Los inversores y los agentes del mercado ya están aprovechando las nuevas herramientas de inteligencia artificial y ciencia de datos para evaluar y gestionar mejor el riesgo soberano. Mientras tanto, muchos ministerios de Hacienda y sus responsables de gestión de la deuda, con presupuestos más ajustados y equipos más reducidos, siguen trabajando principalmente con hojas de cálculo. La brecha entre ambos agrava las asimetrías de información y recursos entre inversores y prestatarios. Y se está ampliando en un mal momento.
La deuda pública está aumentando en casi todas partes, pero la presión de la deuda es mayor allí donde la capacidad para gestionarla es más escasa. Entre 2022 y 2024, los países en desarrollo pagaron 741 000 millones de dólares más en capital e intereses de su deuda externa de lo que recibieron en nueva financiación: la mayor diferencia en al menos 50 años. Los riesgos para los que deben prepararse los ministerios de Hacienda se están multiplicando: crisis climáticas y naturales, fluctuaciones en los precios de las materias primas, una crisis de los fertilizantes, conflictos y tipos de interés más altos. Cada vez es más frecuente que estas crisis se produzcan simultáneamente. El endeudamiento se ha encarecido justo cuando el margen de error se ha reducido. Mientras que las grandes economías cuentan con equipos de analistas para abordar escenarios de deuda complejos, la mayoría de los países de bajos ingresos dependen de equipos mucho más reducidos y con una capacidad muy inferior.
Al mismo tiempo, los avances en el ámbito del software, la inteligencia artificial y la ciencia de datos hacen que las herramientas que se utilizan tradicionalmente para evaluar la deuda soberana se hayan quedado muy por detrás de lo que es técnicamente posible.
La tecnología financiera soberana, o SovTech, consiste en la aplicación de la ingeniería de software, la ciencia de datos y la inteligencia artificial al análisis de la deuda soberana y a la gestión de las finanzas públicas. El objetivo es reducir la brecha de dos maneras: en primer lugar, automatizando las tareas repetitivas mediante software; y, en segundo lugar, proporcionando a los economistas herramientas validadas que les permitan disponer de más tiempo para realizar análisis más exhaustivos. De este modo, los equipos reducidos pueden evaluar más escenarios, con mayor rapidez y con mayor confianza.
Estas herramientas se han diseñado para aportar rapidez, alcance y capacidad de preparación al análisis de riesgos soberanos y de país.
➔ Rapidez, porque el trabajo que antes llevaba horas ahora se realiza en minutos.
➔ Alcance, porque ese tiempo ahorrado permite a los equipos pequeños evaluar más riesgos y explorar más escenarios.
➔ Capacidad de preparación, porque los gobiernos pueden simular el impacto de las crisis y las respuestas políticas antes de que se produzcan, lo que les permite prepararse con mayor antelación y responder con mayor rapidez.
SovTech: creada en pro del bien común
El nombre recuerda a «GovTech» para la administración pública, «RegTech» para el cumplimiento normativo y «SupTech» para la supervisión financiera. La diferencia radica en a quién va dirigido. La mayoría de las herramientas de riesgo soberano que se desarrollan hoy en día las crea el mercado y están pensadas para el mercado: son propietarias, están aisladas y tienen un precio al alcance de las instituciones que pueden pagarlas. Los ministerios y las oficinas de deuda cuyas cifras se analizan rara vez son los usuarios, ya que no hay rentabilidad comercial en desarrollar estas herramientas para ellos.
Por eso se está desarrollando SovTech como una infraestructura compartida y validada para el bien público. Las herramientas principales son de código abierto y están financiadas con fondos filantrópicos, con estándares y un vocabulario comunes, para que cualquier gobierno o equipo de gestión de la deuda pueda utilizarlas y desarrollarlas. No todas las herramientas de SovTech serán de código abierto, pero todas muestran su funcionamiento, de modo que se puedan verificar y que los acreedores y los prestatarios puedan debatir los supuestos, sin perder tiempo en armonizar los mecanismos subyacentes.
Uganda se pregunta qué inversiones podrían amortiguar la próxima crisis
Uganda es un ejemplo de cómo se manifiesta esa brecha en la práctica. La agricultura es el motor de la economía ugandesa. Da empleo a cerca del 70 % de la población activa y se basa principalmente en el cultivo de secano. En 2017, una grave sequía redujo el crecimiento en 1,5 puntos porcentuales por debajo de las previsiones, afectó a 1,3 millones de ugandeses y provocó un gasto imprevisto destinado a hacer frente a la catástrofe, una fuerte caída de la producción agrícola y un déficit en los ingresos nacionales. Tal y como señala el Ministerio de Finanzas, Planificación y Desarrollo Económico en su informe provisional, lo que antes eran crisis puntuales se está convirtiendo en una característica estructural de la economía.
A medida que aumenta el riesgo evaluado, los costes de financiación se encarecen y el margen de maniobra fiscal se reduce. Esto significa que el momento en que un país más necesita invertir en adaptación y resiliencia es también el momento en que sus condiciones de financiación se vuelven más restrictivas, lo cual se debe en gran medida a un sesgo de medición en los modelos. Las evaluaciones del riesgo soberano han mejorado a la hora de valorar los daños, ya que estos pueden expresarse como una estadística. Los beneficios de las medidas de resiliencia son más difíciles de cuantificar, por lo que rara vez se tienen en cuenta en las proyecciones que determinan la solvencia crediticia. El gasto en resiliencia resulta más difícil de justificar, y el resultado es una inversión insuficiente persistente.
Por ello, el Ministerio se preguntó qué proyectos de su Cuarto Plan Nacional de Desarrollo podrían proteger el crecimiento y los ingresos, reducir el coste fiscal de las catástrofes y reforzar la sostenibilidad de la deuda. En colaboración con NatureFinance, Systemiq, la LSE y Teal Insights, relacionó las intervenciones de resiliencia —como el riego, la restauración del suelo y la agrosilvicultura— con sus efectos sobre la producción agrícola, las exportaciones y los ingresos. A continuación, tradujo esos efectos en las trayectorias de crecimiento y deuda que ya utilizan los análisis de sostenibilidad de la deuda y los modelos de calificación. Esas trayectorias se están analizando ahora mediante la primera herramienta de SovTech, una versión programada del Marco de Sostenibilidad de la Deuda para Países de Bajos Ingresos (LIC-DSF) del FMI y el Banco Mundial.
Las conclusiones preliminares del Ministerio indican que una sequía grave puede reducir el PIB de Uganda en torno a un 4 %. Sin embargo, con la aplicación de las medidas de adaptación y resiliencia previstas, se protegen al menos 0,76 puntos porcentuales del PIB en un año de condiciones climáticas extremas, y el valor actual de la deuda pública se sitúa entre 1,1 y 1,2 puntos porcentuales del PIB por debajo de lo que sería en una trayectoria sin medidas de mitigación. En este caso, el análisis mostró resultados positivos derivados de las inversiones en resiliencia, pero eso no siempre será así. Estas herramientas están diseñadas para evaluar, no para dar nada por sentado. Permiten a un país comprobar si una inversión concreta en resiliencia mejora su trayectoria de deuda o aumenta la carga financiera, y muestran el resultado en las cifras que sus prestamistas ya interpretan. Algunas inversiones superarán esa prueba; otras, no. Los proyectos mal diseñados o mal financiados pueden seguir generando vulnerabilidades fiscales.
Uganda ya lo ha hecho una vez, con el respaldo de cuatro instituciones. Dado que los resultados se vinculan a una versión codificada del marco de deuda, el Ministerio no tendrá que empezar desde cero cuando cambien las previsiones o se plantee la próxima decisión de financiación. Otros ministerios querrán plantearse la misma cuestión con respecto a sus propias cifras. Para eso se están desarrollando las primeras herramientas de SovTech: eliminar el trabajo repetitivo para permitir un análisis más profundo y amplio, mejorando así la preparación del país.
La primera herramienta de SovTech: un prototipo inicial del Marco de Sostenibilidad de la Deuda del FMI y el Banco Mundial para países de bajos ingresos
Esa primera herramienta parte del análisis de sostenibilidad de la deuda que más influye en el acceso a la financiación de un país de bajos ingresos: la evaluación que llevan a cabo el FMI y el Banco Mundial en el marco del Marco de Sostenibilidad de la Deuda para Países de Bajos Ingresos (LIC-DSF). El análisis se presenta en una plantilla de Excel que, versión tras versión, ha ido creciendo hasta alcanzar las 199 437 celdas con fórmulas repartidas en 86 hojas, lo que la convierte en un documento complejo, que requiere muchos recursos y que, a menudo, resulta inaccesible para los ministerios de Hacienda. Esto limita la capacidad de un país para simular escenarios, recabar datos que respalden una política o una estrategia de endeudamiento, y situarse en pie de igualdad a la hora de decidir cuánto puede pedir prestado y a qué coste.
Teal Insights, por encargo de NatureFinance y en colaboración con Systemiq y la LSE, ha creado un prototipo de la plantilla de Excel, convirtiéndola en código. Cuenta con los mismos datos de entrada y los mismos resultados, y se ha comprobado celda por celda comparándola con la plantilla oficial. Validada y más sencilla de usar, esta versión renovada abre nuevas posibilidades: un economista puede modificar las hipótesis de crecimiento, ingresos o financiación y observar cómo evolucionan, respecto a la línea de base, los indicadores de deuda que siguen los prestamistas. Cuando los cálculos básicos llevan horas, nadie llega a analizar el escenario climático ni la segunda opción de financiación. Cuando solo llevan unos minutos, una oficina de deuda puede probar diferentes combinaciones de gasto y financiación antes de comprometerse con una de ellas, y acudir a la reunión con el FMI con datos propios que respalden su posición.
Gracias a unas normas comunes, estas herramientas pueden convertirse en modulares, lo que permite añadir y probar nuevas capas de análisis validados. La modelización de la resiliencia de Uganda es la primera demostración de cómo funciona esto en la práctica.
Un campo, no un producto
Nada de esto está terminado. Lo que suceda a continuación depende menos de NatureFinance que de las personas que utilizarán los resultados: las oficinas de deuda, para diseñar conjuntamente la próxima generación de herramientas; los analistas del FMI, el Banco Mundial y las agencias de calificación, para determinar qué les permitiría confiar en ellas; los inversores, para identificar las lagunas que aún persisten; y los financiadores de bienes públicos, para apoyar a los equipos que están construyendo esta infraestructura compartida.
El papel de NatureFinance en SovTech es catalizador: define el sector y contribuye a financiar sus herramientas fundamentales, creadas para el bien público. Los riesgos se multiplican, las obligaciones aumentan y las interdependencias entre ambos son cada vez más difíciles de detectar. Un análisis que se adapte a unas realidades nuevas y en constante cambio exige una innovación continua. SovTech existe para que prestatarios y prestamistas puedan hacer más, y hacerlo basándose en los mismos datos.
NatureFinance organizará una sesión sobre SovTech en Bangkok el jueves 15 de octubre, durante las reuniones anuales del FMI y el Banco Mundial. Si estás allí, acércate a hablar con las personas que están desarrollando estas herramientas. Si no vas a asistir, pero trabajas en una oficina de deuda, en una entidad crediticia o en una agencia de calificación, o si te dedicas a la financiación de bienes públicos, ponte en contacto con nosotros en contact@naturefinance.net.
Arend Kulenkampff, responsable de financiación innovadora, NatureFinance
