Los socios de Econometría Consultores y sus colaboradores han perdido a un ser humano extraordinario, Diego Sandoval Peralta, quien fue uno de sus fundadores y su director entre 1984 hasta 2016. Durante ese período se retiró momentáneamente en dos ocasiones, una para realizar sus estudios en economía en Oxford y para prestar sus servicios como asesor cafetero durante el primer gobierno del presidente Santos.

Diego fue un líder excepcional, supo sacar lo mejor de cada uno de sus colaboradores mientras consolidó a Econometría como una de las firmas más prestigiosas de consultoría en el país y la llevó a otros continentes como Asia, África, América y el Caribe.

Su notable inteligencia, así como su memoria prodigiosa, lo convirtieron en un brillante estudiante; se graduó en La Universidad de los Andes como economista e ingeniero industrial y MBA con énfasis en gestión pública, así como candidato M.Phil en Oxford. Fue asesor del Ministro de Hacienda y Secretario técnico de la Misión de Ajuste de la institucionalidad cafetera en 2002-2003 y profesor visitante en la Universidad de Oxford. Varios gobiernos le coquetearon para ser ministro, pero su nacionalidad ecuatoriana se lo impedía.

2023 no fue un buen año para la economía del país; apenas creció 1%, la inflación cerró en 9,2% y el mercado laboral muestra señales de desaceleración. El año 2024 posiblemente sea un año al que recordemos con mayor satisfacción. De hecho, si las cosas salen bien, será el año en el que Colombia vencerá el brote inflacionario sin mayores costos sociales.

Las desinflaciones suelen ser costosas socialmente. En el caso colombiano, en 1997, previo a la crisis de fin de siglo, la inflación fue cerca de 16,4% y la tasa de desempleo se ubicaba en 7,9%. Para 2002, la economía tenía una inflación de 6,8% y una tasa de desempleo de 15,6%. Si extrapolamos dicha tasa de sacrificio al escenario actual, lograr reducir la inflación de 9,28% hacia un nivel de 5%, requeriría aumentar la tasa de desempleo de 10% a 13,5%. Sin embargo, como se argumentará, dicha extrapolación es errónea.

La curva de Phillips establece una relación negativa entre la tasa de desempleo y la inflación, pero es una relación convexa y no lineal. Hay otras variables que entran en esta relación como las expectativas de inflación, la tasa de cambio y los choques de oferta. La gráfica adjunta muestra la curva de Phillips para la economía colombiana de 2006 a 2023, destacando la naturaleza no lineal de la relación entre desempleo e inflación. Cuando la tasa de desempleo supera la estructural, la relación es negativa pero plana; cuando está por debajo, la relación se vuelve empinada en una economía boyante.

Hoy, la economía colombiana está en la zona empinada de la curva de Phillips, donde pequeños cambios en la tasa de desempleo tienen impactos significativos en la inflación. Según este modelo, un aumento en la tasa de desempleo al rango de 11%-12% podría reducir la inflación básica a 4%.

Es relevante señalar que hay otros factores que pueden reducir la inflación sin necesidad de aumentar el desempleo. La tasa de cambio jugará un papel relevante, ya que se espera una revaluación en 2024. La desinflación en Estados Unidos permitirá a la Reserva Federal reducir las tasas de interés, presionando a la baja la tasa de cambio. Si la tasa de cambio fluctúa alrededor de $3.800 durante 2024, la revaluación promedio podría ayudar a reducir la inflación entre 0,6 y 1,2 puntos porcentuales.

El pasado 8 de diciembre se aprobó la Ley de Inteligencia Artificial que regula la venta y el uso de la Inteligencia Artificial (IA) en la Unión Europea. Esta es una ley que se venía impulsando desde abril de 2021 y que marca un ejemplo para otros países. ¿Y por qué esto es importante? Porque los gobiernos han identificado que es necesario poner limitaciones, de manera que se proteja a la sociedad de consecuencias no previstas, típicamente relacionados con manipulación, violación de la privacidad y discriminación.

Por ejemplo, hay muchas columnas de periódicos en Estados Unidos exponiendo como la aplicación de Coffee Meets Bagel (una app de citas) sólo recomendaba hombres asiáticos cuando el usuario no ponía sus preferencias (era una opción no tener preferencias). El algoritmo no consideró problemas de discriminación algorítmica y los hombres asiáticos eran el “descarte”. El algoritmo también violaba la privacidad y terminaba sugiriendo personas con la misma etnicidad del usuario. Que la app no le recomiende al amor de su vida puede ser triste, pero ahora imagine que estos algoritmos discriminatorios no sólo son usados para hacer citas, sino para otorgar créditos o decidir a quién se le prioriza un trasplante.

Sobre derechos de autor, con las AI generativas (como ChatGPT®) hoy es difícil responder a quién es el autor de un ensayo, o quién compuso la nueva canción viral de TikTok y a quién van sus regalías.

Asimismo, la IA puede hasta manipular el futuro de naciones. En 2018, salió a la luz un escándalo porque una compañía llamada Cambridge Analytica había usado los datos de Facebook de los usuarios estadounidenses para influir en las elecciones presidenciales de 2016 a través de manipulación de las emociones y usando contenido provocador, de acuerdo con los perfiles psicológicos de cada usuario establecidos gracias a la información de Facebook. Esta misma empresa fue responsable de dirigir la campaña en pro del Brexit en Reino Unido. En este sentido, no sólo se manipuló a la gente, y se influenció el ejercicio democrático a partir de información falsa, sino que también se violó la privacidad (a nadie le preguntaron si sus datos podían ser usados, probablemente su perfil de Facebook y el mío fueron usados para entrenar esos modelos).

Esto expone un riesgo sumamente desatendido en esta década de furor y desarrollo y “cuando hay prisa lo mejor es andar despacio”. Para la IA hace rato nos pasamos el semáforo, pero esperemos que el frenazo no sea tan tarde. Como lo menciona Harari en “21 lecciones para el siglo XXI”, discutir las implicaciones éticas de la IA no es una opción si se quiere garantizar la subsistencia de la humanidad.

En este sentido, el objetivo fundamental de la ley es regularizar el uso de la IA a partir de un marco legal que responsabiliza a los proveedores. La ley parte de categorizar a las aplicaciones de IA en cuatro niveles de riesgo: Inaceptable, alto, limitado y mínimo. En inaceptable se encuentran todas aquellas aplicaciones que tienen riesgo de causar daños físicos o psicológicos, manipulación, vigilancia en masa y estimar puntajes sociales. Éstas estarán prohibidas.  

Las aplicaciones de riesgo alto son aquellas que ponen en peligro los derechos fundamentales de las personas. Toda aplicación de riesgo alto debería realizar, previo a su lanzamiento, una evaluación de impacto sobre los derechos fundamentales y una evaluación de la conformidad de la aplicación. Una de las grandes críticas a la ley es que tratándose de salvaguardar los derechos fundamentales, las evaluaciones requeridas no necesitan ser realizadas por un tercero imparcial, sino que la misma compañía desarrolladora puede realizar su propia evaluación. Las aplicaciones de riesgo limitado o riesgo mínimo no tienen requisitos por cumplir. La ley también establece las penalidades para aquellas compañías que incumplan la regulación y la regulación de IA de Propósito General.

Ahora bien, aunque la Unión Europea es la primera en dar este importante paso, no es la única interesada en este tipo de iniciativas. En Estados Unidos la iniciativa no viene impulsada desde el gobierno, sino desde el sector privado. Corporaciones como Microsoft, Google e IBM debaten sobre qué tipo de agencia debería regular. Lo cierto es que de acuerdo con Bill Whyman, del Centro para Estrategia y Estudios Internacionales, a este proceso aún le quedan un par de años. La solución posiblemente sea menos armonizada que la europea, y termine siendo un retazo de legislaciones descentralizado impulsado por las compañías, lo que terminará produciendo inconsistencias.

Por su parte, China ha estado desarrollando legislación desde 2021. De acuerdo con la Fundación Carnegie para la Paz Internacional, hay ya tres leyes claves, todas estas enfocadas en filtrar la información para los residentes chinos. A diferencia de la reciente ley europea, China ha ido lanzando leyes separadas para ocuparse de cada peldaño. Otros países como Japón, Singapur o Reino Unido han optado por regulaciones “suaves”, en donde se sugieren unos “principios básicos”, pero no se establecen penalizaciones. Todo esto deja ver que el mundo ha reconocido la relevancia de regular la IA (en lugar de dejar que la mano invisible haga lo suyo), pero que la mejor manera de hacerlo no está definida. Lo anterior constituye un reto para las firmas, ya que deben aprender a adaptar sus desarrollos al contexto legal de cada país, y esto podría implicar un despliegue significativo de recursos.

En Colombia, aún se debate sobre el tipo de marco regulatorio que se requiere. El documento CONPES 3975 de 2022 establece en sus recomendaciones que se requiere un marco ético para el desarrollo de la IA, pero hasta el momento las discusiones que se han adelantado han sido aisladas en la academia. Mientras se fortalece el desarrollo de aplicaciones de IA en el país, hay tiempo para aprender de los experimentos regulatorios que se vienen adelantando en el mundo. Econometría Consultores ha desarrollado ya diferentes estudios implementando herramientas de IA tales como procesamiento de lenguaje natural (NPL), análisis automatizado de texto (AAT) y modelos de clasificación de aprendizaje de máquinas, todos aplicados en la evaluación de políticas públicas y programas sociales.

La actualización del predial es una idea, con la que nadie en principio estaría en contra, pero en su implementación hay riesgos que pueden llevar a un escenario completamente opuesto al que se desea.

Para comenzar, que el ordenamiento territorial sea un elemento central del actual Plan Nacional de Desarrollo es un avance significativo. Bien puede considerarse como el pago de una vieja deuda que las ciencias económicas tenían con la incorporación de la dimensión espacial en sus análisis. Referencias a la ubicación de las actividades productivas existen desde los clásicos y nunca han faltado, pero en la corriente moderna de la economía no se había incorporado la dimensión espacial por problemas asociados a su modelaje matemático, como muy bien lo plantea Krugman (1995) en su libro Desarrollo, geografía y teoría económica.

¿Por qué es importante la dimensión espacial? Paul Romer (1990) en su libro sobre crecimiento endógeno muestra como la eficiencia total es la suma de una eficiencia individual, que depende del desempeño de cada persona en las actividades que realiza; y una eficiencia colectiva asociada a los procesos de interacción entre esas personas, que permite lograr economías de escala, efectos crecientes a escala, sinergias tecnológicas, etc. La eficiencia colectiva potencia la eficiencia individual y es lo que permite explicar los procesos de crecimiento sostenidos de largo plazo. Sin embargo, para lograr la eficiencia colectiva se requiere la interacción, lo que implica incorporar la dimensión espacial.

Siguiendo a Douglass North (1993) en su libro Instituciones, cambio institucional y desempeño económico, en Colombia existe una institucionalidad (normas formales e informales y sistemas de sanción de esas normas también formales e informales) que propicia la dispersión y no favorece la eficiencia colectiva. Modelos de crecimiento estimados por Econometría Consultores (2014) en Dinámicas de uso de tierras para la agricultura y el comportamiento de los precios del suelo rural soportan este planteamiento en términos de la existencia de Dinámicas perversas de ocupación territorial. Los precios especulativos de la tierra, entendidos como valores comerciales muy por encima del valor presente neto de la producción que puede desarrollarse en un terreno, hacen que quienes quieran desarrollar una actividad agropecuaria se alejen de las principales ciudades. Allí pueden comprar tierras, pero cuenta con los bienes y servicios públicos que permita producciones competitivas y mejoras en bienestar. Se trata de un comportamiento “racional”, pero que no lleva a mejoras en bienestar; por eso se denomina perverso.

El centro del problema es la especulación con la tierra, que bien pueden considerarse una expresión de una economía extractivista. Los ingresos netos de un propietario en el campo, no tiene mayor relación con el precio de la tierra. En el documento Catastro, predial, producción agropecuaria y desarrollo, que hizo parte de la evaluación del Catastro Multipropósito realizada por Econometría Consultores (2022) usando estadísticas oficiales de costos y precios de la tierra, se encontró que ninguna producción logra generar ingresos netos que permitan comprar la tierra. El precio de la tierra está más asociado con el desarrollo de bienes públicos, en particular vías y seguridad, que conlleva incrementos significativos de ese precio, sin que históricamente los propietarios hayan tenido que cubrir parte de esos costos.

Esto tiene una implicación compleja. Aún los productores más eficientes tienen en sus cuentas en menor o mayor medida la perspectiva de la venta de tierras como una opción que podría ser más rentable con respecto a la producción. No es el único efecto no deseado. Además, no se invierte en las tierras en la magnitud que recomendaría un comportamiento racional; se desincentivan producciones de tardío rendimiento, donde Colombia tienen mayores ventajas comparativas; y los recursos “congelados” en compras de tierras limitan las inversiones que podrían hacerse para ampliar el área sembrada o invertir en las tierras en producción para aumentar la eficiencia.

En este contexto, atacar las dinámicas especulativas bien puede ser una política que convoque a un gran consenso. No total, en la medida en que existen propietarios de tierras que no apuestan por desarrollar producciones competitivas en sus tierras; se trata más de propietarios que apuestan por rentas derivadas de la valorización que se va dando con la dotación de bienes públicos y el crecimiento general de la economía. Sin embargo, hay un problema: en general, las personas que tienen tierras y le apuestan a producir, tienen en sus cuentas un componente asociado con la especulación de la tierra, incluso si usan tierras arrendadas; por lo tanto, un aumento del predial puede tener efectos negativos sobre la producción.

Este puede llevar a un resultado opuesto al que se busca. Se argumentará que, a largo plazo, las ventajas seguramente serán mucho mayores. Correcto. El problema es que los efectos a corto plazo pueden presentarse muy rápido, por el hecho mismo que los productores no desarrollan en sus terrenos actividades de tardío rendimiento, ni invierten en capital fijo al nivel óptimo; mientras que el descenso de la renta especulativa existente en el precio de la tierra puede tomar muchos años en reflejarse en el mercado de tierras. Como lo plantea Justin Yifu Lin (2009) en Economic developtment and transition, la administración del cambio es fundamental para hacer viables las políticas.

Por eso en su momento Econometría Consultores propuso, para facilitar la actualización de los avalúos catastrales: a) Que los propietarios autoavalúen sus predios (esto evitará la gran protesta que se dará cuando un tercero defina el avalúo) y que el Estado tenga la opción de compra de los predios al valor del auto avalúo; y b) Diferenciar entre propietarios productores y propietarios rentistas, permitiendo deducir los mayores pagos de predial y de impuesto al patrimonio asociados a los mayores avalúo de las tierras de los impuestos de renta contra facturas de producción agropecuaria.

La sostenibilidad empresarial se ha convertido en un tema de suma importancia en los últimos años y se refiere a la capacidad de una empresa para operar de manera rentable a largo plazo, teniendo en cuenta los aspectos económicos, sociales y ambientales de su negocio.

Generalmente se asocia con empresas productoras de bienes, en especial por el impacto ambiental y la huella de carbono que producen. Sin embargo, vale la pena incluir a las empresas de servicios porque no son ajenas a la responsabilidad con el planeta.

La medición de la huella de carbono en una empresa de bienes puede variar ampliamente según varios factores, como el tipo de bienes que produce, el tamaño de la empresa, los procesos de producción utilizados y la cadena de suministro involucrada.

Al igual que en el caso de una empresa de servicios, es difícil proporcionar un valor específico para la medición típica debido a la diversidad de la industria y las empresas dentro de ella. Por ejemplo, las industrias intensivas en energía como la producción de acero, cemento o químicos suelen tener una huella de carbono más alta en comparación con las industrias de bienes de consumo como la fabricación de textiles o productos electrónicos.

En cambio, la medición típica de la huella de carbono de una empresa de servicios puede variar considerablemente según varios factores, como el tamaño de la empresa, las actividades y operaciones específicas de la empresa, y la disponibilidad y calidad de los datos.

La huella de carbono de una empresa de servicios generalmente se expresa en toneladas de dióxido de carbono equivalente (tCO2e) por año. Esta medida incluye no solo las emisiones de dióxido de carbono (CO2), sino también otras emisiones de gases de efecto invernadero, como el metano (CH4) y el óxido nitroso (N2O), que se convierten en “equivalentes de dióxido de carbono” para facilitar las comparaciones.

Algunos estudios han calculado la huella de carbono promedio por empleado en diferentes sectores. Por ejemplo, según el estudio “The Carbon Footprint of Everything” realizado por Mike Berners-Lee, la huella de carbono promedio de un empleado en una oficina de servicios puede oscilar entre 2 y 10 toneladas de CO2e por año, dependiendo de diversos factores, como el consumo de energía, el transporte y los viajes de negocios.

En el contexto de las empresas de servicios como la consultoría, la sostenibilidad implica la adopción de prácticas y políticas que minimicen el impacto ambiental y por ende su huella de carbono, promuevan la equidad social y generen valor económico.

Por ejemplo, este tipo de empresas pueden reducir su consumo de energía y su huella de carbono mediante la implementación de medidas de eficiencia energética. Esto puede incluir la optimización de los sistemas de iluminación, calefacción, ventilación y aire acondicionado, así como la adopción de tecnologías más eficientes y el fomento del uso responsable de la energía por parte de los empleados.

La correcta gestión de los residuos es fundamental para minimizar el impacto ambiental de las empresas de servicios. Esto implica la implementación de prácticas de reciclaje, la reducción del consumo de materiales desechables y la promoción de la reutilización.

Además, las empresas pueden colaborar con proveedores que también adopten prácticas sostenibles en la gestión de residuos. También pueden contribuir con el fomento del uso compartido de vehículos entre los empleados y la planificación de rutas eficientes para reducir las emisiones de carbono y el uso de la bicicleta para lo cual puede proveer los espacios para su estacionamiento.

Las empresas de servicios pueden promover la sostenibilidad a través de la responsabilidad social corporativa. Esto implica adoptar un enfoque ético y transparente en todas las prácticas comerciales, incluyendo el respeto a los derechos humanos, el fomento de la diversidad y la inclusión, y la contribución positiva a la comunidad local a través de programas de voluntariado y apoyo a organizaciones sin fines de lucro.

Igualmente, la adopción de tecnologías innovadoras puede ayudar a las empresas de servicios a ser más eficientes y sostenibles. Por ejemplo, el uso de herramientas digitales puede reducir el consumo de papel y facilitar la comunicación y colaboración interna.

Además, quienes proveen servicios pueden educar a sus clientes sobre la importancia de la sostenibilidad y cómo pueden contribuir a través de sus elecciones y comportamientos. Esto puede incluir la promoción de servicios sostenibles, la comunicación clara sobre las prácticas sostenibles de la empresa y el fomento de la participación de los clientes en iniciativas de sostenibilidad, como la reducción de residuos o el uso responsable de los recursos.

Por su parte, el concepto de valor compartido en las empresas de servicios se refiere a la creación de valor económico al mismo tiempo que se abordan los desafíos sociales y ambientales. En lugar de ver la responsabilidad social como un gasto adicional o una actividad filantrópica separada, el enfoque de valor compartido busca integrar el impacto social y ambiental positivo en la estrategia central de negocio de una empresa.

Las empresas de servicios pueden generar valor compartido de varias maneras. Por ejemplo, el análisis de los desafíos sociales y ambientales puede revelar oportunidades de negocio para las empresas de servicios. Por otro lado, identificar una demanda creciente de servicios sostenibles o la posibilidad de ofrecer soluciones innovadoras para abordar problemas sociales específicos puede generar nuevos mercados y clientes.

También pueden colaborar con diferentes partes interesadas, como gobiernos, organizaciones no gubernamentales o comunidades locales, para abordar desafíos sociales y ambientales de manera conjunta. Esta colaboración puede generar beneficios mutuos, como el acceso a nuevos conocimientos, recursos y oportunidades de mercado.

Otra forma es promover prácticas sostenibles en su cadena de suministro, trabajando con proveedores que compartan los mismos valores y estén comprometidos con la responsabilidad social y ambiental. Esto puede incluir la evaluación y selección de proveedores éticos, la promoción de estándares laborales justos y la reducción del impacto ambiental en toda la cadena de valor de su negocio.

En suma, la sostenibilidad es una responsabilidad de cualquier empresa sin importar en el sector que esté y el cálculo de valor compartido es una oportunidad para potenciarla.