El Analista Económico-Financiero

In an era overflowing with information, translating raw data into meaningful action demands more than just numbers—it requires clear maps of what we know, compelling visual narratives, realistic scenario testing, and targeted predictive models. The following curated resources guide you through four essential pillars of modern data-driven work: creating intuitive knowledge frameworks, mastering visualization techniques for storytelling, leveraging solution-oriented simulations to tackle the climate crisis, and applying climate data to crop-yield forecasting. Dive in to discover how each approach transforms complexity into clarity and drives real-world impact: Why science needs better knowledge maps How to master data visualisation for impactful storytelling Solution-orientated simulations can drive real action on the climate crisis Soybean yield prediction in Argentina using climate data May these insights spark your next breakthrough. If you’re interested in more, feel free to follow ...

Fuente : Visual Capitalist I. Los 28 mayores riesgos globales, según la ONU A medida que el mundo se enfrenta a crisis superpuestas, desde la aceleración del cambio climático hasta la propagación descontrolada de desinformación, los riesgos globales están cada vez más interconectados y se agravan entre sí de maneras que podrían desbordar las instituciones y los sistemas actuales. En la imagen que abre el post del día de hoy, muestra los 28 riesgos globales más importantes, según el Informe de Riesgos Globales 2024 de las Naciones Unidas. La importancia del riesgo combina la probabilidad y la gravedad de un riesgo; los riesgos principales se consideran los más probables de ocurrir con impactos graves si se manifiestan. Las clasificaciones se basan en una encuesta a 1100 partes interesadas en 136 países, que incluye representantes de gobiernos, industria, sociedad civil y el mundo académico. A continuación, se muestran los 10 riesgos globales más importantes y sus puntuaciones de import...

La irrupción de herramientas de inteligencia artificial generativa, como los Modelos de Lenguaje Grande (LLM por sus siglas en inglés) como ChatGPT ha transformado profundamente la forma en que trabajamos, escribimos, investigamos y, en muchos casos, resolvemos problemas cotidianos. En el mejor de los casos, esta tecnología potencia nuestra productividad, agiliza tareas repetitivas y nos permite enfocarnos en aspectos más estratégicos o creativos. Véase aquí algunos datos sobre las ganancias de productividad derivadas del uso de IA . Pero también hay una cara menos brillante: la comodidad que ofrece puede estar acostumbrándonos a no pensar. Este fenómeno no es nuevo ni exclusivo de la inteligencia artificial generativa (IA gen). La historia de la tecnología está llena de ejemplos similares. Pensemos en algo tan cotidiano como los números de teléfono. Hubo una época en la que memorizábamos los más importantes y nuestro cerebro organizaba esa información con una lógica interna de nombre ...

I. Gemelos digitales: Impulsando el retorno de la inversión (ROI) de las inversiones en infraestructura gubernamental En un post anterior, ya había traído a colación el tema del ROI de los Gemelos Digitales ( Digital Twins ) desde la perspectiva del sector privado. El día de hoy, toca verlo desde la perspectiva del sector público, donde los gemelos digitales podrían mejorar el capital y la eficiencia operativa del sector público entre un 20 y un 30 por ciento ( McKinsey ). II. Preparación cuántica para el sistema financiero: una hoja de ruta En el futuro, las computadoras cuánticas podrían descifrar el cifrado ampliamente utilizado en la actualidad. Este documento proporciona un marco para apoyar al sistema financiero en la transición hacia infraestructuras criptográficas con seguridad cuántica. Enfatiza la necesidad de iniciar la transición hoy mismo, con un amplio conocimiento y un inventario criptográfico como bases fundamentales. Si bien la criptografía poscuántica ofrece...

Recientemente, el Banco de Pagos Internacionales (BIS por sus siglas en inglés) ha publicado dos documentos sobre el uso de la Inteligencia Artificial en los bancos centrales y en la supervisión bancaria. El primer documento presenta las siguientes conclusiones clave: La inteligencia artificial (IA) está cambiando la forma en que los bancos centrales utilizan el capital humano. Dos escenarios ilustran la incertidumbre en torno a la trayectoria del desarrollo de la IA: los "copilotos de IA", que complementan las habilidades humanas en lugar de reemplazarlas, y los "agentes de IA", que automatizan tareas específicas del banco central y pueden actuar como sustitutos de las funciones humanas. Los bancos centrales ya están integrando "copilotos de IA" en sus operaciones diarias. Estas herramientas mejoran la productividad del personal sin alterar fundamentalmente la forma en que se realiza su trabajo. Por el contrario, los "agentes de IA" podrían tr...

1. Economía del comportamiento Tengo un Doctorado en Economía, pero no por ello dejo de formarme continuamente, cuando se presenta una oportunidad tomo cursos para actualizarme en temas de mí interés. Cuando son cursos ofrecidos por organismos internacionales (Banco Mundial, CAF, BID, etc.) es común que hagan un test de evaluación ex ante y uno ex post (son las mismas preguntas y no forman parte de la nota final del curso), esto con la finalidad de evaluar si el curso cumplio con su objetivo de aprendizaje. Pues ahora bien, el BID comparte los resultados de su curso de economía del comportamiento para saber si un curso de este tipo puede ayudar a superar los sesgos y mejorar la toma de decisiones . 2. La importancia de la capacitación de los empleados Los programas de capacitación en emprendimiento en todo el mundo buscan impulsar el éxito de las startups. Pero incluso cuando éstas fracasan, estos programas generan resultados positivos en forma de capacitación de los empleados. Esto se...

Recientemente, Visual Capitalist publicó una infografía que muestra los sitios de comercio electrónico más populares en Estados Unidos, dividiéndolos en dos categorías: los cinco principales websites y las cinco aplicaciones móviles más utilizadas. Dicha infografía se presenta a continuación: Fuente : Visual Capitalist Un dato interesante es que cuatro empresas coinciden en ambos rankings: Amazon, Walmart, eBay y Target, lo que refleja su dominio tanto en el entorno web como en el móvil. Sin embargo, lo más llamativo de la infografía no es tanto quién lidera el mercado, sino el comportamiento de los usuarios. En total, los sitios web registran una mayor cantidad de usuarios activos mensuales en comparación con las aplicaciones móviles: 844 millones frente a 494 millones. Esta diferencia revela que, pese al auge de las apps, los sitios web siguen siendo el principal canal digital para realizar compras en línea. A partir de estos datos, se pueden extraer algunas lecciones clave para las ...

1. El año cuántico: del concepto a la realidad en 2025 Cuarto informe anual del  Monitor de Tecnología Quantum  elaborado por McKinsey, destaca que el aumento de la inversión y la innovación más rápida de lo esperado podrían impulsar el mercado cuántico a 100 mil millones de dólares en una década ( McKinsey ). 2. IA verde: la mayoría de los países todavía están en el lado equivocado de la curva El problema ambiental de la IA es bien conocido, siendo el alto consumo energético de los grandes modelos lingüísticos el principal culpable. Se habla menos del potencial de la IA para ser más ecológica en países con una alta inversión per cápita en IA, como Estados Unidos y Singapur. En este artículo el autor describe que la mayoría de los países están en el lado equivocado de la curva y sugiere cuatro medidas que los gobiernos pueden tomar en el camino hacia una IA más ecológica ( LSE Business Review ). 3. Exploración versus explotación: El papel del ciclo económico Est...

El 28 de abril de 2025, España y Portugal experimentaron un apagón masivo que dejó sin electricidad a la península ibérica durante varias horas. El corte de energía, que comenzó alrededor de las 12:33, afectó a millones de personas y provocó la desconexión del sistema ibérico del resto de Europa. Detalles del apagón (28A): Una caída repentina de 15 000 MW —alrededor del 60 % de la generación nacional— se tradujo en un colapso instantáneo del suministro en la península. Causas iniciales: se produjeron oscilaciones de tensión y frecuencia desde horas antes; dos saltos de generación en el suroeste desembocaron en un efecto dominó, desconectando tramos con Francia para proteger la red conjunta. Recuperación del suministro: La restauración comenzó hacia las 17:00 CEST del día 28  A las 19:00, aproximadamente el 35 % de la demanda ya estaba cubierta; subió al 43 % alrededor de las 22:00  Alcanzado el 99 % de la demanda alrededor de las 6:00 CEST del 29 de abril, con la red ya práct...