El número de empleos que todos siguen es un enfoque que la gente dejó de responder. Por eso, el Banco Central creó una versión “sombra” de ese número.

Si se juzga un café basándose en las reseñas de sus clientes, se estará equivocado al evaluar los días más ocupados del café. Los clientes más ocupados son aquellos que no tienen tiempo para hacer reseñas. Ahora, imagínese cómo se establecen los precios del café: los precios que todas las cocinas de la ciudad siguen son determinados a partir de esas mismas reseñas. Eso es más cercano a cómo funciona una banca central, de lo que la mayoría de los inversores se dan cuenta. Por eso, el Banco de Inglaterra, la institución menos interesada en las inversiones, está construyendo silenciosamente una “economía sombra” a través de páginas web y inteligencia artificial.

Esta semana, su economista jefe, Huw Pill, dijo queLa fiabilidad de los datos oficiales está cada vez más en duda.Y eso…El banco ha comenzado a utilizar modelos de IA y técnicas de web scraping.Para obtener una imagen útil de la economía, hay que analizar los informes corporativos, las respuestas a las encuestas y las conversaciones que los agentes del banco realizan con empresas en todo el país. Pero antes de considerar esto como algo trivial relacionado con los bancos centrales, detente un momento: esos números obtenidos de las encuestas son los que determinan las tasas de interés. Y las tasas de interés, a su vez, determinan el precio de cada acción que puedas poseer. Si los datos que se encuentran debajo de esos números son resultados de encuestas en las que la gente dejó de responder, entonces todo se reduce a una simple suposición.

La encuesta que dejó de ser un conteo

La palabra “encuesta” oculta todo el problema. “Datos sobre empleos” suena como una cantidad, pero en la principal encuesta de la fuerza laboral del Reino Unido, se trata de una encuesta: los estadísticos llaman a una muestra de personas y les preguntan si están trabajando, si están desempleadas o si no están en el mercado laboral. Una encuesta es tan buena como la proporción de personas que responden… y quiénes son esas personas.

Haga una prueba con una versión “juguetona”, con cien personas, de las cuales setenta trabajan. Un estudio preciso revela exactamente eso: un porcentaje de empleo del 70%. Ahora, haga que sea más realista. Los trabajadores están ocupados; supongamos que solo la mitad de ellos se molesta en responder, mientras que cuatro de cinco personas sin empleo responden porque tienen tiempo. Las respuestas obtenidas son 35 trabajadores y 24 no trabajadores. En el grupo de muestra, el porcentaje de empleo es aproximadamente el 59%, no el 70%. Nada de la realidad ha cambiado; los datos simplemente se comportan de una manera determinada. Eso es el sesgo de no respuesta, y es peor que el ruido ambiental, porque el ruido normal se elimina, mientras que un grupo de muestra distorsionado hace que el número siga siendo el mismo cada mes.

La encuesta real en el Reino Unido ha pasado exactamente por ese proceso de manipulación. La tasa de respuesta…Disminuyó de aproximadamente el 48 por ciento en 2014 a alrededor del 39 por ciento en 2019; posteriormente, bajó hasta aproximadamente el 17 por ciento a principios de 2024.Y el tamaño de la muestra se reduce aproximadamente a la mitad. Porque los trabajadores son precisamente las personas que tienen menos probabilidades de responder.La encuesta actual subestima el número de personas que trabajan en ese sector, en más de un millón.En comparación con los datos oficiales sobre nómina y negocios; la tasa de empleo publicada es…74.5 por ciento, mientras que las fuentes alternativas implican algo por encima del 76 por ciento.La entrega también está tambaleándose. En junio, la Oficina de Estadísticas Nacionales admitió un error operativo.Se habían cortado las entrevistas con familias, lo que resultó en una reducción de aproximadamente 1,200 empleos en el mes de julio.– Una gota del 19 por ciento aproximadamente – y lo reconoció.La solución podría no llegar hasta el año 2027..

Contando los recibos en lugar de eso.

Así que el Banco de Inglaterra hace lo que hace el gerente del café cuando dejan de llegar las reseñas: deja de leer las reseñas y comienza a contar los recibos. Su red de agentes ya cuenta con…Aproximadamente seis mil conversaciones confidenciales de uno a uno con empresas al año.Es una investigación humana en el terreno, que es algo completamente diferente. Además, se utilizan datos extraídos de páginas web para alimentar los modelos de inteligencia artificial, con el fin de obtener información cuantitativa de los informes corporativos y de las conversaciones entre los agentes. Se observa lo que las propias empresas dicen, casi en tiempo real, en lugar de esperar a un encuesta mensual que ya está revisada. Pill llamó a la construcción de estas nuevas fuentes de información “construir nuevas fuentes de información”.En el corazón de nuestra estrategia.Y se atribuyó esa situación a la pandemia, cuando los encuestas presenciales se volvieron imposibles de realizar.

La lógica es clara: las reseñas de los clientes son encuestas oficiales; los clientes ocupados que nunca hacen reseñas son personas empleadas que no responden a las preguntas; el gerente que cuenta los recibos, reservas y pedidos de la cocina es la IA y el proceso de extracción de datos desde la web. Es el mismo “jugador” en ambos mundos: alguien que necesita saber qué realmente está pasando, pero que no puede confiar en las personas que le piden que lo describa.

Donde la sombra se rompe

La analogía ya ha cumplido su función, pero aquí es donde falla. Los registros de ventas tampoco son la verdad: son simplemente una forma diferente de representar los datos. El análisis web solo ve lo que está publicado en línea, por lo que pasa por alto las tiendas donde se venden únicamente dinero, o a los trabajadores sin ningún tipo de registro digital. Es precisamente ese tipo de personas cuya desaparición de las encuestas creó el “hoyo” en los datos. Además, los informes corporativos son escritos por las propias empresas que se miden, lo cual implica un sesgo propio, pero dirigido de otra manera. La medida “sombra” es más rápida y no depende de que alguien responda a una llamada, pero reemplaza uno de los problemas de muestreo por otro; llena el vacío en términos de tiempo, pero no en términos de verdad.

La otra clave es institucional; esto tiene importancia para la forma en que se leen las noticias. No existe un único número que determine el tipo de tasas. El Comité de Política Monetaria del Banco cuenta con nueve miembros. Pill señaló que…Ha votado en cuarenta reuniones con el comité, pero solo una vez de manera unánime.Es un recordatorio de que el número de empleos en un mes es solo una de las variables en un largo debate humano; no es algo que pueda cambiar rápidamente las tasas. Cuando el número de empleos en una noticia afecta al mercado, ese cambio se debe en parte a ese número y en parte a la creciente sospecha de que las cifras relacionadas no pueden ser fiables.

Traiga el modelo de vuelta a su propia pantalla, porque esto no es una peculiaridad del Reino Unido. La Encuesta de Población Actual del Censo de los EE. UU. –la encuesta sobre las familias que está detrás de la tasa de desempleo más alta de América– observó que su tasa de respuesta disminuyó.De más del 90 por ciento en 2010 a menos del 70 por ciento.La misma máquina funciona en ambos lados del Atlántico. Así que el único dato importante que vale la pena tener en cuenta es este: cuando un número de empleos afecta al mercado este mes, hay que preguntarse si esa cifra proviene de una encuesta o de un conteo real. Si se trata de una encuesta, entonces es una encuesta con sesgos, y no una cifra fiable. El número que estamos observando hoy probablemente será revisado el próximo mes. Un solo dato no es motivo para preocuparse por los posibles patrones de cambio, sino más bien para decidir cómo manejar ese dato en el futuro.