Reseña

La llegada de la inteligencia artificial (IA) en el ciclo económico ha generado una transformación importante en distintos sectores industriales. Al analizar los casos de estudio, es posible reconocer patrones de uso, el efecto en las empresas emergentes y una diversidad de aciertos y errores; sin embargo, se necesita examinar el sesgo de la IA en relación con los principios reales de la economía keynesiana y las variaciones a lo largo del tiempo.
La implementación de la inteligencia artificial varía considerablemente entre los distintos sectores de la industria, hacia una transformación significativa gracias al rápido avance de la inteligencia artificial (IA). Las startups que forman parte de esta revolución aplican tecnologías de IA como el aprendizaje automático (ML), el análisis predictivo y los algoritmos de optimización para aumentar la eficiencia energética, gestión de la red e integrar fuentes de desarrollo sostenible.
Es crucial que todos los profesionales desde la transdisciplinariedad colaboren para crear políticas que fomenten el uso responsable de la inteligencia artificial en economía y finanzas. Asimismo, la formación y educación en nuevas tecnologías deben ser prioritarias, garantizando que la próxima generación de profesionales esté adecuadamente preparada para aprovechar al máximo las capacidades de la IA. Por lo tanto, el futuro de la inteligencia artificial en el sistema de contabilidad macroeconómica es alentador, pero demanda un enfoque cuidadoso y coordinado. La cooperación entre el sector público y privado será fundamental para maximizar los beneficios y minimizar los riesgos, dando lugar a una nueva era de innovación y eficiencia en la contabilidad macroeconómica.
Ahora bien, la implantación de simuladores basados en inteligencia artificial para la econometría ofrece profundas oportunidades de mejorar la eficiencia y la precisión, pero también plantea una serie de propuestas que deben ser abordadas con cuidado. La clave para una implementación exitosa reside en encontrar un equilibrio entre la innovación tecnológica y el manejo adecuado de los posibles riesgos asociados.
Estas técnicas numéricas han progresado y se han ajustado a las realidades económicas fluctuantes, pero continúan siendo significativos para comprender la estructura fundamental del flujo circular en la economía. Sin embargo, el que más destaca es el modelo keynesiano, que según Ros (2011), es la forma común en que los mercados suelen abordar una demanda insuficiente de un bien o servicio, como sucede con el trabajo, a través de una disminución en el precio de ese bien o servicio. En este sentido, el libro difunde teorías, métodos, aplicaciones y análisis de la inteligencia artificial (IA) como agente transformador en el ámbito de la economía y finanzas. Por ende, la incorporación de herramientas avanzadas basadas en IA puede optimizar la manera en que se recogen, procesan y analizan los datos económicos.