El arte del trato: Trump, inteligencia artificial y la simulación del poder

En un contexto en el que la economía global ha dejado de operar bajo los principios de cooperación y estabilidad que caracterizaron la era de la globalización, el análisis macroeconómico tradicional resulta insuficiente para comprender las dinámicas que definen la toma de decisiones. La lógica del libre comercio y la eficiencia económica han cedido espacio a estrategias orientadas por consideraciones geopolíticas y de seguridad, reflejando un entorno donde la competencia entre Estados y bloques regionales es cada vez más evidente.

La reconfiguración de las cadenas de suministro, el uso de aranceles como herramientas de presión y la consolidación de bloques económicos no responden únicamente a criterios de rentabilidad, sino a la necesidad de reposicionamiento estratégico. En este contexto, evaluar políticas económicas exclusivamente desde una perspectiva de crecimiento o inversión resulta limitado. Es fundamental adoptar un enfoque que contemple el impacto de factores políticos, institucionales y geográficos para entender cómo se definen las estrategias de los Estados y qué restricciones enfrentan los tomadores de decisión.

La administración de Estados Unidos ha ejemplificado este cambio de paradigma, priorizando su primacía geopolítica aun cuando implique pérdidas económicas a corto y mediano plazo. En este escenario, el uso de herramientas analíticas más sofisticadas se vuelve esencial para anticipar cambios en el equilibrio de poder y diseñar respuestas más resilientes. El análisis de decisiones políticas es un proceso complejo en el que intervienen múltiples factores, desde la opinión pública hasta las restricciones institucionales, económicas y geopolíticas. Para abordar esta complejidad, PolicyIQ  (Durán-Fernández, R., 2025) surge como una herramienta de inteligencia artificial capaz de modelar y evaluar estrategias de política a través de un enfoque de teoría de juegos (Figura 1).

A diferencia de los modelos predictivos tradicionales, el bot permite explorar distintos escenarios, identificar patrones estratégicos y evaluar los puntos de inflexión en la toma de decisiones. Desarrollado específicamente para examinar la dinámica de un segundo mandato de Donald Trump, este sistema, basado en la arquitectura GPT de OpenAI, ha sido diseñado para modelar decisiones estratégicas mediante la teoría de juegos. 

En esencia, funciona como un simulador interactivo en el que participan dos jugadores: el presidente Donald Trump, quien actúa como el tomador de decisiones dentro de su marco político, y un segundo jugador, que puede representar a un país, una institución internacional, un actor no estatal o incluso una coalición de actores. Cada uno de estos jugadores posee objetivos estratégicos predefinidos, y sus decisiones se ven influenciadas por un conjunto de restricciones que simulan los desafíos del mundo real. Para garantizar que los escenarios sean realistas y alineados con las prioridades políticas de la segunda administración de Trump, el bot incorpora un conocimiento precargado basado en documentos estratégicos, políticas públicas y antecedentes históricos de su gestión.

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El juego se desarrolla en una secuencia estructurada de turnos. Trump inicia cada ronda proponiendo una acción política—por ejemplo, imponer aranceles, restringir la inmigración o redefinir alianzas internacionales—y el usuario selecciona el jugador que responderá estratégicamente a dicha decisión. Las respuestas pueden tomar tres formas principales: aceptación incondicional, en la que el actor secundario se somete completamente a la medida propuesta; rechazo y escalamiento, lo que implica oposición directa y la posibilidad de represalias; y adaptación estratégica, una opción intermedia en la que el jugador ajusta su respuesta con el objetivo de minimizar pérdidas o maximizar ventajas.

La inteligencia artificial nutre estos escenarios al analizar los posibles efectos de cada decisión en función de su conocimiento preexistente y de patrones históricos. A lo largo del juego, las decisiones de ambos jugadores afectan cuatro variables clave: opinión pública, resistencia institucional, viabilidad económica y presiones geopolíticas. Estas restricciones operan como un mecanismo de retroalimentación, ajustando el entorno en cada turno. Por ejemplo, si una acción de Trump genera alta resistencia institucional y oposición pública, las opciones disponibles en rondas futuras se verán condicionadas por estas tensiones acumuladas (Figura 2)

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El juego concluye cuando se alcanza un punto de equilibrio en el que ningún jugador tiene incentivos para modificar su estrategia, o cuando el usuario decide pausar la simulación para analizar los patrones y dinámicas emergentes. Aunque el juego incorpora principios de la teoría de juegos, no se trata estrictamente de un equilibrio de Nash, ya que este requiere conocer toda la matriz de pagos ex-ante. En PolicyIQ, el usuario toma decisiones en cada etapa con base en la información disponible en ese momento y ajusta su estrategia en función de la evolución del juego.

El sistema evalúa en cada etapa si los jugadores tienen incentivos para ajustar su estrategia y, solo cuando la respuesta de ambos es óptima dadas las decisiones del otro, se puede considerar que han alcanzado un equilibrio. En ese momento, técnicamente, se cumple un equilibrio de Nash para la última jugada. Sin embargo, esto no implica que toda la secuencia del juego represente un equilibrio de Nash en su conjunto.

No obstante, una vez concluida la simulación, el bot permite realizar una evaluación ex post para analizar si el equilibrio alcanzado es eficiente o si, en determinadas fases del juego, cumple con las condiciones de un equilibrio de Nash. De este modo, el modelo ayuda a identificar los factores que conducen a equilibrios estratégicos o que generan escenarios de inestabilidad y conflicto.

Más allá del debate académico sobre la naturaleza del equilibrio, la evaluación ex post permite examinar si ciertos eventos pudieron haberse evitado, identificar los factores que contribuyeron a resultados positivos o negativos e incluso explorar rutas de decisión alternativas para comprender cómo pequeños ajustes en la estrategia inicial podrían haber llevado a desenlaces distintos. Esta funcionalidad facilita un análisis detallado de las estrategias políticas, no solo en términos de sus consecuencias inmediatas, sino también en función de su impacto acumulativo en el entorno estratégico (Figura 3).

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Al brindar esta capacidad de revisión y exploración de escenarios alternativos, el bot facilita una comprensión más profunda de las dinámicas de decisión, ayudando a los usuarios a perfeccionar estrategias, identificar puntos de inflexión y evaluar posibles caminos para optimizar la toma de decisiones en contextos de alta incertidumbre.

Este enfoque permite que PolicyIQ no solo funcione como un ejercicio de simulación, sino también como una herramienta analítica para evaluar la evolución de las estrategias políticas en escenarios complejos. Aunque su alcance es limitado, ofrece un análisis realista de árboles de decisión y propiedades emergentes dentro de un juego secuencial. Su principal fortaleza radica en su capacidad para identificar patrones estratégicos, evaluar puntos de inflexión y reconocer restricciones estructurales que operan de manera diferenciada para cada jugador.

Uno de los aspectos más valiosos del modelo es su capacidad para capturar progresiones estratégicas dentro del juego. Por ejemplo, un escenario típico puede comenzar con demandas en materia comercial por parte del Presidente Trump—como la imposición de aranceles—y progresar hacia una escalada financiera, donde los actores responden con sanciones o bloqueos de acceso a mercados de capital. A partir de allí, el conflicto puede derivar en disputas más amplias, como formas de confrontación asimétrica no militar (uso de ciberataques, medidas regulatorias o movilización de aliados estratégicos). En casos extremos, la situación puede culminar en acciones militares.

Lo crucial de PolicyIQ es que los resultados de la simulación no están precargados ni predefinidos, sino que emergen naturalmente de la dinámica del juego. La inteligencia artificial modela los escenarios, pero es el usuario quien toma las decisiones estratégicas, ya sea en nombre del presidente Trump, seleccionando sus acciones de política, o en nombre del segundo jugador. 

Esto significa que el modelo no determina de antemano si una disputa comercial escalará hacia un conflicto financiero o geopolítico; en cambio, estas progresiones ocurren en función de las acciones concretas que los jugadores seleccionan y de cómo éstas modifican el entorno estratégico.

Además, PolicyIQ es altamente flexible, lo que permite a los usuarios proponer respuestas alternativas en lugar de limitarse a las opciones sugeridas por el sistema. Si bien el modelo estructura las posibles respuestas en términos generales—aceptación, rechazo/escalamiento o adaptación estratégica—el usuario puede especificar acciones distintas o introducir variaciones más matizadas. Asimismo, PolicyIQ permite que el usuario oriente el análisis hacia aspectos específicos de la simulación, priorizando ciertas variables clave, como la evolución de la opinión pública, la resistencia institucional, la viabilidad económica o las presiones geopolíticas. Esta flexibilidad convierte al modelo en una herramienta analítica, más que en un simple simulador, permitiendo explorar escenarios desde distintas perspectivas y adaptándolo a las necesidades del análisis.

Si bien PolicyIQ es una herramienta poderosa para analizar estrategias y escenarios políticos, también presenta ciertas limitaciones que es importante considerar. En primer lugar, no es un modelo predictivo, es decir, no puede anticipar con certeza lo que ocurrirá en el futuro, sino que permite explorar distintas posibilidades en función de las decisiones tomadas dentro del juego. Además, aunque el sistema está diseñado para generar escenarios realistas, no trabaja con datos en tiempo real, por lo que no refleja cambios recientes en políticas, economía o relaciones internacionales, a menos que el usuario los incorpore manualmente en el análisis.

Otra limitación es que simplifica la toma de decisiones de los jugadores, ya que en el mundo real las respuestas de gobiernos y organizaciones suelen ser más complejas y pueden depender de factores internos difíciles de modelar. Finalmente, el juego no introduce eventos inesperados como crisis económicas repentinas, conflictos imprevistos o decisiones inesperadas de otros actores, por lo que el usuario debe considerar estos elementos de forma independiente. A pesar de estas limitaciones, PolicyIQ es una herramienta útil para comprender cómo evolucionan las estrategias políticas y cómo ciertas decisiones pueden llevar a distintos resultados en escenarios de alta incertidumbre.

PolicyIQ puede emplearse para simulaciones de crisis, exploración de estrategias de negociación, evaluación de riesgos políticos y desarrollo de escenarios para la planificación de políticas públicas o diplomacia. Asimismo, puede resultar útil para empresas y organismos que buscan comprender cómo las decisiones gubernamentales pueden impactar los mercados, las regulaciones y la estabilidad económica. No obstante, su utilidad depende en gran medida de la manera en que se utilice e interprete. PolicyIQ no sustituye el juicio experto, sino que funciona como un instrumento de apoyo, el cual debe integrarse dentro de un análisis político, económico y geopolítico más amplio. En este sentido, su principal valor radica en su capacidad para estructurar dinámicas complejas, permitiendo a los usuarios analizar cómo las decisiones iniciales pueden derivar en distintos desenlaces.

En un entorno global cada vez más incierto, PolicyIQ representa una herramienta innovadora para analizar estrategias, evaluar riesgos y comprender la dinámica de la toma de decisiones. Su capacidad para modelar interacciones políticas y económicas permite a los usuarios explorar distintos caminos y sus posibles consecuencias.