La IA está desarrollando formas de pensamiento estratégico emergente
Los grandes modelos de lenguaje de la IA crean modelos mentales propios, adaptan sus decisiones en función de información incompleta y, cuando el análisis falla por complejidad, inventan reglas simples y funcionales. Pueden ser grandes interlocutores estratégicos para economistas y políticos.
[–>[–>[–>Los grandes modelos de lenguaje (LLMs), como los que revolucionan actualmente la inteligencia artificial, están mostrando una sorprendente capacidad de pensamiento estratégico, según una nueva investigación de la IESE Business School.
[–> [–>[–>El estudio, firmado por Veronica Cappelli y Enric Junqué de Fortuny y publicado en arXiv, recoge la esencia de una discusión que está en el corazón mismo del futuro de la inteligencia artificial: ¿Son capaces las máquinas de pensar estratégicamente, o simplemente imitan patrones estadísticos extraídos de sus ingentes datos de entrenamiento?
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Para responder esta pregunta, los autores sometieron a varios LLMs a una batería de experimentos basados en la teoría de juegos y la cognición. Los modelos fueron expuestos a situaciones donde deben anticipar el comportamiento de otros agentes, evaluar sus opciones y decidir cuál les conviene según sus propias creencias sobre los demás.
[–>[–>[–>Lo relevante es que, lejos de responder siempre de forma mecánica o monótona, los LLMs modelan sus decisiones de acuerdo con quién creen que es su oponente: si el rival es humano, tienden a simplificar su razonamiento, pero si perciben que enfrentan a otro modelo, despliegan una sofisticación metacognitiva inesperada. El LLM analiza cómo se comportaría una IA entrenada con datos humanos y ajusta su estrategia en consecuencia, mostrando una capacidad reflexiva que desafía las visiones más escépticas sobre la inteligencia artificial.
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Datos clave de esta investigación
- Los LLMs muestran pensamiento estratégico, no solo imitación.
- Adaptan sus respuestas según el tipo de oponente (humano o IA).
- Usan reglas simplificadas cuando el problema es complejo.
- Construyen modelos mentales propios sobre sus rivales y el contexto.
- Demuestran razonamiento estratégico en juegos clásicos.
- Pueden ser interlocutores estratégicos en negociación y política.
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Señales asociativas
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El estudio evidencia que, ante escenarios complejos donde sus capacidades cognitivas alcanzan el límite, algunos modelos abandonan el razonamiento recursivo tradicional y adoptan reglas heurísticas. Es decir, simplifican el problema, buscan coherencia interna y, curiosamente, en ocasiones imitan el modo en que los humanos recurrimos a analogías o intuiciones cuando no podemos resolver un dilema lógicamente.
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[–>Esta tendencia a apoyarse en señales asociativas —ese buscar ideas relacionadas cuando decae el razonamiento directo— aporta a la inteligencia artificial una dimensión casi humana de flexibilidad cognitiva. Así, los LLMs resultan ser algo más que imitadores perfectos: son agentes adaptativos capaces de construir creencias, razonar de forma estratégica y recurrir a heurísticas para resolver problemas, incluso cuando estos exigen una creatividad similar a la de las personas, según los autores de este trabajo.
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Los experimentos incluyen juegos clásicos como el “Beauty Contest” (Concurso de Belleza keynesiano), en el que los jugadores deben anticipar las elecciones de los demás; y el “Money Request Game” (Juego de Solicitud de Dinero), donde el razonamiento estratégico obliga a los modelos a tomar decisiones condicionadas por lo que creen que harán sus contrincantes.
[–>[–>[–>Referencia
LLMs as Strategic Agents: Beliefs, Best Response Behavior, and Emergent Heuristics. Enric Junque de Fortuny, Veronica Roberta Cappelli. arXiv:2510.10813v1 [cs.AI]. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2510.10813
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Cadenas de razonamiento
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Los autores demuestran que los LLMs pueden sostener cadenas de razonamiento de varios niveles, pero también, de forma muy humana, tienden a autolimitar esa profundidad cuando juzgan que el contexto lo requiere. Se observa asimismo que los modelos distinguen entre tipos de rivales: las suposiciones que hacen sobre las personas y sobre otras IAs difieren, y esto determina su estrategia.
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La investigación de IESE sugiere que los LLMs están desarrollando formas de pensamiento estratégico emergente: crean modelos sobre los demás, adaptan sus decisiones en función de información incompleta y, cuando el análisis fallaría por complejidad, inventan reglas simples y funcionales.
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El hallazgo implica que estas IA no son entes perfectamente racionales ni copiadores automáticos, sino agentes con habilidades propias para navegar la incertidumbre y el conflicto.
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Para economistas, políticos y cualquier rama interesada en entender la negociación y la toma de decisiones en sistemas artificiales, este estudio abre una nueva vía: la posibilidad de que las máquinas sean interlocutores genuinamente estratégicos, capaces de repensar sus jugadas y de aprender sobre la marcha, como haría cualquier humano frente a la duda o el error.
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