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El Banco Provincia presentó esta semana un innovador sistema automatizado para adelantar datos vinculados a la actividad económica, que suelen publicarse con un rezago de dos meses en los indicadores oficiales.
La actividad contó con la presencia del director del Banco Provincia, Juan Cuattromo y el ministro de Economía bonaerense, Pablo López.
El primer dato publicado de Pulso PBA mostró que la actividad económica de la Provincia de Buenos Aires cayó 0,4% en el promedio de las últimas cuatro semanas -incluye la tercera y cuarta de julio y las dos primeras de agosto-.
“El dato refleja una continuidad en el estancamiento observado desde mayo, en un contexto marcado por la volatilidad de tasas de interés y el endurecimiento de la política monetaria, que afecta especialmente al crédito”, explicaron desde la entidad financiera estatal.
En el análisis regional, Santa Fe (4,8%) y Entre Ríos (3,6%) lograron avances gracias al empuje de la maquinaria agrícola.
La industria metalúrgica continuó estancada en julio y el uso de la capacidad instalada está en mínimos históricos. La industria textil es la más afectada.
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El Indec informó en paralelo su Estimador Mensual de Actividad Económica (EMAE) de junio, que arrojó una contracción mensual del 0,7%. En consecuencia, el dato de la serie desestacionalizada fue el segundo más bajo desde noviembre de 2024.
La nueva herramienta del Provincia buscará anticiparse dos meses a los datos oficiales. Si bien mide datos provinciales, sus miembros aseguraron que, al tratarse de la jurisdicción con mayor peso en la economía nacional, puede resultar un buen anticipo del EMAE.
A partir de un trabajo en conjunto con el Consejo Federal de Inversiones (CFI), el Ministerio de Economía de la Provincia de Buenos Aires (PBA) y el Instituto de Ciencias de la Computación de la Universidad de Buenos Aires, el banco dio a conocer PulsoPBA, una herramienta diseñada con el objetivo de semanalizar la información sobre la actividad económica del distrito más grande del país.
Desde el banco afirmaron que se trata de un “sistema automatizado en constante entrenamiento” y no de un simple indicador. Este sistema procesa, a través de la inteligencia artificial (IA), 1.200 variables sobre préstamos, consumo, comercio exterior y pagos, entre otras transacciones, generadas por el banco desde 2013 y combinadas con datos oficiales. A partir de allí, busca encontrar el modelo que mejor predice la dinámica de la actividad; es decir, el que menos errores va a arrojando a lo largo de las diferentes pruebas.
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