Simulador económico en cadena
¿Y si…? —
Simulador Económico
en Cadena
Modifica el precio del combustible, la energía o cualquier variable económica y observa en tiempo real cómo se propaga el impacto por toda la cadena de costes de la vida cotidiana en España.
Nadie los conecta entre sí.
Cuando el precio del petróleo sube, el Gobierno publica un comunicado. Los medios hablan de inflación. Los economistas citan el IPC. Pero ninguna herramienta accesible le dice a una familia concreta cuánto más va a pagar por la compra, el fontanero o el alquiler.
El problema no es la falta de datos — es la falta de conexión entre ellos. La economía opera en cascada: una variable mueve a otra, que mueve a otra. Esa interdependencia es invisible para el ciudadano y difícil de comunicar con gráficos estáticos. El coste real no está en los titulares. Está en la cadena de efectos que nadie visualiza.
Datos aislados
El precio del gasóleo, el IPC, el Euribor y el coste del fontanero existen en bases de datos distintas, nunca en el mismo modelo.
Decisiones sin contexto
El ciudadano no puede anticipar el impacto real de los cambios macroeconómicos en su economía doméstica concreta.
Comunicación ineficaz
Los informes económicos son estáticos, técnicos y unidimensionales. No permiten explorar escenarios alternativos de forma intuitiva.
Interactividad + IA
Un motor de interdependencias con datos reales y análisis narrativo por IA puede democratizar la comprensión económica.
Análisis generado por IA.
¿Y si…? combina datos verificados de fuentes oficiales españolas, un motor de elasticidades basado en estudios del Banco de España y el BCE, y análisis narrativo generado por IA que traduce los números en consecuencias reales para familias concretas.
El usuario modifica una variable y el sistema calcula instantáneamente cómo ese cambio se transmite al resto de la economía doméstica. Es el mismo modelo conceptual que utilizan los organismos económicos, con una interfaz accesible para cualquier persona.
Datos reales verificados
16 variables con valores reales a 14 mar. 2026. Fuentes: MITECO, INE, REE, CNMC, EMMI, CRTM, Infaoliva, Fotocasa.
Motor de cascada
Coeficientes de elasticidad cruzada del Banco de España y BCE. Propagación automática en tiempo real al mover cualquier variable.
Análisis narrativo IA
Claude (Anthropic) genera análisis económico estructurado contextualizado en España, con impacto en euros para la familia media.
Informe PDF descargable
El análisis se exporta como informe PDF profesional con todos los parámetros del escenario simulado y recomendaciones accionables.
de la interacción al análisis.
La arquitectura separa tres responsabilidades: la interfaz (HTML/CSS/JS en el navegador del usuario), el proxy seguro (Cloudflare Worker que protege la API key), y el modelo de IA (Claude Sonnet via Anthropic API). Los datos y el motor de elasticidades viven en el cliente — solo el análisis narrativo viaja al servidor.
Tres escenarios reales.
Estas capturas muestran el estado real de la interfaz al modificar el precio del gasóleo. Observa cómo al mover una sola variable, el resto de la economía se recalcula automáticamente — en naranja las variables afectadas por cascada, en azul las modificadas manualmente.
Estado inicial — 16 datos reales verificados de fuentes oficiales (MITECO, REE, CNMC, INE…). El marcador ámbar en cada barra indica el valor base actual. El botón de análisis permanece inactivo hasta que el usuario modifique alguna variable.
Gasóleo a 2,00 €/L (+5,3%). La gasolina sube automáticamente en cascada +1,8% (elasticidad 0,85 con el crudo) y la electricidad +1,5%. El botón de análisis se activa y Claude genera el informe completo. Impacto estimado: +17 €/mes · +204 €/año.
Gasóleo a 3,00 €/L (+57,9% — shock energético comparable a 2022). 7 variables en cascada simultáneamente: gasolina +68,4%, electricidad +16,2%, pan +11,6%, fontanero +14,5%. Impacto total estimado: +136 €/mes para la familia media (+1.632 €/año).
por elasticidades cruzadas.
El núcleo técnico es un grafo de dependencias donde cada variable puede ser driver (causa) o target (efecto). La fórmula aplica coeficientes de elasticidad cruzada extraídos de literatura económica real (Banco de España 2023, BCE 2022):
| Driver | Target | Elasticidad | Justificación |
|---|---|---|---|
| Gasolina | Gasóleo | 0.85 | Correlación directa — mismo mercado del crudo |
| Gasolina | Taxi (€/km) | 0.45 | Dependencia directa del combustible |
| Diesel | Pan | 0.20 | Diesel = carburante de camiones de reparto |
| Gasolina | Fontanero | 0.22 | Desplazamiento en furgoneta |
| Gasolina | Electricidad | 0.30 | Gas/petróleo mueve el pool eléctrico marginal |
| Gasolina | Euribor | 0.025 | BCE reacciona a inflación energética |
| Electricidad | Electricista | 0.15 | Herramientas + maquinaria eléctrica |
| Gas | Pan | 0.10 | Hornos industriales de panadería |
no habilidades abstractas.
Este proyecto demuestra la capacidad de detectar un problema real de comunicación de datos, diseñar una solución con capas diferenciadas (datos, modelo, interfaz, IA), implementarla con herramientas concretas y presentarla de forma comprensible para cualquier persona.
Modelado de interdependencias
Grafo de dependencias económicas con coeficientes de elasticidad extraídos de literatura académica, calibrados para el mercado español.
Integración de LLM en producto
Uso de la API de Claude para generar análisis estructurado — no como sustituto del dato sino como capa de interpretación sobre el modelo.
De cifras a comprensión
Traducción de modelos económicos complejos en una interfaz accesible para cualquier usuario sin simplificar la lógica subyacente.
Proxy + API key protegida
Diseño de arquitectura cliente-servidor con Cloudflare Workers para proteger credenciales en entornos de producción públicos.
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Disponible para colaboraciones, freelance o posiciones de Data Science e IA aplicada.
