Aunque se suele pensar que muchas decisiones de inversión dependen de analizar información, comparar alternativas y elegir la opción con mayor rentabilidad esperada, diversos estudios documentan que las decisiones de inversión están sistemáticamente influenciadas por sesgos cognitivos, emociones y limitaciones en el procesamiento de información.

Esta contradicción fue uno de los puntos de partida de la economía conductual, un campo que incorpora elementos de la psicología para comprender cómo las personas realmente toman decisiones económicas. A diferencia del enfoque tradicional, esta corriente reconoce que los individuos no actúan siempre racionalmente y poseen limitaciones cognitivas, utilizando atajos mentales que pueden conducir a errores sistemáticos.

Aunque el conocimiento financiero permite comprender conceptos como riesgo, rentabilidad o diversificación, no siempre garantiza mejores decisiones. Las personas pueden conocer qué deberían hacer y, aun así, actuar influenciadas por sesgos cognitivos y emociones.

Por ello, este artículo analiza cómo la economía conductual permite entender las decisiones de inversión, cuáles son los principales sesgos que afectan el comportamiento financiero y qué herramientas pueden ayudar a las personas a tomar mejores decisiones.

La economía conductual y su impacto en las decisiones de inversión 

Durante décadas, gran parte de la teoría económica asumió que los individuos toman decisiones buscando maximizar su bienestar a partir de la información disponible. Bajo este supuesto, un inversionista debería analizar cuidadosamente sus alternativas y elegir aquella que le permita obtener la mejor relación entre riesgo y retorno.

No obstante, la evidencia empírica ha mostrado que las decisiones financieras no siguen este patrón de manera consistente: desde finales de la década de 1970, Kahneman y Tversky (1979) documentaron que las personas se apartan sistemáticamente de la maximización racional al evaluar ganancias y pérdidas bajo incertidumbre. Estudios experimentales posteriores han confirmado este patrón en el terreno del ahorro y la inversión; por ejemplo, un experimento con más de 500 participantes australianos mostró que la forma en que se presentan las opciones de ahorro, y no solo la información disponible sobre ellas, puede modificar sustancialmente las decisiones financieras de las personas (Isler et al., 2022). La economía conductual surge precisamente para explicar esta diferencia entre el comportamiento esperado y el comportamiento observado.

Uno de los principales aportes de Daniel Kahneman fue la identificación de dos sistemas de pensamiento que intervienen en nuestras decisiones (Kahneman, 2011). El Sistema 1 funciona de manera rápida, automática e intuitiva; mientras que el Sistema 2 requiere mayor esfuerzo, análisis y reflexión.

Esta división permite comprender por qué muchas decisiones financieras se toman mediante respuestas inmediatas. Por ejemplo, una persona puede comprar una acción porque observa que muchos inversionistas están obteniendo ganancias, sin evaluar completamente sus fundamentos económicos. En este caso, predomina una respuesta intuitiva sobre un análisis detallado.

Los sesgos cognitivos aparecen cuando estos atajos mentales simplifican decisiones complejas, pero generan errores recurrentes. En los mercados financieros, donde existe incertidumbre y abundante información, estos sesgos pueden tener consecuencias importantes sobre el patrimonio de los individuos.

Los sesgos cognitivos que afectan nuestras inversiones 

La economía conductual ha identificado diversos patrones psicológicos que pueden influir en las decisiones financieras. Entre ellos destacan tres por su relevancia empírica: el exceso de confianza, el comportamiento de manada y la aversión a las pérdidas.

3.1. Exceso de confianza: creer que podemos anticipar el mercado

Uno de los errores más comunes entre inversionistas es sobreestimar sus propias capacidades (Barber y Odean, 2001). Muchas personas creen tener una habilidad superior para identificar oportunidades, anticipar movimientos del mercado o elegir el momento adecuado para comprar y vender. 

3.2. Comportamiento de manada: seguir al grupo

Otro sesgo frecuente ocurre cuando las personas toman decisiones basándose en las acciones de otros inversionistas, un fenómeno que la literatura conoce como comportamiento de manada (Bikhchandani y Sharma, 2000). Si un activo aumenta rápidamente de valor y muchas personas comienzan a comprarlo, puede surgir la percepción de que esa tendencia refleja una oportunidad segura.

3.3. Aversión a las pérdidas: perder duele más que ganar

La teoría prospectiva de Kahneman y Tversky (1979) mostró que las personas no valoran las ganancias y las pérdidas de manera simétrica: una pérdida suele generar un impacto psicológico mayor que la satisfacción de una ganancia equivalente, lo que puede llevar a mantener activos con malos resultados más tiempo del recomendable.

Una revisión sistemática de estudios sobre comportamiento financiero (Herathmenike et al., 2025) identifica precisamente estos tres sesgos como los de mayor respaldo empírico en las decisiones de inversión.

Educación financiera y nudges

Frente a los errores financieros, una respuesta tradicional ha sido fortalecer la educación financiera: si las personas comprenden mejor conceptos como inflación, riesgo, interés compuesto, es decir, el interés que se calcula no solo sobre el capital inicial, sino también sobre los intereses acumulados en períodos anteriores, o diversificación, podrán tomar mejores decisiones. Sin embargo, la economía conductual plantea una pregunta importante: ¿el problema es realmente la falta de conocimiento? Una persona puede saber que debería ahorrar y aun así postergar esa decisión; el conocimiento es necesario, pero no siempre suficiente, incluso en contextos de crisis financiera donde los sesgos conductuales continúan afectando las decisiones de inversión pese a una mayor educación financiera (Fernández Fernández, López-Penabad e Iglesias Casal, 2023).

Por ello, la literatura sobre economía conductual plantea una segunda perspectiva: los errores también surgen por cómo está diseñado el entorno de decisión. Desde este enfoque aparecen los nudges o intervenciones conductuales (Thaler y Sunstein, 2008), estrategias que modifican la manera en que se presentan las opciones sin eliminar la libertad de elección, como los aportes automáticos de ahorro o una opción predeterminada recomendada.

Isler, Rojas y Dulleck (2022) pusieron a prueba ambos enfoques en un experimento con 534 participantes en Australia, asignados aleatoriamente a cuatro condiciones: un grupo de control sin intervención; un grupo con nudge educativo, que recibió retroalimentación personalizada sobre sus conocimientos financieros; un grupo con nudge por defecto, en el que el dinero se asignó automáticamente, aunque de forma reversible, a las opciones de ahorro más convenientes; y un grupo de combinación, con ambas intervenciones. Como muestra la Figura 1, las opciones predeterminadas mejoraron significativamente el ahorro favorable y redujeron los errores financieros, mientras que la intervención educativa por sí sola no tuvo efectos estadísticamente significativos.

Estos hallazgos no son exclusivos de Australia: en el Perú también existe evidencia directa sobre nudges de ahorro. En un experimento de campo con el Banco de Ica, el envío de cartas mensuales que mencionaban la meta específica de ahorro del cliente aumentó en un 16% frente a no recibir recordatorio, mientras que los recordatorios genéricos no tuvieron un efecto significativo (Karlan et al., 2016). Por su parte, en un piloto del Laboratorio de Ahorro para el Retiro del BID, se ofreció a conductores de Cabify un débito automático opcional dentro de la misma aplicación de trabajo, y el 18% de los invitados se inscribió (Azuara et al., 2021). 

Al igual que en el caso australiano, ambas intervenciones muestran que modificar el entorno de decisión, y no solo informar, puede cambiar el comportamiento incluso en poblaciones de bajos ingresos y alta informalidad laboral, aunque su efecto suele ser más modesto que el de un nudge por defecto.

Con ello también se han diseñado los robo-advisors, que son plataformas digitales que ofrecen asesoría financiera automatizada mediante algoritmos, sin intervención directa de un asesor humano, y que han crecido como alternativa de menor costo (Brenner y Meyll, 2020). Pueden ayudar a reducir sesgos como el exceso de confianza, pero no están exentos de limitaciones: dependen de los supuestos y datos de quienes los programan, por lo que pueden introducir su propio sesgo algorítmico en lugar de eliminar el sesgo humano (D'Acunto, Prabhala y Rossi, 2019).

Implicancias para el ahorro y la inversión en el Perú 

El acceso a productos financieros y plataformas digitales ha permitido que más peruanos participen en decisiones de ahorro e inversión, pero también implica nuevos desafíos: mayor exposición a información poco confiable, recomendaciones virales y decisiones impulsivas. Fortalecer la educación financiera sigue siendo necesario, pero debe complementarse con herramientas que consideren cómo realmente decide la gente.

La evidencia nacional confirma que el reto no es menor. La Figura 2 resume la Encuesta Nacional de Capacidades Financieras 2022 (SBS y CAF, 2023): mientras la mayoría comprende conceptos como el riesgo o la inflación, solo una minoría logra aplicar ese conocimiento a comportamientos concretos, como calcular un interés simple o ahorrar de forma constante.

Esta brecha entre lo declarado y lo realmente hecho se confirma en la encuesta de 2019: un 31% afirmaba fijarse metas de ahorro de largo plazo, pero el 40% reconocía vivir el día a día sin pensar en el mañana y el 26% prefería gastar antes que ahorrar (Zárate Castañeda et al., 2021). Esto sugiere que el problema no es solo de conocimientos: incluso quienes comprenden el riesgo o la inflación pueden posponer el ahorro por sesgos conductuales.

La educación financiera forma parte del currículo escolar peruano desde hace más de una década, en línea con una tendencia regional iniciada por Bolivia en 2013 (Infobae, 2025). Existe además evidencia experimental directa: un estudio en 300 colegios públicos aleatorios peruanos encontró que un programa escolar mejoró el conocimiento financiero de estudiantes y docentes, y tuvo efectos positivos sobre el autocontrol y los hábitos de consumo (Frisancho, 2018). Esto confirma que la educación financiera sí puede cambiar comportamientos, pero no basta si no se acompaña de un rediseño del entorno de decisión.

De la evidencia expuesta se derivan cuatro implicancias prácticas: (1) la automatización del ahorro con opción de modificación, que las AFP y entidades financieras locales podrían explorar más suele superar a las intervenciones educativas puntuales; (2) reforzar la comprensión del interés simple y compuesto es prioritario, pues es el predictor más consistente del ahorro de largo plazo; (3) los robo-advisors deben verse como complemento, no sustituto, del criterio del inversionista; y (4) la escasez de instrumentos de medición de alfabetización financiera validados para América Latina (Décaro Santiago et al., 2024) limita aplicar las mismas conclusiones de la evidencia internacional al contexto peruano.

Cabe señalar una limitación: la mayor parte de la evidencia experimental revisada, incluido el estudio central de este artículo, proviene de países desarrollados. Replicar un experimento como el de Isler et al. (2022), por ejemplo, con población peruana sería un aporte valioso para verificar si estos hallazgos se sostienen en un contexto de menor penetración de productos de inversión formales y de un sistema previsional (AFP) con características propias.

Conclusiones

Invertir no es únicamente una cuestión de analizar números. También implica comprender cómo pensamos, cómo reaccionamos frente a la incertidumbre y cómo nuestras emociones pueden influir en nuestras decisiones. La economía conductual no busca afirmar que las personas son irracionales, sino mostrar que nuestra racionalidad tiene límites. Reconocer estos límites permite diseñar mejores herramientas para ahorrar, invertir y administrar nuestro patrimonio.

El reto no es eliminar la influencia de nuestras emociones, sino construir entornos financieros que nos ayuden a tomar mejores decisiones incluso cuando nuestros propios sesgos pueden llevarnos por otro camino.

Como se explicó en la sección anterior, la inteligencia artificial y los robo-advisors representan una frontera prometedora, aunque todavía limitada, en la medida en que trasladan el problema del sesgo humano hacia un posible sesgo (D'Acunto, Prabhala y Rossi, 2019). Mientras se desarrollan mejores estrategias educativas y tecnológicas, la evidencia respalda la necesidad de diseñar de manera activa el entorno de decisión financiera, en particular alrededor de conceptos clave como el interés compuesto, en lugar de depender exclusivamente del conocimiento individual o la fuerza de voluntad del ahorrista.

Referencias

• Barber, B. M., & Odean, T. (2001). Boys will be boys: Gender, overconfidence, and common stock investment. The Quarterly Journal of Economics, 116(1), 261-292. https://doi.org/10.1162/003355301556400

• Bikhchandani, S., & Sharma, S. (2000). Herd behavior in financial markets. IMF Staff Papers, 47(3), 279-310.

• Brenner, L., & Meyll, T. (2020). Robo-advisors: A substitute for human financial advice? Journal of Behavioral and Experimental Finance, 25, 100275. https://doi.org/10.1016/j.jbef.2020.100275

• D'Acunto, F., Prabhala, N., & Rossi, A. G. (2019). The promises and pitfalls of robo-advising. The Review of Financial Studies, 32(5), 1983-2020. https://doi.org/10.1093/rfs/hhz014

• Décaro Santiago, L. A., Soriano Hernández, M. G., Castiblanco, F., Messina Scolaro, M. del C., & Benítez Guadarrama, J. P. (2024). Evaluación de la escala alfabetización financiera sobre decisiones financieras clave para América Latina. Revista de Economía, 41(103), 69-98. https://doi.org/10.33937/reveco.2024.407

• Fernández Fernández, M., López-Penabad, M.-C., & Iglesias Casal, A. (2023). Influence of behavioral biases on investment decisions. The importance of financial education in times of crisis. Revista Galega de Economía, 32(1), 1-27. https://doi.org/10.15304/rge.32.1.8190

• Frisancho, V. (2018). The impact of school-based financial education on high school students and their teachers: Experimental evidence from Peru (IDB Working Paper Series, No. IDB-WP-871). Inter-American Development Bank. https://doi.org/10.18235/0001056

• Herathmenike, H. M. M. A., Dewasiri, N. J., Munasinghe, A., Kapoor, S., Jayawardena, N. S., Koswatte, I., & Dias, S. N. R. F. (2025). Unpacking investor psychology: A systematic review and meta-analysis of behavioural biases shaping investment decisions. F1000Research, 14, 1146. https://doi.org/10.12688/f1000research.168166.1

• Infobae. (2025, 19 de noviembre). Educación financiera obligatoria: cuatro países de América Latina ya la incluyen en sus currículos nacionales. https://www.infobae.com/educacion/2025/11/19/educacion-financiera-obligatoria-cuatro-paises-de-america-latina-ya-la-incluyen-en-sus-curriculos-nacionales/

• Isler, O., Rojas, A., & Dulleck, U. (2022). Easy to shove, difficult to show: Effect of educative and default nudges on financial self-management. Journal of Behavioral and Experimental Finance, 34, 100639. https://doi.org/10.1016/j.jbef.2022.100639

• Kahneman, D. (2011). Thinking, fast and slow. Farrar, Straus and Giroux.

• Kahneman, D., & Tversky, A. (1979). Prospect theory: An analysis of decision under risk. Econometrica, 47(2), 263-291. https://doi.org/10.2307/1914185

• Superintendencia de Banca, Seguros y AFP (SBS), & CAF - Banco de Desarrollo de América Latina. (2023). Encuesta Nacional de Capacidades Financieras 2022: Principales resultados. https://www.sbs.gob.pe/inclusion-financiera/Cifras/Encuestas

• Thaler, R. H., & Sunstein, C. R. (2008). Nudge: Improving decisions about health, wealth, and happiness. Yale University Press.