La teoría de la decisión clásica (von Neumann-Morgenstern, 1944; Savage, 1954) presupone un agente que conoce el espacio de estados, el espacio de acciones, la función de utilidad y una probabilidad sobre los estados. Bajo estos axiomas, la racionalidad se reduce a maximizar utilidad esperada. Pero en incertidumbre verdadera —donde el espacio de estados es desconocido, la utilidad es inestable y la probabilidad no existe—, el marco colapsa.
Herbert Simon propuso la "racionalidad acotada": el agente satisface (satisficing), no optimiza, porque el coste computacional de la optimización supera su valor. Daniel Kahneman y Amos Tversky demostraron que el humano sistemáticamente viola los axiomas de la utilidad esperada (efecto certeza, aversión a la pérdida, framing). Gerd Gigerenzer argumenta que las heurísticas no son sesgos, sino herramientas adaptadas a entornos inciertos donde la optimización es imposible.
La alternativa emergente es la "robustez" sobre la "optimización". Una decisión robusta funciona razonablemente bien en un rango amplio de mundos posibles, no perfectamente en uno solo predicho. La estrategia maximin (maximizar el peor caso), el criterio de minimax regret, la diversificación ingenua (1/n) y la regla de precaución son heurísticas de robustez. Renuncian a la optimalidad teórica por supervivencia práctica. En palabras de Keynes: "Es mejor ser vagamente exacto que precisamente errado".