Según Paul Romer, reciente Premio Nobel de Economía, el progreso tecnológico, factor fundamental del crecimiento económico, es consecuencia de los esfuerzos en investigación y desarrollo que generan las empresas y los agentes económicos en su conjunto.

Si bien las grandes inversiones en capital físico pueden generar crecimiento, sobre todo en países en vías de desarrollo, estas solo lo pueden generar hasta cierto umbral,  y si los países no son capaces de innovar, su capacidad para salir de la trampa de los ingresos medios siempre será limitada.

En esta línea, queremos compartir a continuación las principales innovaciones que vienen realizando los científicos e investigadores de IBM para revolucionar la cadena alimentaria a nivel mundial (ver artículo líneas abajo), así como sus impresionantes prospectos para los siguientes 5 años. Estos proyectos fueron mostrados en el marco del evento para clientes más grandes de IBM, Think 2019, en San Francisco, el pasado 13 de febrero.

Consideramos que este tipo de información es de vital importancia, no solo por las ganancias en eficiencia en cada etapa de la cadena alimentaria que generan todas estas tecnologías –como la IA y el blockchain – que podrían servir de ejemplo para las empresas de los sectores involucrados en el Perú, sino porque también nos encontramos en un proceso de crecimiento poblacional que no es ajeno a nuestro país y que demandará mayores alimentos y bebidas en el futuro. Lampadia

De la semilla…
Cómo las innovaciones de IBM transformarán cada etapa de la cadena de suministro dentro de los próximos cinco años

Arvind Krishna
SVP, IBM Cloud & Cognitive Software
Glosado por Lampadia
11 de febrero de 2019.

San Francisco. Dentro de los próximos cinco años, la población de la Tierra cruzará la marca de los ocho mil millones por primera vez. Nuestra compleja cadena alimentaria, ya estresada por el cambio climático y un suministro de agua limitado, se resentirá aún más. Para satisfacer las demandas de este futuro superpoblado, necesitaremos nuevas tecnologías y dispositivos, avances científicos y formas de pensar completamente nuevas sobre la seguridad e inocuidad de los alimentos.

Los investigadores de IBM de todo el mundo ya están trabajando en soluciones en cada eslabón de la cadena alimentaria. Están ayudando a los agricultores a maximizar los rendimientos de los cultivos y desarrollando formas de frenar la epidemia de desperdicio que destruye el 45% de nuestro suministro de alimentos. Nuestros científicos están trabajando para crear una red de seguridad para atrapar patógenos y contaminantes antes de que enfermen a las personas. Y están inventando formas de mantener el plástico fuera de nuestros vertederos y océanos.

A finales de esta semana, presentaremos a los científicos que están detrás de los “5 en 5” de este año en un Science Slam celebrado en el sitio del evento para clientes más grande de IBM del año: Think 2019 en San Francisco. Pueden verlo en vivo el miércoles 13 de febrero de 10 a 11 am, hora del Pacífico. Los Science Slams les brindan a nuestros investigadores la oportunidad de transmitir la importancia de su trabajo a una audiencia general en un lapso muy corto de tiempo, aproximadamente cinco minutos. Descubrimos que este es un ejercicio extremadamente útil que hace que nuestra innovación sea más accesible al destilarla a lo esencial.

Nuestros investigadores nos inspiran a imaginar qué otra cosa podría ser posible dentro de cinco años. Cuando la persona número ocho mil millones nazca en la Tierra, entrará en un mundo más conectado, más interdependiente y más sensible al cambio que el que sus padres nunca imaginaron. Este es el futuro que nos espera a todos.

Aquí hay un resumen de las predicciones que los científicos de IBM presentarán este año.

De la semilla…
Los dobles digitales de la agricultura ayudarán a alimentar a una población creciente utilizando menos recursos
¿Cómo darle a un agricultor que nunca ha puesto un pie en un banco acceso al crédito? Digitalizando y captando todos los aspectos de la agricultura, desde la calidad del suelo hasta las habilidades del conductor del tractor y el precio del melón vendido en el mercado. Se le llama Digital Twin, y dentro de los próximos cinco años, utilizando la inteligencia artificial podremos usar estos datos para pronosticar con precisión los rendimientos de los cultivos, lo que a su vez les dará a los bancos e instituciones financieras los datos que necesitan para proporcionar crédito para ayudar a los agricultores a expandirse. Tal vez el dinero crezca en los árboles después de todo.

A la cosecha…
Alerta de spoiler: Blockchain evitará que se desperdicie más comida
Dentro de cinco años, eliminaremos muchas de las costosas incógnitas en la cadena de suministro de alimentos. Desde los agricultores hasta los proveedores de comestibles, cada participante en la cadena de suministro sabrá exactamente cuánto plantar, ordenar y enviar. La pérdida de alimentos disminuirá considerablemente y el producto que termina en los carros de compra de los consumidores será más fresco, cuando la tecnología blockchain, los dispositivos IoT y los algoritmos de inteligencia artificial se unan.

A la repisa…
Club de cultivo: Mapear el microbioma nos protegerá de las bacterias malas
Dentro de cinco años, los inspectores de seguridad alimentaria de todo el mundo adquirirán una nueva superpotencia: la capacidad de usar millones de microbios para proteger lo que comemos. Estos microbios, algunos saludables para el consumo humano y otros no, se introducen regularmente en los alimentos que salen de establecimientos agrícolas, fábricas y supermercados. Gracias a una nueva técnica que nos permite analizar su composición genética de manera rentable, los microbios nos dirán mucho sobre la seguridad de lo que consumimos.

A la mesa…
Detectives del plato: los sensores de inteligencia artificial detectarán los patógenos transmitidos por los alimentos en el hogar
Dentro de cinco años, los agricultores, procesadores de alimentos y tiendas de comestibles del mundo, junto con miles de millones de cocineros en el hogar, podrán detectar contaminantes peligrosos sin esfuerzo en sus alimentos. Todo lo que necesitan es un teléfono celular o una mesada con sensores de inteligencia artificial. Los investigadores de IBM están creando sensores de IA potentes y portátiles que pueden detectar patógenos transmitidos por los alimentos en cualquier momento y lugar donde puedan aparecer. Estos sensores de bacterias móviles podrían aumentar sustancialmente la velocidad de una prueba de patógenos de días a segundos, lo que permite a todos los eslabones de la cadena alimentaria detectar la existencia de E. coli o Salmonella dañina antes de que se convierta en un brote.

A la basura…
Cirugía plástica: un nuevo proceso de reciclaje radical dará nueva vida al plástico viejo
En cinco años, la eliminación de basura y la creación de nuevos plásticos se transformarán por completo. Todo, desde cartones de leche hasta recipientes para galletas, bolsas de alimentos y quesos, será reciclable, y las empresas fabricantes de poliéster podrán tomar los desechos y convertirlos en algo útil. Esta transición será impulsada por innovaciones como VolCat, un proceso químico catalítico que digiere ciertos plásticos (llamados poliésteres) en una sustancia que puede ser devuelta directamente a las máquinas de fabricación de plástico para hacer nuevos productos. Lampadia

El ganador del premio Nobel de Economía de este año, Richard Thaler de la Universidad de Chicago, fue una elección polémica: Thaler es conocido por su búsqueda de la economía del comportamiento, que es el estudio de la economía desde la perspectiva de la sicología. Para muchos, la idea de que la investigación sicológica debe ser parte de la economía ha generado grandes debates durante años.

¿Qué es la economía del comportamiento?

El campo de la economía del comportamiento combina conocimientos de sicología y economía, y proporciona ‘insights’ valiosos sobre las personas que no se comportan en su propio beneficio. La economía del comportamiento proporciona un marco de análisis para comprender cuándo y cómo las personas cometen errores. Los errores sistemáticos o los sesgos se repiten de forma predecible en circunstancias particulares. Las lecciones de la economía del comportamiento se pueden usar para crear entornos que empujen a las personas hacia decisiones más sabias y vidas más saludables.

Esta rama de la economía surgió en el contexto del enfoque económico tradicional conocido como modelo de elección racional. Se supone que la persona racional analiza correctamente los costos y beneficios de sus decisiones o acciones, y calcula las mejores opciones para sí mismo. Se espera que la persona racional conozca sus preferencias (presentes y futuras), y nunca cambie de idea entre dos deseos contradictorios. Tiene un autocontrol perfecto y puede contener los impulsos que pueden impedirle alcanzar sus objetivos a largo plazo. La economía tradicional usa estos supuestos para predecir el comportamiento humano.

En contraste, la economía del comportamiento muestra que los seres humanos reales no actúan de esa manera. Las personas tienen capacidades cognitivas limitadas y una gran cantidad de problemas para ejercer el autocontrol. Las personas a menudo toman decisiones que tienen una relación mixta con sus propias preferencias. Tienden a elegir la opción que tiene el mayor atractivo inmediato a costa de la felicidad a largo plazo, como consumir drogas y comer en exceso. Están profundamente influenciados por el contexto y, a menudo, tienen poca idea de lo que les gustaría lograr el próximo año o incluso mañana. Como afirma Daniel Kahneman (Premio Nobel de Economía), «parece que la economía tradicional y la economía del comportamiento están describiendo dos especies diferentes».

La economía del comportamiento muestra que somos seres humanos excepcionalmente inconsistentes y falibles. Elegimos un objetivo y luego actuamos con frecuencia contra él, porque el problema de autocontrol no nos permite implementar nuestros objetivos.

¿Qué busca identificar?

Por lo tanto, la economía del comportamiento rastrea estos errores de decisión en el diseño de la mente humana. Los neurocientíficos argumentan que la mente consiste en muchas partes diferentes (procesos mentales), cada uno operando por su propia lógica. Thaler, en su libro “Misbehaving” observa que el cerebro está mejor representado por una organización de sistemas que interactúan entre sí. Una idea clave es que el cerebro es una suerte de democracia. Es decir, no hay un tomador de decisiones dominante. Aunque el objetivo conductual de un individuo puede afirmarse como maximizar la felicidad, alcanzar ese objetivo requiere contribuciones de varias regiones cerebrales.

La economía del comportamiento intenta integrar la comprensión de los sicólogos del comportamiento humano en el análisis económico. En su libro, Thaler sugiere formas en que los responsables de las políticas pueden estructurar los entornos para facilitar mejores elecciones.

Pensiones como ejemplo

Los análisis sobre los ahorros para la jubilación. son probablemente la historia de mayor éxito de los economistas de la conducta. Es un problema prototípico de la economía del comportamiento, porque ahorrar para la jubilación es cognitivamente difícil: calcular cuánto ahorrar y requiere sacrificios y autocontrol. Estas son dos de las cosas más importantes que quedan fuera de la economía tradicional. La suposición de que todos sabrán cuánto tienen que ahorrar y que luego, simplemente, implementarán su decisión, es obviamente absurda.

¿Cuáles son las conclusiones de Thaler? Para los economistas, si las personas no están ahorrando lo suficiente para la jubilación, es su culpa. Según el Nobel, “La lección de la economía del comportamiento es que la gente solo ahorra si es automático [obligatorio]. Si la gente simplemente guarda lo que queda a fin de mes, esa es una receta para el fracaso. Y [los hacedores de políticas] podemos ayudar. Mi lema es que si quieres ayudar a las personas a lograr algún objetivo, hazlo fácil. Y sí, todos los trabajadores deberían poder ahorrar para la jubilación mediante deducciones de nómina. Simplemente no hay excusa para no hacer algo como una IRA automática o un myRA [un plan de jubilación patrocinado por el gobierno para las personas cuyos empleadores no ofrecen uno].”

Una vida de contradicciones

En resumen, el mensaje de la economía del comportamiento es que los humanos están destinados a cometer errores de juicio y necesitan un empujón para tomar las decisiones que les sean más beneficiosas a largo plazo. Este enfoque que impulsó Robert Thaler complementa y mejora el modelo de elección racional, ya que nos brinda un análisis multidisciplinario que se acerca más a la realidad y que tiene el potencial de transformar las políticas públicas y cómo se manejan las decisiones empresariales y personales. Lampadia

En este análisis presentamos la quinta publicación de The Economist sobre las más importantes teorías económicas explicadas de una manera no ‘matematizada’ y con énfasis en cómo estas teorías se aplican en la actualidad.

Este artículo se refiere a la teoría de juegos, un estudio de las estrategias que se llevan a cabo en juegos complejos. Fue la mayor contribución del matemático John Forbes Nash (1928-2015), que murió el año pasado en un accidente de tráfico con su mujer, y cuya vida fue escenificada en el cine por Russel Crowe en una magnífica película: ‘Una mente brillante’. De hecho, el aporte de Nash a entender los comportamientos individuales y los resultados grupales, le sirvieron para ganar el Premio Nobel de Economía en 1994. 

La teoría de juegos es hoy una rama de las matemáticas (muy usada por los economistas) que intenta formalizar situaciones donde existe una interacción estratégica entre distintos actores. Primero se define quiénes participan, luego se describe qué decisiones puede tomar cada protagonista y cómo las toma y, por último, se evalúan todos los resultados posibles de la interacción. El gran aporte de Nash fue brindarnos un concepto de la existencia de un equilibrio en todo tipo de situaciones: donde nadie se arrepiente de lo que hizo, dado que lo ‘hicieron’ los otros.

Un ejemplo de la no aplicación del equilibrio de Nash se daba en la industria de cerveza del Reino Unido. Este era un mercado con muchos jugadores, todos ellos trataban de crecer anticipándose a sus competidores y aumentaban su capacidad de producción. El problema es que todos hacían lo mismo y, por lo tanto, se producía una sobre oferta que diluía los márgenes y generaba quiebras masivas. A este resultado le seguía un mercado con poca oferta y altos márgenes, lo que volvía a ocasionar el incentivo para una nueva competencia autodestructiva en el camino a la sobre oferta. A este tipo de decisiones se les llama: “Macro silly decisions” (tontas decisiones macro). Después de muchos costos, la industria cervecera británica pudo alcanzar algunos equilibrios de Nash y evitar los ciclos destructivos.  

Al demostrar matemáticamente que existen equilibrios en cualquier situación, Nash ayudó a economistas, políticos, burócratas y estrategas de negocios a entender el mundo que nos rodea de una mejor manera. Se formó la base de muchas de las estrategias vigentes que vemos por todo el mundo.

El ejemplo más conocido de la teoría de juegos es el del prisionero. En este caso, dos prisioneros cómplices que están aislados deben decidir simultáneamente si delatan a su compañero o no. Si ninguno delata, los dos van muy poco tiempo a prisión. Si uno delata a su compañero y el otro se queda callado, el delator queda en libertad y su compañero recibe una pena muy larga. Finalmente, si ambos se acusan mutuamente, los 2 van a prisión por un tiempo largo. Lo interesante aquí es que la situación en la que ambos se callan no es un equilibrio de Nash. Si mi compañero se quedó callado, yo querré delatarlo, y en ese caso a él no le habrá convenido quedarse callado. El equilibrio de Nash predice que ambos confesarán.

En el mundo real, tanto en las relaciones económicas como en las políticas y sociales, son muy frecuentes las situaciones en las que, al igual que en los juegos, su resultado depende de la conjunción de decisiones de diferentes agentes o jugadores. Tal vez un ejemplo mus sorprendente del equilibrio de Nash, es el del armamentismo nuclear durante la guerra fría que al basrse en el riesgo de destrucción mutua asegurada, generaba menores probabilidades de guerra.

¿Cómo se pueden cambiar los incentivos para que las personas, instituciones, empresas o grupos actúen de cierta forma, en que se obtengan mejores decisiones de grupo?

En el mundo real, los tomadores de decisiones individuales, no son necesariamente racionales. En los experimentos del dilema del prisionero, solo el 50% llega al equilibrio de Nash. Pero con mayor información y experiencia, se produce una convergencia positiva al equilibrio.

Lampadia

Teoría de juego

Escapando de prisión

La quinta publicación de la serie sobre las ideas económicas seminales ve el equilibrio de Nash

Por The Economist

20 de agosto 2016

Traducido y glosado por Lampadia

John Nash llegó a la Universidad de Princeton en 1948 para iniciar su (PHD) doctorado con una recomendación de una sola frase: «Es un genio de las matemáticas». No defraudó. Con 19 años y habiendo llevado tan sólo un curso de economía, durante sus primeros 14 meses como graduado produjo el trabajo que, en 1994, le ganaría un premio Nobel de Economía por su contribución a la teoría de juegos.

El 16 de noviembre de 1949, Nash envió una nota de una página de largo a las Actas de la Academia Nacional de Ciencias, en la que expuso un concepto que desde entonces se conoce como el «equilibrio de Nash». Este concepto describe un resultado estable que resulta de las personas o instituciones que toman decisiones racionales basadas en lo que piensan que harán los otros. En el equilibrio de Nash, nadie es capaz de mejorar su propia situación cambiando de estrategia: cada persona lo está haciendo lo mejor posible, aunque eso no sea el resultado óptimo para la sociedad. Con una gran habilidad matemática, Nash demostró que cada «juego» con un número finito de jugadores, cada uno con un número finito de opciones para elegir, tendría por lo menos un equilibrio.

Su perspicacia expandió el estudio de la economía. En mercados de competencia perfecta, donde no existen barreras de entrada y donde todos los productos son idénticos, ningún comprador o vendedor individual puede influir en el mercado: nadie necesita prestar atención a lo que los demás hacen. Pero la mayoría de los mercados no son así: las decisiones de los competidores y clientes importan. Desde la subastas hasta los mercados de trabajo, el equilibrio de Nash le dio a la ciencia una manera de hacer predicciones del mundo real sobre la base de los incentivos de cada persona.

Un ejemplo en particular se ha vuelto el símbolo del equilibrio: el dilema del prisionero. Nash usó álgebra y números para exponer esta situación en un amplio ensayo publicado en 1951, pero la versión más familiar para los estudiantes de economía es más apasionante. (El tutor de tesis de Nash, Albert Tucker, la presentó en una charla que dio a un grupo de psicólogos).

Se trata de dos cómplices en celdas separadas, cada una contemplando el mismo trato ofrecido por el fiscal. Si ambos confiesan un sangriento asesinato, cada uno de ellos se enfrenta a diez años de cárcel. Si uno se queda en silencio mientras que el otro lo acusa, entonces, el soplón obtendrá una recompensa, mientras que el otro se enfrentará a una vida en la cárcel. Y si ambos se mantienen callados, entonces, cada uno de ellos se enfrenta a un cargo menor, y sólo un año en la cárcel (ver diagrama).

Sólo hay una solución en el equilibrio de Nash para resolver el dilema del prisionero: que ambos confiesen. Cada una es una mejor respuesta a la estrategia del otro; ya que el otro podría haber soltado la verdad, ya que decir la verdad evita toda una vida en la cárcel. La tragedia es que si tan sólo pudieran trabajar juntos, ambos podrían lograr una mejor recompensa.

El ejemplo ilustra que las multitudes pueden ser tontas, así como sabias; lo que es mejor para el individuo puede ser desastroso para el grupo. Este trágico resultado es muy común en el mundo real. Si fueran libres para saquear el mar, los individuos pescarían más de lo que es mejor para el grupo, agotando el stock de pescados. Los empleados que compiten para impresionar a su jefe al permanecer más tiempo en la oficina alentarán el agotamiento de los trabajadores. Los bancos tienen un incentivo para prestar más cuando los precios de las casas se disparan, en lugar de reducir los préstamos.

Los problemas de las masas

El equilibrio de Nash ayudó a los economistas a entender cómo las mejoras para los individuos podrían dar lugar a consecuencias negativas para las multitudes. Mejor aún, les ayudó a resolver el problema: sólo tenían que asegurarse de que cada individuo se enfrentara a los mejores incentivos posibles. Si aún así las cosas siguen saliendo mal (como que los padres continúen sin vacunar a sus hijos contra el sarampión, por ejemplo), entonces debe ser porque las personas no estaban actuando en su propio interés. En tales casos, el desafío de las políticas públicas sería uno de mayor información.

La idea de Nash tenía antecedentes. En 1838, August Cournot, un economista francés, planteó la teoría de que en un mercado con sólo dos empresas, cada una de ellas sufriría las desventajas de buscar una mayor participación del mercado aumentando la producción, ya que esto causaría que los precios bajen y los márgenes de ganancias también sean menores. 

Sin quererlo, Cournot había tropezado con un ejemplo del equilibrio de Nash. Tenía sentido que cada empresa establezca los niveles de producción basados ​​en la estrategia de su competidor; los consumidores, sin embargo, terminarían con menos bienes y precios más altos  si hubiera prevalecido una competencia despiadada.

Otro pionero fue John von Neumann, un matemático húngaro. En 1928, el año en que Nash nació, von Neumann esbozó una primera teoría formal de juegos, demostrando que en un juego de suma cero con dos personas, siempre habría un equilibrio. Cuando Nash compartió su hallazgo con von Neumann, para entonces un semidiós intelectual, este último desestimó el resultado como «trivial», viéndolo como poco más que una extensión de su propia prueba anterior.

De hecho, el enfoque de von Neumann en  un juego de suma cero con solo dos personas dejaba un conjunto muy limitado de aplicaciones para su teoría. La mayoría de estos ajustes eran de naturaleza militar. Uno de ellos fue la idea de la destrucción mutua asegurada, en el que se alcanza el equilibrio al armar a los adversarios con armas nucleares (algunos han sugerido que el carácter de la película Dr. Strangelove se basó en von Neumann). Nada de esto fue particularmente útil para pensar en la mayoría de situaciones (incluyendo la mayoría de los tipos de mercados) en el que la victoria de una de las partes no implica automáticamente la derrota de la otra.

Aun así, inicialmente los economistas tuvieron el mismo pensamiento que von Neumann, y en gran medida pasaron por alto el descubrimiento de Nash. Éste se dedicó a otras actividades matemáticas, pero su gran promesa se vio debilitada cuando, en 1959, comenzó a sufrir de delirios y paranoia. Su esposa lo hospitalizó; y tras su alta, se convirtió en una figura conocida en el campus de Princeton, que hablaba consigo mismo y hacía garabatos en las pizarras. Mientras luchaba con su enfermedad, sin embargo, su equilibrio se hizo cada vez más central en la disciplina económica. La proporción de artículos de economía que citan el equilibrio de Nash se ha multiplicado por siete desde 1980, y el concepto se ha utilizado para resolver una serie de problemas de políticas del mundo real.

Un famoso ejemplo fue el sistema de hospitales de EEUU, que durante la década de 1940 estaba en un mal equilibrio de Nash. Cada hospital quería recibir a los más brillantes estudiantes de medicina. Dado que este tipo de estudiantes eran particularmente escasos debido a la guerra, los hospitales se veían forzados a enviar ofertas a candidatos prometedores cada vez más temprano. Lo que era mejor para el hospital individual, resultó ser terrible para el colectivo de hospitales: tenían que contratar a los estudiantes antes de que hayan pasado todos los exámenes. Los estudiantes también lo odiaban, ya que no tenían la oportunidad de considerar distintas ofertas. 

A pesar de las cartas y resoluciones de toda clase de asociaciones médicas, así como de los propios estudiantes, el problema fue resuelto correctamente solamente después de décadas de ajustes y, en última instancia, gracias al diseño de Elliott Peranson y Alvin Roth en 1990 (que más tarde ganaron su propio Premio Nobel de Economía). Hoy en día, los estudiantes presentan sus preferencias y se les asignan a los hospitales en base a un algoritmo que garantiza que ningún estudiante pueda cambiar sus preferencias previamente declaradas y ser enviado a un hospital más prestigioso que también quiera recibirlo, y ningún hospital puede salirse del sistema y tomar a un mejor empleado. El sistema aprovecha al máximo el equilibrio de Nash: todo el mundo está haciendo lo mejor que puede en base a lo que hacen los demás.

Otras aplicaciones de políticas incluyen la subasta del gobierno británico de licencias de operaciones de telecomunicaciones móviles 3G en 2000. Llamó a los especialistas en teoría de juegos para ayudar a diseñar la subasta utilizando algunos de los puntos de vista del equilibrio de Nash, y terminaron recibiendo unos £ 22.5 mil millones (US$ 35.4 mil millones), aunque algunos de los accionistas de los oferentes no estuvieron satisfechos con el resultado. Las percepciones de Nash también ayudaron a explicar por qué la adición de un camino a una red de transporte puede hacer que el tiempo de viaje sea, en promedio, más largo. Los conductores autónomos interesados ​​en optar por la vía más rápida pueden no tener en cuenta su efecto en la prolongación de los tiempos de viaje de los demás, por lo que pueden terminar  atascando una ruta. Un estudio publicado en 2008 encontró siete salidas en las carreteras en Londres y 12 en Nueva York, donde cierres podrían aumentar el flujo de tráfico.

Que empiece el juego

El equilibrio de Nash no habría alcanzado su estado actual sin algunos refinamientos de la idea original. Primero, en muchas situaciones, hay más de un posible equilibrio de Nash. Los conductores eligen qué lado de la carretera deben usar para conducir en relación al comportamiento de los demás conductores, con resultados muy diferentes, dependiendo de dónde viven; se mantienen a la izquierda en Gran Bretaña, pero a la derecha en Estados Unidos. Para decepción de los economistas más matematizados, el entendimiento de  estrategia requiere el conocimiento de las normas y hábitos sociales. El teorema de Nash por sí solo no era suficiente.

Un segundo refinamiento involucró la adecuada contabilización de las amenazas no creíbles. Si un adolescente amenaza con escaparse de casa si su madre le quita su teléfono móvil, entonces hay un equilibrio de Nash, donde ella le da el teléfono para mantener la paz. Pero Reinhard Selten, un economista alemán que compartió el premio Nobel con Nash y John Harsanyi en 1994, argumentó que esto no es un resultado plausible. La madre debe saber que la amenaza de su hijo es vacía, ya que una noche en las calles sería peor que perder un celular. Ella debe confiscar el teléfono, obligando a su hijo a concentrarse en su tarea.

El trabajo de Selten le permitió a los economistas a reducir gradualmente el número de posibles equilibrios de Nash. Harsanyi abordó el hecho de que en muchos juegos de la vida real, la gente no está segura de lo que su oponente va a hacer. A los economistas se les haría complicado analizar las mejores estrategias para dos tortolitos que deben escoger un lugar mutuamente aceptable para una fecha sin tener idea de lo que el otro prefiere. Mediante la integración de las creencias de cada persona en el juego (por ejemplo, que piensen correctamente que al otro le gusta la pizza tanto como el sushi), Harsanyi hizo que el problema pueda resolverse. Un problema diferente siguió acechando. La capacidad de predicción del equilibrio de Nash descansa en el comportamientos racionales. Sin embargo, los seres humanos a menudo no están a la altura de este ideal. En experimentos que replican el dilema del prisionero, sólo la mitad de las personas eligieron confesar. Para los economistas que habían incrustado la racionalidad (y Nash) en sus modelos, esto era problemático. ¿Cuál es el propósito de crear buenos incentivos, si la gente no busca sus propios mejores intereses?

No todo está perdido. Los experimentos también mostraron que la experiencia hizo más prudentes a los jugadores; en la décima ronda, sólo alrededor del 10% de los jugadores se negaba a confesar. Esto le enseñó a los economistas a ser más cautelosos con la aplicación del equilibrio de Nash. Con juegos complicados, o aquellos en los que no tienen la oportunidad de aprender de los errores, sus ideas pueden no funcionar tan bien.

El equilibrio de Nash, sin embargo, cuenta con un rol central en la microeconomía moderna. Nash murió en un accidente automovilístico en 2015; para entonces, su salud mental se había recuperado, había reanudado su enseñanza en Princeton y había recibido un Nobel en reconocimiento de que las interacciones del grupo contribuyen más que cualquier individuo.

Lampadia