España, noviembre de 2026

Representantes de BBVA, Banco Santander, Línea Directa Aseguradora y la London School of Economics analizan las posibilidades de incorporar a la Inteligencia Artificial el conocimiento sobre cómo pensamos, decidimos y actuamos, con especial atención a sus aplicaciones en la investigación mediante participantes sintéticos.

Celebrada en el Madrid International Lab del Ayuntamiento de Madrid, la jornada ha abordado el potencial de los participantes sintéticos y las librerías de Economía Conductual para desarrollar soluciones de IA más precisas y adaptadas a las necesidades de las personas. El encuentro ha servido también de marco para presentar la Behavioral Economics Guide 2026 en español.

Juan de Rus, Managing Partner de Neovantas, inauguró el acto agradeciendo la asistencia presencial y por streaming, con seguidores desde 25 países: España, Perú, Colombia, México, Argentina, Chile, Ecuador, EE.UU., Bolivia, Canadá, Panamá, Salvador, Brasil, Uruguay, Portugal, Marruecos, Costa Rica, Australia, República Dominicana, República Checa, Venezuela, Reino Unido, Austria, Islandia y Francia.

Seguidamente, Darío Krpan, Associate Professor of Behavioural Science en la London School of Economics and Political Science (LSE), abordó en su ponencia “Participantes sintéticos: del conocimiento conductual a nuevas formas de investigación” las posibilidades que ofrece la Economía Conductual a la Inteligencia Artificial y el papel de los participantes sintéticos como herramienta para explorar comportamientos y estudiar la toma de decisiones.

Krpan destacó que la investigación sobre el comportamiento humano está experimentando una transformación importante gracias a la democratización de estas tecnologías. “Antes, los modelos de lenguaje eran modelos predictivos y solo se podía trabajar con ellos en empresas que tuvieran disponibilidad de datos. Ahora cualquiera tiene acceso a estas tecnologías, de ahí que se esté popularizando y que cada vez sean más las empresas que están investigando al respecto”, afirmó.

Explicó que los participantes sintéticos son entidades generadas mediante IA que simulan la participación de personas reales y reproducen determinadas características, como el género, la edad, el origen o las variables sociodemográficas, generando respuestas que pueden ayudar a explorar posibles comportamientos y aportar información útil para la toma de decisiones.

Juan de Rus retomó la sesión con su ponencia “¿Entiende la IA cómo decidimos? Claves desde la Economía Conductual”, en la que planteó la necesidad de incorporar esta disciplina a este nuevo escenario, ya que los sistemas de Inteligencia Artificial no siempre comprenden cómo se comportan realmente las personas. En este sentido, identificó varios ámbitos de reflexión, entre ellos cómo está cambiando la toma de decisiones cuando los individuos delegan parte de sus elecciones en un agente y de qué manera cambia nuestro comportamiento cuando contamos con una herramienta que nos ayuda a procesar información y valorar alternativas.

También destacó el potencial de la IA para avanzar hacia una mayor hiperpersonalización y señaló la importancia de facilitar su adopción dentro de las organizaciones. En este contexto, presentó las ventajas de las Librerías BECO (Behavioral Economics), concebidas para complementar las capacidades de la IA mediante la incorporación de conocimientos de Economía Conductual que permitan interpretar mejor el contexto e identificar los factores que influyen en las decisiones y el comportamiento de las personas.

Además, añadió que la Inteligencia Artificial no debe entenderse como un sustituto automático de la investigación tradicional, sino como una herramienta complementaria que permite explorar hipótesis, orientar mejor los estudios y corregir algunas de sus limitaciones.

La jornada continuó con una mesa redonda titulada “IA en las organizaciones: tecnología, comportamiento y toma de decisiones”, moderada por Juan de Rus y en la que participaron Enrique Belenguer, Behavioral Economics Discipline Leader en BBVA; Sonia Casado, Global Data & AI Transformation Director en Banco Santander; y Marián Gómez, Transformation Director en Línea Directa Aseguradora.

Durante el debate se puso de manifiesto que las empresas han superado en buena medida la fase inicial de exploración de la Inteligencia Artificial y se enfrentan ahora al reto de integrarla en sus procesos, gobernarla adecuadamente y convertir su potencial tecnológico en mejoras reales para el negocio y los clientes.

Enrique Belenguer señaló que el principal desafío actual es pasar de la adopción a la industrialización de la IA, estableciendo modelos de gobierno que permitan utilizarla de forma eficaz. Destacó también cómo estas herramientas están transformando la propia manera de trabajar y de tomar decisiones. En este sentido, advirtió de que delegar parte del criterio en un agente puede llevar a las personas a confiar excesivamente en sus recomendaciones y perder capacidad de análisis. Por ello, consideró fundamental conocer cómo funcionan estos agentes, cuáles son sus sesgos y de qué manera pueden influir en las decisiones de los consumidores.

Desde Santander, Sonia Casado incidió en que el verdadero reto de la tecnología es transformar la forma de trabajar e identificar dónde puede aportar mayor valor. Para ello, defendió la importancia de establecer modelos de gobierno y control que permitan supervisar el funcionamiento de los sistemas y evaluar sus resultados. En el ámbito de la atención al cliente, destacó que la implantación de soluciones de IA debe incluir métricas de experiencia de cliente e impacto económico, manteniendo una medición continua de los resultados.

Por su parte, Marián Gómez trasladó el debate al sector asegurador y defendió que la tecnología no debe ocupar el centro de la estrategia, sino el valor que aporta a las personas, los clientes y el negocio. Explicó que Línea Directa trabaja con un modelo de atención híbrido, en el que la Inteligencia Artificial gestiona buena parte de las interacciones digitales, pero mantiene siempre la posibilidad de contactar con una persona. Como ejemplo, destacó la automatización de gran parte de las solicitudes de asistencia en carretera, un servicio especialmente relevante por su carácter urgente. Para la directiva, la eficiencia debe ser una consecuencia de ofrecer respuestas acertadas, resolver las necesidades del cliente y garantizar una experiencia satisfactoria.

El encuentro fue clausurado por José Luis Cortina, presidente de Neovantas, quien agradeció la participación de los ponentes y asistentes y destacó el interés de las reflexiones compartidas durante la jornada. En su intervención, subrayó la rapidez con la que está evolucionando la Inteligencia Artificial y las nuevas posibilidades que abre para avanzar en la capacidad de predicción.

La publicación reúne aportaciones de investigadores y expertos internacionales que exploran nuevas aplicaciones de la Economía Conductual, con especial atención a su relación con la Inteligencia Artificial y a las posibilidades de incorporar el conocimiento sobre el comportamiento humano a la investigación y a la actividad de las organizaciones.

La guía está disponible para su descarga gratuita en https://neovantas.com/be-guide-2026/