Hay un economista del que todo el mundo en Silicon Valley no para de hablar. Su ansia por entender los sistemas, los mercados y el comportamiento humano le convirtió en una leyenda entre los círculos tecnológicos. Pero hay una pregunta que sigue surgiendo en las conversaciones: ¿importa todavía ese apetito insaciable por el conocimiento cuando la IA puede procesar información más rápido que cualquier mente humana?

Estamos viviendo un momento extraño. Los modelos de aprendizaje automático devoran conjuntos de datos que a los economistas les llevaría toda una vida analizar. Detectan patrones invisibles para los métodos de investigación tradicionales. Algunos sostienen que la potencia computacional bruta está reemplazando al pensamiento profundo. Otros creen que la intuición humana y la comprensión contextual no pueden ser replicadas por algoritmos, por muy sofisticados que sean.

La verdadera tensión no es si la IA es poderosa. Evidentemente lo es. La cuestión es si el enfoque tradicional del economista—preguntarse por qué, construir marcos, desafiar suposiciones—queda obsoleto o se vuelve más importante que nunca. Cuando las máquinas optimizan para obtener respuestas, ¿quién es responsable de hacer las preguntas correctas?