Seminario de Investigación en Estadística Aplicada

En el ámbito de la estadística aplicada, el análisis detallado de datos económicos a través de técnicas avanzadas de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) y modelos de Inteligencia Artificial (IA) representa una frontera emergente que promete transformar la interpretación de informes complejos. Este estudio aborda el uso exhaustivo de estas tecnologías para evaluar los informes trimestrales de Cuentas Nacionales Trimestrales (CNT) y Balanza de Pagos y Posición de Inversión Internacional (BPyPII) de Uruguay en 2023. Implementamos modelos avanzados de IA, específicamente Llama3 para el análisis textual y Llava para el análisis de imágenes, operados on premise para garantizar seguridad y control de datos. Nuestra investigación se centra en descifrar la evolución temática y las variaciones tonales de los informes, utilizando análisis de co-ocurrencia y similitud del coseno para detectar patrones y tendencias significativas. Este enfoque no solo mejora la precisión y la profundidad del análisis estadístico de los textos económicos, sino que también facilita una comprensión más rica de las dinámicas económicas subyacentes, esencial para la formulación de políticas informadas y efectivas en un contexto económico cambiante.

Diego Fernández (Magíster Ingeniería Matemática. Asesoría Económica - Departamento Sector Externo. Banco Central del Uruguay)