El debate sobre la inteligencia artificial y la política monetaria ya está en marcha. El presidente de la Reserva Federal, Kevin Warsh, y otros han señalado con razón que la IA podría elevar la productividad y la capacidad productiva, aun cuando el auge inversor ejerce presión sobre los recursos antes de que lleguen esos beneficios. Ese problema de sincronización es real. Pero corre el riesgo de ocultar un desafío más inmediato: la IA también está creando un ecosistema de financiamiento amplio y en rápida evolución, cuyo apalancamiento, exposiciones y vulnerabilidades se entienden mucho menos.

Morgan Stanley proyecta casi $3 billones de inversión global en infraestructura relacionada con la IA hasta 2028, con una brecha de financiamiento externo estimada en $1.5 billones. Ese gasto ya está absorbiendo capacidad de construcción, semiconductores, electricidad y mano de obra calificada. En el corto plazo, eso puede aumentar la utilización de recursos y los precios. Con el tiempo, la automatización, el cambio organizacional y el nuevo capital deberían elevar la producción potencial y reducir los costos unitarios.

El error sería tratar cada señal de presión derivada de este despliegue como un problema de inflación que exige tasas de interés más altas. La política monetaria no solo restringe la demanda; también puede afectar la inversión y la innovación que determinan la oferta futura. Patrick Moran y Albert Queralto mostraron en un artículo de 2018 en el Journal of Monetary Economics que, cuando la innovación y la adopción tecnológica son endógenas, la política monetaria cambia los incentivos de las empresas para desarrollar e implementar nuevas tecnologías y, por lo tanto, puede afectar la productividad futura.

La década de 1990 ofrece un contrafactual histórico más convincente. A mediados de los años noventa, el desempleo había caído por debajo de lo que entonces los responsables de política consideraban su tasa natural, y crecía la presión dentro de la Fed para endurecer la política. En cambio, el presidente Alan Greenspan contempló la posibilidad de que los modelos estuvieran equivocados —que un crecimiento más rápido de la productividad hubiera elevado el límite de velocidad de la economía— y resistió en gran medida nuevos aumentos de tasas. El desempleo siguió bajando mientras la inflación se mantenía contenida.

La pregunta que vale la pena hacerse hoy es cuánto del auge de productividad de los años noventa habría perdido Estados Unidos si la Fed hubiera seguido endureciendo la política hasta que la economía se ajustara a sus modelos. Nunca podremos saberlo. Y ese es precisamente el problema. La inflación causada por una acomodación excesiva finalmente aparece en los datos. La productividad perdida porque la inversión y la innovación nunca ocurrieron no. Con la IA, además, el daño podría ser permanente. Los centros de datos, la capacidad eléctrica, el capital humano, la experiencia en financiamiento y las empresas que se forman a su alrededor crean ventajas acumulativas. Si esa inversión ocurre en otro lugar, bajar las tasas de EE. UU. varios años después no necesariamente la traerá de vuelta. Perder una parte importante del ciclo de inversión en IA podría dejar cicatrices duraderas en la productividad y la competitividad estadounidenses.

Centrarse en la inflación también pasa por alto la otra mitad del auge de la IA: su arquitectura financiera, que cambia rápidamente. Los modelos tradicionales de política monetaria otorgan un peso independiente muy reducido a las variables financieras. Los marcos estándar se centran en la inflación y el empleo, o en la brecha del producto, y las condiciones financieras importan sobre todo en la medida en que anticipan esas variables. En un trabajo reciente con Sergey Sarkisyan, mostramos que los diferenciales de crédito contienen información relevante para la política sobre distorsiones de financiamiento y sobre el costo de capital de las empresas que la inflación y la brecha del producto no captan.

Esto refleja una deriva peculiar en el mandato de la Fed. La Reserva Federal fue creada para proteger la estabilidad financiera tras repetidos pánicos bancarios. Sin embargo, su propósito original ha quedado en segundo plano a medida que la inflación y el empleo han dominado sus modelos y el debate sobre política. La estabilidad financiera debe estar junto a la estabilidad de precios y el empleo en el centro del mandato de la Fed, y en algunos momentos debería tener precedencia sobre ambos. El apalancamiento, la fragilidad del financiamiento y las severas distorsiones en la asignación de capital pueden causar un daño económico mucho más duradero que desviaciones modestas de la inflación o el empleo respecto de la meta.

La IA hace que esta cuestión sea especialmente importante. La Fed necesita entender mucho mejor cómo se está financiando la inversión: el papel creciente de los mercados privados, los vínculos cada vez más complejos entre prestatarios e intermediarios, y dónde residen realmente el apalancamiento, el riesgo de vencimiento y las exposiciones finales. Necesita mejores datos y mejores modelos sobre cómo podrían propagarse las pérdidas si los ingresos esperados decepcionan o si el costoso capital de cómputo de hoy se vuelve obsoleto más rápido de lo previsto.

Eso exige una asignación distinta de recursos intelectuales. Desde 2008, la Fed ha invertido fuertemente en entender bancos, vivienda e hipotecas. Esa experiencia sigue siendo valiosa. Pero la próxima vulnerabilidad financiera probablemente no se parecerá a la anterior. Los mercados privados y las nuevas estructuras de financiamiento merecen una profundidad analítica comparable. Un banco central excepcionalmente preparado para entender la última crisis no está necesariamente preparado para anticipar la siguiente.

Esa es la lección de 2008. El fracaso central no fue simplemente una tasa de fondos federales mal fijada. Los responsables de política no lograron apreciar el apalancamiento, la complejidad y la interconexión de un sistema de financiamiento hipotecario que cambiaba rápidamente hasta que las consecuencias se volvieron sistémicas. La IA no es el mercado subprime, y predecir otra crisis financiera sería injustificado. Pero la lección institucional es clara: cuando la innovación financiera avanza más rápido que nuestros modelos, entender dónde se acumula el riesgo debe ser una preocupación central de la Fed. Las tasas de interés más altas no sustituyen el entendimiento del problema.

De hecho, un endurecimiento reflejo podría producir lo peor de ambos mundos. Si la vulnerabilidad emergente es financiera y no inflacionaria, tasas más altas podrían poner al descubierto un apalancamiento que no entendemos del todo, al mismo tiempo que elevan el costo de la inversión productiva necesaria para que la IA genere sus ganancias previstas. El resultado podría ser una vulnerabilidad financiera que la Fed no supo entender, combinada con algo mucho más difícil de reparar: una pérdida duradera del liderazgo tecnológico de EE. UU. a medida que la inversión, la experiencia y la infraestructura complementaria se desarrollan en otros lugares.

Nada de esto es un argumento a favor del dinero fácil. La inflación persistente requerirá sin duda una respuesta de política monetaria, y los banqueros centrales no deben decidir qué proyectos de IA merecen financiamiento. La tarea es alinear los instrumentos con los problemas y devolver la estabilidad financiera a su lugar adecuado en el marco de la Fed, sin perjudicar innecesariamente la formación de capital de la que puede depender la competitividad de largo plazo de Estados Unidos.

La Fed pasó los últimos años reaprendiendo los peligros de subestimar la inflación. El desafío ahora es no permitir que la complejidad y la innovación financiera dejen a los responsables de política sin preparación. La inflación finalmente se anuncia. Las vulnerabilidades financieras pueden permanecer ocultas hasta convertirse en crisis. La pérdida de productividad es aún más difícil de detectar, y potencialmente permanente.

El riesgo que no deberíamos subestimar es erosionar la ventaja de EE. UU. en IA antes de que lleguen sus beneficios plenos de productividad.

Las opiniones expresadas en las columnas de Fortune.com son exclusivamente las de sus autores y no reflejan necesariamente las opiniones y creencias de Fortune.

Esta historia apareció originalmente en Fortune.com