A mediados de la década de 2000, las estadísticas de inflación de Argentina, otrora fiables, se transformaron en un foco de controversia. Las cifras oficiales comenzaron a apartarse de las estimaciones independientes. Al principio, las discrepancias eran insignificantes. Pero luego empezaron a crecer. Para 2007, las estimaciones de la inflación de los analistas privados triplicaban la tasa oficial declarada. La credibilidad del instituto nacional de estadística de Argentina se desplomó. Los inversionistas perdieron la confianza y retiraron sus fondos. A las autoridades les resultaba difícil tomar decisiones sin contar estadísticas precisas que les sirvieran de guía, y eso agravó los desafíos que ya enfrentaba la economía.
Pero el problema era aún más profundo: la oficina de estadísticas estaba mermada por la escasez crónica de recursos y las interferencias políticas. Cuando no hay independencia ni recursos adecuados, la integridad de los datos económicos —y las decisiones adoptadas en función de ellos— se ve comprometida.
En un mundo saturado de datos como el actual, la función de las oficinas nacionales de estadística (ONE) reviste más importancia que nunca. Como fuente fiable de estadísticas oficiales, las oficinas son el fundamento de la formulación de políticas basadas en datos empíricos. Sin embargo, la mayor complejidad económica y social y la competencia de fuentes de datos no verificadas están poniendo a prueba la capacidad de las oficinas para cumplir esta función.
Además de la manipulación, el descuido de la calidad de las estadísticas puede tener consecuencias graves. Las bases de las series del PIB y la inflación deben modificarse periódicamente para que sigan siendo útiles. Tras una espera de 20 años para cambiar la base de sus cuentas nacionales, en 2010 Nigeria anunció que su economía era casi un 60% más grande que las estimaciones anteriores. Las revisiones de ese tipo modifican por completo el panorama económico.
Para ser eficaces, las ONE deben ser independientes, tener acceso a los datos y contar con financiamiento adecuado. Deben ser capaces de innovar, de adaptarse y de publicar estadísticas de alta calidad.
Mayor complejidad
Los datos son omnipresentes. La escala de la información que ahora generan tecnologías como las plataformas de redes sociales y los dispositivos inteligentes no tiene precedente. Combinados con la creciente potencia computacional y con la inteligencia artificial, los datos pueden transformarse en conocimiento, si bien estas herramientas también generan resultados engañosos o enteramente inventados.
Los grandes modelos del lenguaje siguen sufriendo alucinaciones. Por ejemplo, los modelos más importantes siguen siendo incapaces de generar cifras precisas cuando se les pide que elaboren un cuadro de las tasas de crecimiento de la economía usando la versión más reciente del informe Perspectivas de la economía mundial del FMI, incluso cuando se les proporciona la fuente. La mayoría de las cifras se aproximan, pero son incorrectas, lo que podría ser incluso más peligroso que si los errores fueran garrafales: los errores plausibles son más difíciles de detectar y es más probable que lleven a conclusiones equivocadas.
En cambio, las ONE fundamentan sus datos en conceptos y metodologías armonizados internacionalmente. Su compromiso con la transparencia genera confianza. Las ONE aportan un parámetro de referencia que permite medir otras fuentes de datos. En un mundo donde la desinformación se propaga con rapidez y es más fácil que nunca manipular los datos, la integridad de las estadísticas oficiales es indispensable.
Además, la complejidad y el grado de interconexión de la economía mundial actual exigen datos integrados y bien definidos. Se trate de dar seguimiento a la inflación, de medir el desempleo o de evaluar el crecimiento económico, las autoridades necesitan estadísticas precisas y comparables entre países. Gracias a las ONE y a las normas mundiales, los datos se transforman en una base fiable para los debates sobre políticas, que ayuda a que las deliberaciones giren en torno a las políticas propiamente dichas y no a la validez de las cifras subyacentes.
Desafíos crecientes
Pese a su importancia, las ONE se enfrentan a desafíos cada vez más complejos. Uno de los más acuciantes es la tasa de respuesta cada vez más baja a las encuestas tradicionales. La tasa de respuesta a la Encuesta de la Fuerza de Trabajo del Reino Unido se redujo a menos de un 15% en 2023, lo que llevó a suspender temporalmente la publicación de las cifras oficiales que respaldan las estimaciones de empleo. A medida que las personas se vuelven más renuentes a compartir su información personal —o simplemente están demasiado ocupadas para participar—, la recopilación de datos se vuelve más difícil y costosa. Al mismo tiempo, la economía está evolucionando con rapidez y el surgimiento de nuevos sectores, como la economía del trabajo esporádico y los servicios digitales, exige nuevos enfoques en materia de medición.
Para abordar estos desafíos, las ONE deben innovar. Esto supone integrar en los sistemas estadísticos fuentes de datos alternativas, como por ejemplo, registros administrativos, imágenes satelitales y datos del sector privado. Las ONE pueden valerse de los macrodatos y de técnicas de inteligencia artificial para lograr este objetivo. Eso también significa que sus datos deben estar listos para ser procesados utilizando herramientas de inteligencia artificial, con metadatos bien estructurados y acceso a interfaces de programación de aplicaciones, de modo que las herramientas y plataformas modernas puedan acceder fácilmente a la información y utilizarla. La cooperación con los desarrolladores de inteligencia artificial podría contribuir a que quienes buscan estadísticas puedan acceder más fácilmente a los datos estadísticos oficiales.