La toma de decisiones es un proceso complejo que abarca múltiples dimensiones cognitivas y emocionales. Mientras que tradicionalmente se ha considerado que los seres humanos actúan principalmente en busca de maximizar beneficios o recompensas tangibles, investigaciones recientes indican que existen factores menos evidentes, como la atracción a la regularidad y la estructura, que juegan un papel fundamental a la hora de influir en las preferencias y comportamientos. En este sentido, un enfoque algorítmico ha demostrado ser especialmente eficaz para moldear decisiones humanas mediante la explotación de esta inclinación hacia los patrones y la predictibilidad. El concepto básico que subyace en esta aproximación es simple pero poderoso: los humanos están naturalmente atraídos hacia la coherencia y las regularidades visibles dentro de su entorno, incluso cuando estas no ofrecen un beneficio económico directo o mensurable. Esta atracción se manifiesta en diversos contextos, desde la forma en que prestamos atención a ciertos estímulos hasta la manera en que aprendemos y desarrollamos creencias sociales o estereotipos.
Esta tendencia innata ha sido aprovechada por algoritmos diseñados específicamente para inducir preferencias sesgadas en los individuos mediante la presentación de recompensas distribuidas de forma regular y predecible. Una investigación destacada en este campo fue desarrollada en el marco de la Competencia Internacional de Ingeniería de la Elección (Choice Engineering Competition, CEC), un desafío global destinado a evaluar y comparar distintos algoritmos capaces de influir en las decisiones de las personas. La esencia del reto consistía en asignar un número fijo de recompensas monetarias entre dos opciones posibles, buscando que los participantes manifestaran una preferencia clara hacia una de ellas, denominada Bias+ (opción objetivo), a pesar de que la distribución objetiva de recompensas era equitativa entre ambas. El algoritmo RaCaS (Regularity as Carrot and Stick) representó una innovación significativa en esta competencia, superando todas las demás propuestas. Su estrategia se basa en crear una secuencia estructurada y ajustable de recompensas que se asignan predominantemente a la opción Bias+, con intervalos predecibles y crecientes entre dichas recompensas.
Esto genera una sensación de patrón o regularidad que motiva al participante a preferir esta opción, aun cuando no sea la más ventajosa en términos estrictamente económicos. Una característica clave de RaCaS es su dinámica adaptativa, que reconoce y responde a las conductas del usuario en tiempo real. Si el participante mantiene su compromiso con la opción Bias+, la regularidad en la asignación de recompensas continúa y se refuerza, manteniendo la atracción sobre dicha opción. Sin embargo, si el participante decide explorar la opción Bias−, el patrón se interrumpe, generando incertidumbre y “castigo” epistemológico que desincentiva la exploración del lado contrario. Este mecanismo de retroalimentación negativo configura un bucle auto-reforzante que prolonga la preferencia por la opción con patrón regular.
Los resultados obtenidos demostraron que los participantes sometidos al algoritmo RaCaS seleccionaban la opción Bias+ aproximadamente dos tercios del tiempo, muy por encima del 50% esperado en un escenario neutral. Dicho sesgo no solo se mantuvo sostenido a lo largo de las 100 decisiones que conformaban cada sesión, sino que también se evidenció una disminución en la obtención total de recompensas por parte de los individuos más sesgados, revelando que la preferencia inducida por la regularidad a veces iba en detrimento de su propio beneficio económico. Este hallazgo es crucial porque contraviene las expectativas clásicas de modelos tradicionales de aprendizaje por refuerzo, que generalmente presuponen que los individuos aprenden y eligen estrategias optimizadas para maximizar recompensas a partir de experiencias previas. La influencia de la regularidad como un factor psicológico con valor intrínseco sugiere que la explicación del comportamiento humano es más compleja e implica variables cualitativas como la percepción de orden y predictibilidad. La relevancia de este conocimiento se extiende a múltiples ámbitos, incluyendo el diseño de intervenciones sociales conocidas como nudges o empujones, que buscan guiar las decisiones hacia opciones consideradas socialmente beneficiosas o preferibles.
El éxito del algoritmo RaCaS incita a reconsiderar la eficacia y los límites de estas técnicas. Mientras que muchos estudios y meta-análisis recientes han cuestionado el impacto real de los nudges tradicionales, el aprovechamiento de la atracción a patrones pone sobre la mesa nuevas estrategias más sofisticadas y potencialmente más efectivas para influir en el comportamiento. No obstante, el poder que otorgan estos algoritmos plantea dilemas éticos importantes. La capacidad de sesgar decisiones sutilmente mediante mecánicas basadas en la psicología humana puede ser empleada con fines tanto benevolentes como malévolos. El riesgo de manipulación que restringe la autonomía del individuo y que puede derivar en perjuicios personales o colectivos requiere una regulación cuidadosa y una mayor transparencia en el uso de estas tecnologías.
Desde un punto de vista teórico, los resultados obtenidos con RaCaS y otros enfoques similares sugieren que el entendimiento de la toma de decisiones humanas debe ampliarse para incluir no solo la cantidad y frecuencia de recompensas, sino también cómo se estructuran en el tiempo y qué tipo de patrones generan. Conceptos como la sensación de control, la predictibilidad y la confirmación de hipótesis propias emergen como elementos centrales en la dinámica decisional. Por ejemplo, en el campo de la neurociencia, se ha identificado que la confirmación de expectativas activa áreas del cerebro vinculadas al sistema de recompensa, lo que puede explicar por qué la percepción de regularidad resulta atractiva y reforzante. Este vínculo también está presente en procesos sociales, donde la validación de estereotipos o creencias consolida ciertas representaciones mentales, pese a que puedan carecer de fundamento objetivo. El campo de la inteligencia artificial aplicada a la economía del comportamiento está por tanto en un punto de inflexión en el que la ingeniería de elecciones se vuelve cada vez más compleja y eficaz, exigiendo una combinación de conocimientos técnicos, psicológicos y éticos.
El desafío futuro radica en diseñar modelos y algoritmos que sean transparentes, responsables y que respeten la libertad de elección, al tiempo que puedan contribuir a mejorar decisiones individuales y colectivas. Además, es fundamental que la investigación futura explore con mayor profundidad qué aspectos de la regularidad resultan más influyentes. ¿Es la predictibilidad per se la que motiva la preferencia? ¿La sensación de control o la capacidad de anticipar resultados? ¿O quizás la simple reafirmación constante de una hipótesis construida por el propio individuo? Para ello, se requieren experimentos que manipulen estos factores de manera aislada y que incorporen reportes subjetivos de las personas sobre sus experiencias y percepciones durante la toma de decisiones. Otra línea de investigación prometedora vincula este fenómeno con la aversión al riesgo o a la ambigüedad. La regularidad puede mitigar la incertidumbre y por ende ser preferida no por una recompensa mayor sino por la reducción de ansiedad o estrés derivado de la incertidumbre, lo que abre un nuevo prisma para entender las motivaciones profundas detrás de las elecciones.
En síntesis, la atracción humana por los patrones y la regularidad es un fenómeno poderoso que puede ser modelado y empleado mediante algoritmos para influir en la toma de decisiones. Este enfoque abre oportunidades para mejorar intervenciones sociales y comerciales, pero también obliga a considerar cuidadosamente sus implicaciones éticas y sociales. El equilibrio entre eficacia y respeto por la autonomía será la clave para la aplicación responsable de estas herramientas en los próximos años. Por último, el éxito de algoritmos como RaCaS nos recuerda que la conducta humana no puede ser plenamente explicada solo desde perspectivas cuantitativas basadas en la maximización de recompensas. La inclusión de variables cualitativas y psicológicas en los modelos es indispensable para capturar la riqueza y complejidad del proceso decisional.
Así, el futuro de la ciencia de la decisión es promisorio, invitándonos a integrar enfoques multidisciplinarios y a avanzar hacia una comprensión más profunda y matizada de los mecanismos que nos guían.
