AIconometrics: Bridging Artificial Intelligence and Econometrics for Data-Driven Policy in Latin America
| Páginas | 11-16 |
| Fecha | 01 Enero 2025 |
| Fecha de publicación | 01 Enero 2025 |
| Autor | Marcos Centurion-Vicencio |
Revista
Cuestiones Económicas
Volumen 35 • Número 1
e-ISSN: 2697-3367
AIconometrics: Bridging
Artificial Intelligence and
Econometrics for Data-Driven
Policy in Latin America
Marcos Centurion-Vicencio
Researcher in Economics - Université Grenoble Alpes
Grenoble, France
1. INTRODUCTION
Latin America has made significant strides in institutionalizing data-driven
approaches to economic policy, with econometrics serving as the analytical
backbone of forecasting and evaluation. From inflation modeling to poverty
measurement, these tools have enabled more evidence-based decision-mak-
ing across a range of macroeconomic and social policy domains. However,
important challenges remain. Traditional econometric methods rely heavily on
structured data (household surveys, administrative records, national accounts,
among others), which, while foundational, are often limited in timeliness,
granularity, and scope. These constraints can be particularly binding in con-
texts of high informality or rapid socioeconomic change, where conventional
data sources struggle to provide real-time or granular insights.
This is where artificial intelligence methods, particularly machine learn-
ing (ML), deep learning (DL) and large language models (LLMs), can serve as
a valuable complement to traditional econometric approaches. While econo-
metrics remains essential for causal inference and theory-driven analysis, AI
methods excel at uncovering patterns in large, complex datasets that exceed
the processing capacity of standard techniques. These methods can incorporate
vast volumes of structured data (e.g., high-frequency financial transactions
or administrative microdata) as well as unstructured data sources, including
Editorial
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