Metodología

Simulación basada en agentes (LLM como unidad de decisión)

No se usan personas reales: cada unidad es un agente LLM (Gemini 3.1 Flash-Lite) con un perfil socioeconómico anclado en evidencia. El número de simulaciones se fija por convergencia del estimador (ε = 0,03), no por una cuota fija.

1 · Línea base (fase única)

Cada agente responde la batería sin y con preámbulo EFT (control vs tratamiento). Se estima β por máxima verosimilitud.

2 · Mecanismo adaptativo

El sistema detecta decisiones críticas (EM-LLM), recupera memorias relevantes (TempSAL), selecciona estrategia (A-MEM) y genera EFT personalizado.

3 · Longitudinal con memoria

20 agentes (10 tratamiento / 10 control) a lo largo de 5 sesiones con memoria persistente; se mide si el cambio se sostiene.

Batería de 15 ítems

Lista de precios múltiple — 3 magnitudes × 5 horizontes

En cada ítem el agente elige entre una opción inmediata menor (A) y una demorada mayor (B). El punto de cruce identifica el factor de descuento.

ÍtemA (ahora)B (después)HorizonteB/AMagnitud
1USD 20USD 251 mes1,25×Baja (USD 20)
2USD 20USD 303 meses1,50×Baja (USD 20)
3USD 20USD 406 meses2,00×Baja (USD 20)
4USD 20USD 5512 meses2,75×Baja (USD 20)
5USD 20USD 8024 meses4,00×Baja (USD 20)
6USD 80USD 951 mes1,19×Media (USD 80)
7USD 80USD 1103 meses1,38×Media (USD 80)
8USD 80USD 1406 meses1,75×Media (USD 80)
9USD 80USD 18012 meses2,25×Media (USD 80)
10USD 80USD 28024 meses3,50×Media (USD 80)
11USD 300USD 3401 mes1,13×Alta (USD 300)
12USD 300USD 3903 meses1,30×Alta (USD 300)
13USD 300USD 4806 meses1,60×Alta (USD 300)
14USD 300USD 60012 meses2,00×Alta (USD 300)
15USD 300USD 90024 meses3,00×Alta (USD 300)

Estrategia empírica

  • β de cada agente por máxima verosimilitud bajo el modelo cuasi-hiperbólico de Laibson (1997).
  • Efecto EFT y heterogeneidad de forma descriptiva (β y tasas de elección demorada, tratado vs control).
  • En el mecanismo adaptativo: diferencia neta de reversión (Δflip) con IC de Newcombe (1998).
  • Longitudinal: GEE con errores agrupados por agente (Liang & Zeger, 1986).
  • Lectura exploratoria: la variabilidad proviene del muestreo estocástico del modelo, no de aleatorización clásica.