Modellare i cicli della truffa con la teoria dei giochi evolutiva

Perché gli ecosistemi aziendali continuano a cadere negli stessi trucchi

Ogni pochi anni, lo stesso schema si ripete. Emerge una nuova tecnologia o opportunità di mercato, i primi ad adottarla creano un valore legittimo e poi un’ondata di imitatori si riversa qui, non per creare, ma per estrarre. Le criptovalute avevano i loro truffatori ICO. Il boom del SaaS ha generato startup fantasma con pagine di destinazione e nessun prodotto. L’economia dei creatori ha dato vita a un’industria artigianale di falsi guru che vendono corsi su corsi di vendita. Questi non sono eventi casuali. Sono cicli prevedibili e matematicamente modellabili che la teoria dei giochi evolutiva descrive da decenni. Capire come si propaga la truffa – e perché alla fine crolla – non è solo un esercizio accademico. È una conoscenza essenziale per qualsiasi operatore del settore che cerchi di costruire qualcosa di reale in un panorama disseminato di falsi.

Teoria dei giochi evolutivi: un'introduzione per gli operatori aziendali

La teoria dei giochi evolutivi (EGT) ha avuto origine in biologia, dove ricercatori come John Maynard Smith l’hanno usata per spiegare perché gli animali adottano determinate strategie comportamentali – cooperazione, aggressività, inganno – nelle popolazioni nel corso del tempo. A differenza della teoria dei giochi classica, che presuppone attori perfettamente razionali che prendono decisioni una tantum, l’EGT modella il modo in cui le strategie si diffondono attraverso le popolazioni in base alla loro idoneità relativa. Le strategie che producono profitti più elevati vengono copiate più frequentemente. Le strategie che perdono costantemente scompaiono.

L'intuizione chiave per il business è questa: non è necessario dare per scontato che qualcuno sia "razionale". Basta osservare che le strategie di successo vengono imitate. Quando un truffatore lancia un prodotto SaaS fraudolento e guadagna $ 500.000 prima che qualcuno se ne accorga, altri potenziali truffatori se ne accorgono. La strategia si replica. Quando gli operatori legittimi vedono che il loro approccio onesto produce rendimenti più lenti, alcuni tendono a ricorrere all’inganno. EGT modella questa dinamica con notevole precisione, utilizzando concetti come la dinamica dei replicatori, strategie evolutivamente stabili e selezione dipendente dalla frequenza per prevedere quando la truffa aumenterà e quando crollerà.

Il modello Falco-Colomba-Traffatore

Il classico gioco Falco-Colomba in EGT descrive due strategie in competizione per le risorse. I falchi combattono in modo aggressivo; Le colombe condividono pacificamente. Negli ecosistemi aziendali, possiamo estendere questo a un modello a tre strategie: costruttori (che creano valore autentico), truffatori (che imitano i costruttori ma estraggono valore senza fornire) e scettici (che investono molto nella verifica prima di effettuare transazioni). Il successo di ciascuna strategia dipende dalla composizione della popolazione, un fenomeno chiamato selezione dipendente dalla frequenza.

Quando un ecosistema è composto principalmente da costruttori, la fiducia è elevata e i costi di transazione sono bassi. Questo è esattamente l'ambiente in cui prosperano i truffatori, perché nessuno controlla le credenziali. Un singolo truffatore in un mare di costruttori guadagna rendimenti enormi. Ma man mano che i truffatori si moltiplicano, la fiducia si sgretola. I clienti vengono bruciati. Emergono gli scettici, che chiedono prove, revisioni e verifiche. Il costo di fare affari aumenta per tutti, compresi i costruttori legittimi, che ora devono spendere risorse per dimostrare di non essere truffatori. Una ricerca del Santa Fe Institute ha dimostrato che queste dinamiche creano cicli oscillanti con un periodo che tipicamente varia dai 3 ai 7 anni nei mercati finanziari, corrispondendo quasi esattamente ai modelli di boom-bust osservati.

"In qualsiasi ecosistema basato sulla fiducia, la percentuale di truffatori è autolimitante ma mai pari a zero. L'equilibrio non è l'assenza di frode: è il punto in cui il costo della truffa è uguale al costo dell'individuazione. La vera domanda non è come eliminare la truffa, ma come abbreviare il ciclo."

Cicli del mondo reale: dall'inverno delle criptovalute alla fatica del SaaS

Il mercato delle criptovalute fornisce forse l’esempio moderno più pulito di cicli di truffa modellati su EGT. Tra il 2016 e il 2018, secondo una ricerca pubblicata dal Gruppo Satis, oltre l'80% delle offerte iniziali di monete sono state successivamente classificate come truffe o progetti falliti. Lo schema ha seguito esattamente il modello: i primi progetti legittimi (Ethereum, Chainlink) cr

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