Una aportaci\u00f3n reciente de los grandes modelos de lenguaje a la econom\u00eda del comportamiento es su utilizaci\u00f3n como agentes econ\u00f3micos simulados.<\/p>\n
Horton et al. (2023) emplean la expresi\u00f3n Homo silicus<\/em> para describir modelos a los que pueden asignarse informaci\u00f3n, recursos, preferencias y restricciones, con el prop\u00f3sito de observar c\u00f3mo responden ante diferentes decisiones econ\u00f3micas.<\/p>\n Estos agentes permiten reproducir experimentalmente situaciones relacionadas con el riesgo, la confianza, la cooperaci\u00f3n, la reciprocidad o los sesgos cognitivos. Sus principales ventajas son la rapidez, el bajo coste y la posibilidad de repetir un mismo experimento introduciendo diferentes perfiles y condiciones. Pueden servir, por tanto, para explorar hip\u00f3tesis antes de realizar investigaciones con participantes humanos.<\/p>\n Akata et al. (2025) comprobaron, mediante juegos repetidos, que los LLM pueden actuar satisfactoriamente en situaciones dominadas por el inter\u00e9s individual, pero muestran mayores dificultades cuando deben cooperar o coordinarse con otros participantes. Adem\u00e1s, sus decisiones var\u00edan seg\u00fan la informaci\u00f3n recibida y la formulaci\u00f3n del prompt<\/em>.<\/p>\n El Homo silicus<\/em> no debe considerarse una reproducci\u00f3n exacta del comportamiento humano. Los LLM no experimentan incentivos, emociones ni consecuencias reales, y sus respuestas reflejan los datos y valores incorporados durante su entrenamiento. En consecuencia, su utilidad reside principalmente en generar hip\u00f3tesis y preparar experimentos, cuyos resultados deber\u00e1n ser posteriormente contrastados con personas reales.<\/p>\n Referencias<\/strong><\/p>\n Akata, E., Schulz, L., Coda-Forno, J., Oh, S. J., Bethge, M., & Schulz, E. (2025). Playing repeated games with large language models. Nature Human Behaviour, 9<\/em>, 1380\u20131390. https:\/\/doi.org\/10.1038\/s41562-025-02172-y<\/p>\n Horton, J. J., Filippas, A., & Manning, B. S. (2023). Large language models as simulated economic agents: What can we learn from Homo silicus?<\/em> (NBER Working Paper No. 31122). National Bureau of Economic Research. https:\/\/doi.org\/10.3386\/w31122<\/p>\n Imagen de portada: Data Science Society<\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Departamento de Empresa y Econom\u00eda<\/p>\n Universitat CEU Abat Oliba<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Una aportaci\u00f3n reciente de los grandes modelos de lenguaje a la econom\u00eda del comportamiento es su utilizaci\u00f3n como agentes econ\u00f3micos simulados. Horton et al. (2023)…<\/p>\n","protected":false},"author":58,"featured_media":3274,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-3273","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-general"],"acf":[],"yoast_head":"\n