A través de la redacción de un caso, los responsables de las políticas públicas pueden practicar, desarrollar aún más las habilidades analíticas críticas y obtener perspectivas más amplias y un conocimiento más profundo de la naturaleza compleja de las políticas públicas en la práctica. Los estudios de caso escritos para la transferencia de conocimientos nacionales e internacionales pueden utilizarse como materiales de aprendizaje clave en las universidades para capacitar a los estudiantes de políticas públicas para que se capaciten en la redacción de sus propios estudios de caso. Conscientes del valor educativo de la capacitación basada en casos, un número cada vez mayor de instituciones financieras multilaterales de desarrollo (IFD) se han asociado con el mundo académico en el aprendizaje basado en casos. El proyecto conjunto de la Agencia de Cooperación Internacional del Japón (JICA, por sus siglas en inglés) y la Universidad Internacional del Japón sobre la realización de investigaciones sobre estudios de casos ilustra la creciente asociación entre instituciones. Este proyecto conjunto tiene como objetivo desarrollar materiales de casos que se utilizarán para instruir a los participantes internacionales que son funcionarios gubernamentales de nivel medio o superior en el Programa de Estudios para el Desarrollo (DSP, por sus siglas en inglés) de JICA. Los temas de los estudios de caso se centran en la promoción de las experiencias de desarrollo de Japón.
En ADBI, los programas existentes apoyan a los funcionarios gubernamentales de los países en desarrollo en la redacción y publicación de sus estudios de caso. Desde julio de 2019, se han publicado 18 estudios de caso en línea sobre los estudios de casos de desarrollo de ADBI para el acceso abierto. Varios casos se han utilizado como material de clase en el Programa de Capacitación de la Universidad de Stanford ADBI sobre Redacción de Estudios de Casos para Políticas Públicas y la Academia de Liderazgo para el Desarrollo (LAD) de la Universidad de Stanford. Supervisados por profesores de Stanford y consultores sénior de ADBI, los estudios de caso «Water for the Poor—Dhaka’s Water Utilities Turnaround Challenge» (Nguyen Thuy An 2021) y «Promoting Entrepreneurship in Bhutan» (Fujita et al. 2022) se han incorporado a series de conferencias posteriores por su valor académico en la enseñanza del aprendizaje basado en casos. La colaboración continua entre los sectores público y privado para enriquecer los recursos académicos para el aprendizaje basado en casos contribuirá aún más a la creación de capacidad en materia de políticas públicas.
Autor: Diana Alejandra Loyola Sanchez
Siglo del Hidrógeno
Visión general
En los últimos años, un número cada vez mayor de países se ha comprometido a lograr cero emisiones netas. En abril de 2022, 131 países que cubren el 88% de las emisiones mundiales de gases de efecto invernadero habían anunciado objetivos de cero emisiones netas. Las emisiones antropogénicas ya han provocado un aumento de la temperatura global de 1,1°C en comparación con los niveles preindustriales. Existe un amplio entendimiento de que el cero neto para 2050 es imperativo para aumentar las posibilidades de mantener este aumento de temperatura dentro de 1,5°C. Este enfoque renovado significa que las emisiones de todos los usos finales de la energía deben mitigarse. Mientras que la eficiencia energética, la electrificación y las energías renovables pueden alcanzar el 70% de la mitigación necesaria, el hidrógeno será necesario para descarbonizar los usos finales donde otras opciones son menos maduras o más costosas, como la industria pesada, el transporte de larga distancia y el almacenamiento estacional de energía. Teniendo en cuenta estas aplicaciones, el hidrógeno podría aportar el 10% de la mitigación necesaria para alcanzar el Escenario IRENA de 1,5°C y el 12% de la demanda final de energía.
Hoy en día, el hidrógeno se produce sobre una base comercial: se utiliza como materia prima en la industria química y en las refinerías, como parte de una mezcla de gases en la producción de acero y en la generación de calor y electricidad. La producción mundial se sitúa en torno a los 75 MtH2/año como hidrógeno puro y 45 MtH2/año adicionales como parte de una mezcla de gases. Esto equivale al 3% de la demanda mundial de energía final y es similar al consumo anual de energía de Alemania.
El hidrógeno es un vector energético versátil (no una fuente de energía). Se puede producir a partir de múltiples materias primas y se puede utilizar en prácticamente cualquier aplicación (consulte la Figura 1). La electricidad renovable se puede convertir en hidrógeno a través de la electrólisis, lo que puede combinar el aumento continuo de la energía renovable con todos los usos finales que son más difíciles de electrificar. Este acoplamiento también permite que los electrolizadores aporten flexibilidad a la red, complementando alternativas como las baterías, la respuesta a la demanda y el vehicle-to-grid en la electrificación inteligente.
Aprobación de ETF para bitcoin – Nueva ropa para el emperador desnudo
El nivel de precios de Bitcoin no es un indicador de su sostenibilidad. No hay datos económicos fundamentales, no hay un valor razonable del que se puedan derivar pronósticos serios. No hay «prueba de precio» en una burbuja especulativa. En cambio, una deflación de la burbuja especulativa muestra la eficacia del lobby de Bitcoin. La capitalización «de mercado» cuantifica el daño social general que se producirá cuando el castillo de naipes se derrumbe. Es importante que las autoridades estén atentas y protejan a la sociedad del lavado de dinero, los delitos cibernéticos y de otro tipo, las pérdidas financieras para las personas con menos educación financiera y los grandes daños ambientales. Este trabajo aún no se ha hecho.
El coste de no emitir un euro digital
A lo largo de la historia, las transformaciones monetarias han sido el resultado de una interacción dinámica entre el progreso tecnológico, los cambios en las preferencias humanas y la evolución institucional.
A principios del Renacimiento, el comercio y la innovación financiera florecieron en las ciudades-estado italianas. La introducción de las cartas de cambio y la corresponsalía bancaria liberó a los comerciantes de los peligros de transportar engorrosas monedas de oro y plata y promovió métodos de pago seguros que, a su vez, facilitaron el comercio internacional. La riqueza sustancial de las ciudades-estado italianas podría utilizarse como base para el esplendor del Renacimiento italiano.
Hoy en día, nos encontramos de nuevo en un punto crucial en la evolución del dinero. El panorama económico está cambiando de una manera sin precedentes. La innovación digital ha marcado el comienzo de una nueva era con el potencial de desbloquear enormes oportunidades. Estos cambios afectan inevitablemente a los pagos y al dinero, que se están volviendo tan digitales como nuestras economías.
Los bancos centrales de todo el mundo se están preparando para esta nueva era digital, reconociendo tanto las oportunidades como los desafíos que conlleva. Están explorando activamente el potencial de emitir un instrumento de pago digital junto con el efectivo como el siguiente paso lógico en la evolución del dinero del banco central. Según una encuesta del BPI3, en 2022, de un grupo de 86 bancos centrales encuestados, 80 (o el 93%) participaron en algún tipo de trabajo con CBDC, que va desde la investigación y la prueba de concepto hasta los proyectos piloto y también las CBDC en vivo. El Banco Central Europeo es uno de ellos, ya que el Consejo de Gobierno del BCE ha decidido recientemente iniciar la fase de preparación del proyecto del euro digital.4
Los bancos centrales han proporcionado durante mucho tiempo medios de pago fiables como un bien público y un ancla de estabilidad para el sistema financiero y monetario. ¿Por qué no deberían hacer lo mismo en la era digital y ser los únicos en no ofrecer una versión digital de su producto?
Pero hoy en día hay escépticos que afirman que emitir CBDC sería infructuoso. Algunos creen que un euro digital puede no ser lo suficientemente exitoso; Muchos se preguntan qué beneficios específicos podría ofrecer que los métodos de pago existentes aún no proporcionan. Al mismo tiempo, otros temen que un euro digital pueda tener demasiado éxito y crear inestabilidad al desafiar potencialmente los depósitos bancarios tradicionales.
Los problemas de la transición de China
Aunque China se está moviendo para alinearse internacionalmente en finanzas verdes y ESG, históricamente, no ha dependido de la inversión extranjera para financiar su desarrollo. Las contribuciones extranjeras representan sólo alrededor del 3% de las inversiones totales de China.
«Pero el objetivo del banco central chino sigue siendo atraer financiación privada, nacional y extranjera, para apoyar al país en la financiación de sus objetivos de cero emisiones netas», dice Ng.
En línea con esto, la AIGCC lanzó un nuevo grupo de trabajo el año pasado para satisfacer el creciente interés de los inversores en el mercado chino. El grupo está copresidido por Peiyuan y Flora Wang, directora de Stewardship, Asia y Portfolio Manager de Fidelity International.
Según Kwan, durante la reunión inaugural del grupo, el funcionario gubernamental de alto nivel Chai Qimin, director de Planificación Estratégica del Centro Nacional para la Estrategia de Cambio Climático, destacó la necesidad de invertir en el país. El Ministerio de Ecología y Medio Ambiente de China considera que para alcanzar el objetivo de neutralidad de carbono de China para 2060, se necesitará una inversión estimada de 139 billones de yuanes (21 billones de dólares), con un déficit de financiación a largo plazo de 1,6 billones de yuanes al año.
Pero en un clima de tensiones internacionales latentes, muchos inversores siguen desconfiando de China, un problema en el que Cary Krosinsky, director ejecutivo del Instituto de Finanzas Sostenibles y profesor de la Universidad de Brown y Yale, ha dedicado gran parte de su carrera. En 2021, escribió un libro en el que explicaba por qué la cooperación financiera entre Occidente y China era vital para resolver los desafíos de sostenibilidad del mundo, aunque aparentemente no hay una manera fácil de lograrlo.
«Tuvimos a John Kerry [ex enviado de Estados Unidos para el clima] en nuestra clase hace cinco años, y estaba bastante molesto porque la administración anterior [de Trump] había roto la relación entre Estados Unidos y China que se había esforzado por construir en el período previo al Acuerdo de París», dice Krosinsky. «En efecto, estaba muy interesado en que ambas partes trabajaran juntas para aumentar la energía renovable, en particular en el mundo en desarrollo».
Como la segunda reserva de capital de riqueza más grande del mundo, China debería ser técnicamente un destino de inversión atractivo, argumenta Krosinsky. «Los actores del sector financiero en Occidente siguen tratando de averiguar cómo jugar en China y evaluar elementos como cuánto vale una empresa y si podrán sacar su dinero del país», añade. Para un país con el segundo mayor número de multimillonarios del mundo y un atractivo potencial de crecimiento, hay una carrera para aprovechar eso, a pesar de los desafíos».
Información privilegiada de la EBA sobre DPM 2.0
Los sistemas y procesos de recopilación de datos de la Autoridad Bancaria Europea (EBA) y la Autoridad Europea de Seguros y Pensiones de Jubilación (EIOPA) están siendo objeto de una importante revisión para mejorar su eficiencia y eficacia. En una entrevista en profundidad con la EBA, nos ponemos al día sobre el progreso hasta el momento, aprendemos qué significará la iniciativa para una variedad de partes interesadas y echamos un vistazo al futuro. Sabemos que muchos de nuestros lectores siguen estos acontecimientos con interés, así que no se pierda estas ideas vitales, directamente de la EBA.
La iniciativa actual tiene como objetivo mejorar la flexibilidad, armonizar la presentación de informes y mejorar la eficiencia. La EBA afirma que el metamodelo final del DPM 2.0 ha sido publicado y ahora se está poniendo a prueba en marcos de presentación de informes seleccionados, antes de su implementación en todo el Marco de presentación de informes de la EBA v4.0.
La entrevista también reflexiona sobre la coevolución del DPM y el estándar XBRL para permitir informes más ágiles. La EBA está actualmente en transición del formato xBRL-XML al más compacto xBRL-CSV, con el objetivo de completarlo a finales de 2025, y enfatiza la importancia de XBRL para el regulador: “La EBA subraya su dedicación a mantener un lenguaje de informes comerciales extensible (XBRL) como un componente fundamental de nuestro marco de información regulatoria”.
En el ojo de la tormenta de la IA
La prevalencia de la inteligencia artificial (IA) aumentó en 2023, una tendencia que seguramente continuará este año, pero el crecimiento de la tecnología se ve afectado por los riesgos derivados de la mala gobernanza.
El uso de la IA ya está muy extendido, como lo ilustra una encuesta de la consultora de gestión McKinsey, que encontró que el 79% de los encuestados ha tenido alguna exposición a la IA generativa y el 22% ya la usa regularmente en su trabajo.
El sistema de IA más conocido, ChatGPT, superó los 100 millones de usuarios únicos dos meses después de su lanzamiento en noviembre de 2022, y se estima que fue utilizado por 1.700 millones de personas en un año. Según una investigación de la empresa de TI Infosys, la IA añadirá 14 billones de dólares en valor bruto a las empresas para 2035, mientras que Goldman Sachs estimó que la IA generativa podría aumentar el PIB mundial en un 7% para 2033.
Los gobiernos ya están desplegando sistemas de IA en ámbitos como la vivienda, el empleo, el transporte, la educación, la salud, la accesibilidad y la justicia, y es probable que el uso de la tecnología aumente aún más en 2024.
En los sectores público y privado, podría ser transformador, mejorando la eficiencia, reduciendo los costos para las corporaciones y acelerando la automatización. Esto también significa pérdidas de empleo: un análisis de marzo de 2023 de Goldman Sachs proyectó que la IA podría reemplazar el equivalente a 300 millones de puestos de trabajo a tiempo completo.
Sin embargo, la IA plantea graves riesgos, como facilitar las violaciones de los derechos humanos, exacerbar los desequilibrios de poder de la sociedad, perpetuar la desigualdad racial y perturbar los procesos democráticos.
Estos riesgos son en gran medida evitables y pueden deberse a la mala gobernanza de la tecnología.
¿Es importante la concienciación sobre el medio ambiente y la salud para la elección del combustible en el hogar? Evidencia empírica de Asia Central
Utilizando la encuesta de energía de los hogares que se llevó a cabo en persona en el territorio del valle de Ferganá, que se encuentra en tres países de Asia Central, a saber, el este de Uzbekistán, el sur de la República Kirguisa y el norte de Tayikistán, durante julio y agosto de 2023, este estudio proporciona los siguientes resultados clave y recomendaciones de políticas basadas en evidencia para promover la calefacción limpia entre los hogares.
En primer lugar, los pobres en energía (que comprenden el 66% de la población) son más propensos a utilizar combustible sucio para la calefacción, por lo que los hogares pobres en energía son más propensos a la «acumulación de combustible». Por lo tanto, la transición energética de la calefacción sucia a la limpia requerirá más incentivos y apoyo para los hogares en situación de pobreza energética.
En segundo lugar, los hogares que se preocupan por el daño ambiental son menos propensos a elegir combustible sucio para la calefacción, pero solo entre aquellos que no son pobres energéticamente. La concienciación sobre el daño al medio ambiente no es significativa para la elección del combustible de calefacción entre las personas pobres en energía, por lo que el aumento de la conciencia medioambiental tendrá un impacto limitado en el cambio a una calefacción limpia. Por otro lado, la concienciación sobre los efectos en la salud tiene un efecto significativo en la elección del combustible para calefacción en todos los grupos (pobres y no pobres en energía). Por lo tanto, la sensibilización sobre el medio ambiente para promover el cambio a una calefacción limpia tendrá un impacto limitado (afectará principalmente a las personas que no son pobres en energía y no tendrá ningún impacto en las personas pobres en energía), mientras que la sensibilización sobre los impactos en la salud tendrá un mayor efecto en todos los grupos (pobres y no pobres en energía). Es más probable que las políticas de concienciación sobre los efectos del combustible sucio en la salud tengan un mayor efecto en el cambio de combustible que la concienciación sobre el daño medioambiental.
En tercer lugar, la conciencia ambiental es la principal razón por la que los hogares cambian la calefacción sucia por la limpia; Sin embargo, el uso real de la calefacción limpia se ve afectado por la conciencia ambiental solo para las personas que no son pobres en energía, lo que indica que las personas pobres en energía, aunque podrían ser conscientes de los impactos ambientales, tienen una capacidad limitada para cambiar de calefacción sucia a limpia, lo que podría deberse a otros factores, como el acceso limitado a la financiación para cambiar el sistema de calefacción (o mudarse de casa). o el acceso a la calefacción limpia o su asequibilidad.
En general, nuestros resultados sugieren que aumentar la conciencia ambiental no es suficiente para que los hogares en situación de pobreza energética adopten combustibles modernos. También necesitarán más apoyo político, además de crear conciencia, como mejorar el acceso a la financiación, el acceso a la calefacción limpia y su asequibilidad.
Probando los límites cognitivos de grandes modelos lingüísticos
Las actividades de los bancos centrales son adecuadas para la aplicación del aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA), lo que refleja la amplia disponibilidad de datos estructurados y no estructurados, junto con la necesidad de análisis sofisticados para respaldar las políticas. Incluso antes de que la IA se convirtiera en el centro de atención de los comentarios populares y de la fascinación generalizada, los bancos centrales habían sido los primeros en adoptar métodos de aprendizaje automático en estadística, análisis macroeconómico y regulación/supervisión (véase Araujo et al (2022, 2023)). Los hallazgos de este boletín no restan valor a los avances tangibles y rápidos que se están logrando en estas áreas, así como en las aplicaciones científicas de la IA que han experimentado un rápido progreso.
Sin embargo, nuestros hallazgos sugieren que se debe tener precaución al implementar grandes modelos de lenguaje en contextos que requieren un razonamiento económico cuidadoso y riguroso. La evidencia hasta ahora es que la generación actual de LLM no alcanza el rigor y la claridad en el razonamiento requeridos para los análisis de alto riesgo necesarios para las aplicaciones de banca central. Como se explica en el anexo, la ingeniería rápida y otros métodos para persuadir al LLM para que dé la respuesta correcta no vienen al caso en nuestro experimento.
En términos más generales, nuestros hallazgos se suman al debate sobre si las limitaciones de la generación actual de grandes modelos lingüísticos simplemente reflejan los límites contingentes planteados por el tamaño del texto de entrenamiento y el número de parámetros del modelo, o si los límites reflejan límites más fundamentales del conocimiento adquirido solo a través del lenguaje. Por un lado, Wei et al (2022) muestran que los LLM muestran «capacidades emergentes» (nuevas capacidades que no están presentes en modelos más pequeños) a medida que el tamaño de la red neuronal se eleva por encima de un umbral crítico. Los LLM suficientemente grandes son capaces de realizar tareas como la suma de tres dígitos, responder a preguntas intrincadas y exhibir capacidades generalizadas de lenguaje natural, una hazaña inalcanzable por modelos más pequeños con datos limitados. Del mismo modo, en su trabajo seminal, Bubeck et al (2023) exploran las competencias multifacéticas de los LLM. Si bien reconocen las limitaciones, los autores siguen siendo optimistas sobre el potencial del modelo para superar el rendimiento humano en ciertos dominios y argumentan que términos como «razón», «conocimiento», «habilidades», «planificación» y «aprendizaje» se aplican correctamente a dichos modelos.
¿Qué tan bien entienden los modelos de IA como GPT-4 los datos XBRL?
Hace un par de semanas comentamos desfavorablemente sobre el uso de versiones PDF de presentaciones de la SEC como entradas para modelos de lenguaje grande (LLM). Estamos mucho más interesados en cómo se pueden aprovechar estas herramientas para examinar datos estructurados.
Los ejemplos incluyen las presentaciones estructuradas con formato Inline XBRL proporcionadas a la SEC por todas las empresas que cotizan en bolsa en los Estados Unidos.
Así que pensamos que deberíamos hacer algunos experimentos por nuestra cuenta. En un nuevo blog, nuestro director de orientación, Revathy Ramanan, profundiza en lo que es posible con algunos enfoques muy simples para el análisis basado en LLM que se basa en estados financieros XBRL estructurados en lugar de archivos PDF no estructurados.
Este blog explica nuestro proceso y establece algunos hallazgos iniciales tentativos. Usamos Chat GPT 4 para este trabajo (incluso XBRL International puede permitírselo). Para ser honesto, estamos mucho más interesados en lo que se puede hacer con estas herramientas. Parece que se está abriendo un capítulo completamente nuevo, pero será necesaria una amplia gama de experimentación, utilizando LLM personalizados.
En pocas palabras, cuanto más hacemos en este espacio, más nos convencemos de que la divulgación de datos estructurados y confiables en XBRL (de los cuales la administración es responsable) produce una única fuente de verdad y una mina de oro analítica para la inteligencia artificial. Los datos están en todas partes. Los datos confiables no tienen precio. Por supuesto, el hecho de que la IA pueda consumirlo fácilmente es muy positivo, pero todavía estamos en el punto más temprano de este viaje.