Las autoridades públicas, y los bancos centrales en particular, se están dando cuenta cada vez más del potencial de los grandes conjuntos de datos y análisis, con el desarrollo de técnicas de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML), para proporcionar información estadística nueva y complementaria (Hammer et al ( 2017)). Sin embargo, la pregunta sigue siendo: ¿cómo deberían organizarse las instituciones para beneficiarse al máximo de estas oportunidades? Dos áreas parecen particularmente importantes para los bancos centrales. El primero es cómo organizar su información estadística en relación con su infraestructura de TI. El segundo es pensar estratégicamente sobre cómo utilizar las técnicas apropiadas para procesar y analizar la nueva información recopilada.
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¿Debería blockchain o AI reemplazar a XBRL?
A medida que las comunidades de IA y blockchain han evolucionado, y a medida que investigan nuevos casos de uso para estas tecnologías, reconocen que los estándares de datos maduros y ampliamente utilizados son fundamentales para el buen funcionamiento de las aplicaciones de IA y blockchain. Necesitan estándares de datos que admitan numerosos sistemas de recopilación y análisis de información y que produzcan datos digitalizados de buena calidad, coherentes, limpios y que sean interoperables con otros datos.
El estándar XBRL, debido a su capacidad para crear datos legibles por máquina, consistentes e inequívocos, es un ajuste perfecto para impulsar tecnologías como AI y blockchain.