Carlos Melconian Y La gran “deuda” de la IA con el mundo del trabajo

Carlos Melconian habló del dólar y apuntó al futuro de la inflación
El economista y expresidente del Banco Nación volvió a insistir en terminar de sincerar los precios de la economía, y aseguró que hay “que ir a los bifes”
Carlos Melconian
El economista Carlos Melconian habló este sábado del valor del dólar -que bajó $70 en un mes y cierra cada vez más la brecha con el oficial- y apuntó al futuro de la inflación, en medio de especulaciones sobre si continúa a la baja en noviembre o sube. En ese marco, el expresidente del Banco Nación volvió a insistir en terminar de sincerar los precios de la economía.
“Cuando vienen estos programas que intentan modificar la situación preexistente buscando reformas de fondo, que en la Argentina tienen la intención de ser de libre mercado, del tipo de cambio, apertura económica, sumada a la historia argentina, se genera psicológicamente una postura de que vienen contra mí. Este programa no está eximido de eso, de esa postura y de esos actores”, analizó Melconian en diálogo con radio Mitre.
Y sumó: “La predisposición es esta. Los modelos estos traen eso, tenemos que ser Australia o Corea. Es una discusión de la Argentina. Después tenemos que ir a los bifes para saber dónde estamos y qué es lo que se hace. La discusión se circunscribe al tipo de cambio”. En esa misma línea, al ser consultado por el valor del dólar blue -$1120- y el oficial -$1028- el consultor aseguró que “no le sobra nada”.
El blue como los dólares financieros cerraron la semana con bajas nominales.
Por quinto mes consecutivo, tanto el blue como los dólares financieros cerraron con bajas nominales. Desde que el Banco Central (BCRA) empezó a intervenir sobre estos últimos, sumada la oferta de divisas por el blanqueo de capitales y las liquidaciones que hacen los exportadores, hay un “veranito cambiario” que llevó a la brecha a tocar mínimos en cinco años.
“El tipo de cambio tiene que ver con el enfoque fiscal en el país, en la Argentina no se puede tener déficit, gran lección a futuro. También se relaciona con el nivel de exportaciones, el movimiento de capitales, tasas de interés, turismo y algunas cuestiones como la institucionalidad. La Argentina ha demostrado que tocar la moneda no mejora la competitividad porque es un alivio transitorio que después se lo lleva la inflación. A este dólar no le sobra nada, está justito. Está finito. Este programa intentó arrancar con un colchón, pero la inflación fue más que la devaluación”, volvió a remarcar.
En otro tramo de la entrevista, Melconian habló de las predicciones para la inflación de noviembre, que informará el Instituto Nacional de Estadística y Censos (Indec). En octubre fue de 2,7%, la más baja en lo que va del año, en un marco de tranquilidad con el dólar, ajustando discrecionalmente las tarifas de los servicios públicos y sumando meses de superávit fiscal.
“La inflación estaba en el rango del 4% y ahora está en el rango de 3%. Si viene 2,99% mejor, si viene 3,1% peor, pero no cambia nada. La inflación está en el rango del 3%, estamos en el pelotudeo de si empieza con dos o con tres. Son los kilos más jodidos de bajar, no estoy de acuerdo en torturar para bajar al 1% o 2% mensual”, dijo para enviar una recomendación al gobierno de Javier Milei. Y es que en varias entrevistas el exfuncionario criticó algunas políticas económicas de la administración libertaria; el Presidente también le dedicó algunos dardos en distintos discursos.
En tanto, pidió continuar con el sinceramiento de los precios de la economía. “Si bajarla va a ser fijar el cambio o las tarifas, es peor el remedio que la enfermedad. Este gobierno recibió un quilombo marca cañón en términos de los precios relativos. Antes de ir al 5% anual, hay que acomodar los precios”, sostuvo. Y cerró: “Prefiero que a la inflación le cueste bajar y vos puedas decirle a la sociedad argentina que estamos acomodando el quilombo que nos dejaron, pero avises que va a venir un plan de estabilización de shock”.

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La gran “deuda” de la IA con el mundo del trabajo
La evolución de las aplicaciones basadas en inteligencia artificial; sus secretos para escalar en términos de usuarios y optimización
Victoria Menghini
Scofield, sobre la regulación de la IA: "Las propias empresas parecen estar bastante ansiosas por interactuar con los reguladores"
En el vasto universo de las aplicaciones basadas en inteligencia artificial (IA), la cantidad de usuarios parece infinita. Solo Chat GPT, por ejemplo, cuenta con 200 millones, según datos de OpenAI de agosto de 2024. Pero, ¿cuál es el secreto de los gigantes tecnológicos para escalar estas apps no solo en cantidad de usuarios, sino también en términos de optimización? Las pruebas A/B son una de sus herramientas estrella.
Se trata de una suerte de experimento que utilizan las empresas para comparar dos versiones de un producto y determinar cuál funciona mejor a partir de métricas específicas, como la tasa de clics, conversiones o tiempo de interacción. Para ello, los usuarios -sin saberlo- son divididos en dos grupos de forma aleatoria y expuestos a versiones diferentes de la misma app. En diálogo  Skye Scofield, head of marketing de Statsig -empresa que cuenta con una mayoría de empleados que provienen de Facebook y tiene a OpenAI, Anthropic y Notion como clientes-, habló sobre la importancia de estas herramientas para la IA, su evolución en el tiempo, los límites del uso de los grandes volúmenes de datos y la “deuda” de la IA con el mundo del trabajo.
-Ya pasaron dos años del lanzamiento de herramientas como Chat GPT, ¿cuál es tu opinión sobre la evolución de estas tecnologías y su impacto en los próximos años?
-En ese momento, hubo una explosión de Chat GPT, pero la idea de que las aplicaciones de IA funcionen a gran escala era algo que no habíamos visto ni pensado. Hoy, estas aplicaciones tienen cientos de millones de usuarios y el problema que las empresas de IA están tratando de resolver es cómo optimizar estas apps, así como también garantizar un desarrollo responsable y continuo de esta tecnología. Creo que los desafíos principales son la optimización, la escala y la responsabilidad.
-Statsig ofrece a las empresas pruebas A/B para mejorar la experiencia del usuario. ¿Cómo funciona la inteligencia artificial en este producto y qué beneficios tiene en comparación con los métodos tradicionales?
-Las pruebas A/B no son nada nuevo en tecnología, pero sí lo son en el mundo de la IA. Es la herramienta secreta que tuvo la última generación de grandes empresas tecnológicas. Al usar Facebook, por ejemplo, uno estaba expuesto a miles de pruebas A/B y experimentos sin saberlo. Lo que hacen es recopilar datos sobre cuál de esas experiencias es mejor para optimizar, como el tiempo en la aplicación o la calidad de respuestas que se obtienen. Todo eso se utiliza para mejorar la experiencia de la aplicación y es una técnica muy poderosa y sencilla al mismo tiempo. Esta herramienta la adoptan casi todas las empresas de IA porque es buena en términos de rendimiento, riesgos y seguridad.
-El uso de datos e información es un aspecto crucial para la IA. ¿Qué límites deberían respetar empresas como Statsig u OpenAI en este sentido?
-En primer lugar, creo que es esencial cumplir con las regulaciones de datos existentes. Es algo que Statsig se toma muy en serio, al igual que empresas como OpenAI. Es probable que se necesite una nueva regulación sobre el tipo de datos de usuario que se recopilan, así como el tipo de propiedad de un perfil. Es una cuestión que los gobiernos deberían decidir y creo que, afortunadamente, las compañías de IA han sido muy proactivas a la hora de trabajar con los organismos reguladores para garantizar que sea una conversación bidireccional.
-¿Cuál es tu opinión sobre la regulación de la IA?
-Es una tecnología nueva, por lo que hay muchas cosas que estamos aprendiendo y no conocemos del todo. Es un problema complicado porque uno no quiere sofocar el desarrollo de esta tecnología con demasiada regulación, pero al mismo tiempo hay que ser proactivo en la creación de controles. En comparación con olas tecnológicas anteriores, la diferencia radica en que las propias empresas parecen estar bastante ansiosas por interactuar con los reguladores, en lugar de simplemente construir de forma aislada y, de hecho, están señalando problemas de manera proactiva sobre privacidad de datos o ética.
Skye Scofield, head of marketing de Statsig
-¿En qué aspectos la IA está todavía en “deuda” con el mundo del trabajo? ¿Qué cosas están yendo más lento de las expectativas?
-Creo que hace dos años -y todavía hoy-, había mucho entusiasmo en torno a la idea de que la IA pueda, de forma autónoma e independiente, completar tareas. Todavía no hemos visto eso y tampoco hay muchos ejemplos. De hecho, las interfaces que utilizamos como usuarios con las empresas de IA todavía se parecen en su mayoría a interfaces de chat. Chat GPT es el más común. Entonces, creo que para ver “entidades” verdaderamente independientes falta mucho, aunque es difícil saberlo.
-¿Statsig está desarrollando nuevos productos basados en IA?
-Sí, desarrollamos productos muy técnicos para programadores. Por ejemplo, las empresas nos utilizan para realizar cambios en su código y configurar sus aplicaciones. Por lo tanto, estamos creando características para que, una vez que Statsig esté implementado en su app, podamos hacer correcciones automáticamente sobre el código o cambios basados en decisiones de la compañía.
Para Scofield, "falta mucho" para ver IAs que realizan tareas de forma independiente y autónoma
-¿Cómo ves el futuro y la evolución de la experimentación en productos digitales?
-La historia hasta ahora ha sido el aumento de su uso a lo largo del tiempo. Creo que la experimentación fue increíblemente útil para las máquinas y determinar el engage con los usuarios. Para Facebook, fueron las publicaciones; para Netflix, es la próxima película que uno quiere ver; y para Airbnb, el lugar donde hospedarse. La IA ofrece la posibilidad de optimizar muchas cosas más, realmente vemos un gran futuro y hay grandes compañías de tecnología, como OpenAI, Notion, Brex y Figma, que ya utilizan la experimentación. También esto es una gran oportunidad para empresas más chicas. Es una herramienta accesible, en la que no necesitas construir tu propio modelo ni contar con grandes volúmenes de datos para lograr una experiencia de usuario única. Entonces, facilita la creación de productos de software.

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