Descripción: La racionalidad acotada es un concepto que describe las limitaciones inherentes a los procesos de toma de decisiones en entornos inciertos. A diferencia de la noción de racionalidad completa, que asume que los individuos tienen acceso a toda la información y pueden procesarla de manera óptima, la racionalidad acotada reconoce que las personas operan bajo restricciones cognitivas y de información. Esto significa que, en lugar de buscar la mejor solución posible, los individuos tienden a buscar soluciones satisfactorias que sean ‘suficientemente buenas’ dadas las circunstancias. Este enfoque se basa en la idea de que la capacidad de procesamiento de información de los seres humanos es limitada, lo que les lleva a simplificar problemas complejos y a utilizar heurísticas o reglas generales para tomar decisiones. La racionalidad acotada es especialmente relevante en contextos donde la incertidumbre y la complejidad son altas, como en la economía, la psicología y la toma de decisiones en sistemas tecnológicos. Este concepto ha influido en el desarrollo de modelos de aprendizaje por refuerzo, donde los agentes deben aprender a tomar decisiones óptimas a partir de experiencias pasadas, a menudo en entornos donde la información es incompleta o ruidosa.
Historia: El término ‘racionalidad acotada’ fue introducido por el economista Herbert Simon en la década de 1950. Simon argumentó que, debido a las limitaciones cognitivas de los seres humanos y a la complejidad del mundo, las personas no pueden tomar decisiones de manera completamente racional. Su trabajo en este campo le valió el Premio Nobel de Economía en 1978. A lo largo de los años, el concepto ha evolucionado y se ha integrado en diversas disciplinas, incluyendo la psicología, la economía y la teoría de juegos.
Usos: La racionalidad acotada se utiliza en diversas áreas, como la economía del comportamiento, donde se estudia cómo las limitaciones cognitivas afectan las decisiones económicas. También se aplica en la inteligencia artificial, especialmente en el aprendizaje por refuerzo, donde los agentes deben aprender a tomar decisiones óptimas en entornos inciertos. Además, se utiliza en la gestión y la toma de decisiones organizacionales para entender cómo los líderes toman decisiones bajo presión y con información limitada.
Ejemplos: Un ejemplo de racionalidad acotada en la vida cotidiana es la elección de un restaurante. En lugar de investigar todos los restaurantes disponibles, una persona puede optar por elegir uno que le haya sido recomendado por un amigo, considerando que esta opción es ‘suficientemente buena’. En el ámbito de la inteligencia artificial, un agente de aprendizaje por refuerzo que juega un videojuego puede no explorar todas las estrategias posibles, sino que se basa en experiencias pasadas para tomar decisiones rápidas y efectivas.
