sigue siendo una quimera. Se necesita una multiplicidad metodológica (diferentes algoritmos, enfoques estadísticos clásicos en paralelo); es necesario introducir modelos de tipo adversarial (pruebas de robustez, escenarios extremos: “¿Qué se rompe si tal factor cambia bruscamente?”); se necesitan dispositivos de “fallback manual” (en caso de duda, volver a las decisiones humanas o semiautomáticas); y hay que multiplicar las arquitecturas redundantes (si un modelo falla, otro toma el relevo, como en ingeniería).
Transparencia, auditabilidad e “IA explicable” Acceder
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