¿El mercado malentendió? La verdadera referencia de Greenspan: la marca de referencia de Wosh, que en realidad es Greenspan, ha sido malinterpretada por el mercado.

Como candidato a presidente de la Reserva Federal propuesto por Trump, el exmiembro de la Fed Kevin Warsh está intentando replicar la leyenda de la política monetaria de Alan Greenspan en los años 90, apostando por la prosperidad de productividad que trae la inteligencia artificial (IA).

En opinión de la analista macroeconómica Claire Jones, la lógica central de Warsh radica en que la ola de la IA aumentará significativamente la productividad, creando espacio para que la Reserva Federal reduzca las tasas de interés de manera sustancial sin provocar inflación.

Warsh considera que esta ola de entusiasmo por la IA es “la más capaz de mejorar la productividad que esta generación haya visto en su vida pasada, presente y futura”. Esta opinión cuenta con el respaldo de funcionarios del gobierno de Trump como el secretario del Tesoro Scott Bessent, quienes, al igual que el presidente, desean ver una rápida caída de las tasas de interés. Bessent afirmó claramente que actualmente estamos en una fase inicial de una prosperidad de productividad similar a la de los años 90, y que la economía puede operar en un entorno de bajas tasas de interés “sobre esa base”.

Su idea se ve como un intento de replicar la leyenda de la política monetaria de Greenspan en los años 90 — cuando Greenspan, confiando en su intuición y en datos profundos, retrasó los aumentos de tasas en contra del consenso, logrando una economía fuerte y precios estables. Jones opina que Warsh confía en que, basándose en esa lógica, puede asumir el riesgo de las expectativas de beneficios de productividad y promover una bajada de tasas.

No obstante, la comunidad económica no está exenta de dudas. Varios economistas advierten que si los efectos inmediatos de la IA se traducen en un aumento de la demanda en lugar de una expansión sincronizada de la capacidad de oferta, una reducción agresiva de tasas podría desencadenar inflación antes de que los beneficios de la productividad se materialicen. Si Warsh quiere implementar rápidamente una bajada de tasas en mayo, no solo tendrá que enfrentarse a un calendario político apremiante, sino también, como Greenspan en su momento, presentar datos convincentes para persuadir al Comité Federal de Mercado Abierto (FOMC).

Repetir el “milagro de la productividad” de los 90

Warsh está mirando hacia la experiencia histórica de hace 30 años. En una entrevista previa, afirmó que Greenspan, en su momento, basó su decisión de no subir tasas en evidencia anecdótica y datos no tradicionales, y que esa decisión resultó ser correcta. Warsh opina que la tecnología de IA actual le brinda a la Reserva Federal la oportunidad de repetir esa “jugada maestra”.

Esta postura está en línea con las políticas del gobierno de Trump. Bessent recomienda a los observadores que vuelvan a leer la biografía de Greenspan para entender cómo logró mantener la economía en marcha en un estado de euforia. Bessent señala que la prosperidad de productividad actual aún está en sus primeras etapas, pero que esto proporciona un respaldo teórico para ajustar las políticas.

Si la nominación de Warsh es confirmada por el Senado, asumirá formalmente en la Fed a mediados de mayo. En ese momento, enfrentará una gran presión para reducir significativamente las tasas desde el rango actual de 3.5%-3.75% antes de las elecciones de medio mandato en noviembre. En comparación, las proyecciones actuales de la Fed indican que este año solo se reducirá la tasa una vez, manteniéndola por encima del 3.25%, muy lejos del nivel del 1% que Trump desea.

Confianza desde Silicon Valley

La previsión optimista de Warsh sobre la productividad de la IA se debe en gran medida a su estrecha relación con Silicon Valley. Como investigador en el Hoover Institution de Stanford, ha observado de cerca la evolución de la industria de la IA. Warsh predice que la ola de la IA revolucionará rápidamente el mundo laboral, y que las principales empresas lograrán en un año cambios “inimaginables”.

Su mentor, el multimillonario Stanley Druckenmiller, afirmó al Financial Times que Warsh, durante su gestión en un fondo de inversión familiar centrado en tecnología, desarrolló una profunda capacidad para juzgar el impacto de la tecnología en la economía. Druckenmiller considera que Warsh tiene una red extensa, que le permite entender tanto el macro como el ritmo y el potencial disruptivo de la IA, lo que le da una comprensión más profunda que la de un economista macro promedio.

Los actuales funcionarios de la Fed también muestran apertura respecto al potencial de la IA. El presidente Jerome Powell y la directora Lisa Cook han reconocido recientemente que la IA, en última instancia, aumentará la productividad y elevará los salarios, aunque este impacto podría venir acompañado de una fase inicial de disrupción.

Preocupaciones inflacionarias por demanda antes que por oferta

A pesar de la visión optimista, existe un desacuerdo en la comunidad económica sobre si la IA podrá cumplir en el corto plazo con las promesas de productividad. Vincent Reinhart, exfuncionario de la Fed y economista jefe de Mellon Investment Management, señala que, aunque la IA sin duda aumenta las expectativas de producción futura, “actualmente no contribuye mucho a la productividad”.

Muchos economistas temen que la ola de la IA esté principalmente impulsando la demanda, en lugar de ampliar la capacidad de oferta de la economía estadounidense. El profesor Anil Kashyap, de la Booth School of Business de Chicago, advierte que si en este momento se produce un gasto masivo (como el aumento en inversión de capital y ganancias en el mercado bursátil que impulsa el consumo), y la mejora en productividad llega con retraso, esto podría presionar al alza la inflación.

James Knightley, de ING, también señala que no hay evidencia de que en los próximos dos años ocurra una revolución en la productividad, a menos que el mercado laboral pase por un proceso de dolor real. Daron Acemoglu, premio Nobel, afirma que “tanto la teoría económica como los datos” no respaldan las expectativas optimistas sobre la tecnología.

El reto de los datos: la verdadera lección de Greenspan

Para lograr replicar el éxito de Greenspan, Warsh enfrenta el mayor desafío de convencer a los actuales decisores de la Fed. Según quienes estuvieron en la reunión del FOMC en septiembre de 1996, Greenspan logró convencer a Janet Yellen y otros colegas no solo con intuición, sino con datos sólidos.

Don Kohn, exvicepresidente de la Fed, señala que Greenspan era una persona muy orientada a los datos, y que su intuición se sustentaba en la extracción de información profunda que otros no detectaban — en aquel momento, el aumento de salarios, las ganancias elevadas y la inflación baja, que en sí mismos eran un enigma. Yellen también recordó en el FT que Greenspan realizó muchas investigaciones y utilizó una gran cantidad de datos económicos para respaldar sus decisiones.

Esto significa que, si Warsh quiere vender su teoría de la “prosperidad de productividad impulsada por la IA” en futuras reuniones de tasas, no podrá basarse solo en anécdotas de Silicon Valley, sino que tendrá que presentar datos económicos concretos, como hizo Greenspan, para demostrar que la bajada de tasas no reavivará la inflación.