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¿Conoces la diferencia entre probabilidad objetiva y subjetiva que son ampliamente utilizadas en el análisis de riesgos? ¿Conoces también la relación entre aleatoriedad y probabilidad? En la mayoría de las ocasiones en la escuela se enseña la probabilidad objetiva en cuanto al cálculo de la frecuencia, pero también en la mayoría de las ocasiones en la vida real nos enfrentamos a problemas donde el cálculo de la frecuencia no es posible porque las situaciones que planteamos no cumplen las premisas de los experimentos aleatorios.

Para ayudar a aclarar estos tres conceptos, empezamos a continuación con dos posibles ejemplos en el día a día de empresas, uno en el que podemos calcular probabilidades de forma objetiva y otro en el que tenemos que hacerlo de forma subjetiva.

Probabilidad Objetiva

Un ejemplo puede ser la predicción de fallas en una red eléctrica. Imagina una empresa de distribución de energía eléctrica que opera una extensa red de transmisión y distribución. Con base en datos históricos de fallas, información sobre el estado de los equipos, análisis de desgaste y mantenimiento preventivo, es posible calcular objetivamente la probabilidad de fallas en diferentes componentes de la red, como transformadores, cables o postes. La empresa puede utilizar métodos estadísticos avanzados, como el análisis de confiabilidad de sistemas, para identificar patrones y estimar la probabilidad de fallas en determinados intervalos de tiempo. Este enfoque objetivo permite una planificación adecuada del mantenimiento, asignación de recursos y reducción de los riesgos operativos.

Probabilidad Subjetiva

Un ejemplo de probabilidad subjetiva es la evaluación de riesgos geopolíticos en una organización global. Considera una empresa multinacional que opera en varios países con entornos políticos y sociales complejos y en constante cambio. En este caso, calcular probabilidades objetivas basadas en datos históricos puede ser desafiante debido a la falta de patrones claros o a la falta de información confiable. En cambio, la organización debe recurrir a la evaluación subjetiva de los riesgos geopolíticos, teniendo en cuenta análisis de expertos en política internacional, información de agencias de inteligencia, análisis de escenarios y percepciones regionales. Este enfoque subjetivo permite que la empresa tome decisiones estratégicas con más confianza, como ingresar a nuevos mercados o asignar recursos en regiones con mayor o menor estabilidad política.

Estos ejemplos demuestran cómo la gestión de riesgos puede abordarse de maneras distintas, según la disponibilidad de datos y la naturaleza de los eventos analizados. 

Aleatoriedad

Cuando lazamos un dado no sabemos qué número va a salir; sin embargo, si lanzamos una piedra al aire estamos seguros de que caerá al suelo. Es decir, en algunos experimentos podemos saber lo que va a ocurrir y en otros no.

A los experimentos en los cuales no sabemos lo que va a ocurrir se les llama experimentos aleatorios.

A los otros, aquellos en los que sí podemos decir lo que va a ocurrir, se les llama experimentos deterministas.

Solo para hacer más comprensible los dos ejemplos iniciales, consideramos necesario aclarar cuáles son las premisas mínimas para que los experimentos se consideren aleatorios:

Repetibilidad: El experimento debe ser repetible, es decir, es posible realizar el mismo experimento varias veces bajo condiciones similares;

Independencia: Los resultados de un experimento no deben influir en los resultados de otros experimentos. Cada experimento debe ser realizado de forma independiente;

Equi-probabilidad: Cada resultado posible del experimento debe tener la misma probabilidad de ocurrir. Esto significa que todos los resultados tienen las mismas posibilidades de obtenerse;

Resultados mutuamente excluyentes: Los resultados posibles del experimento deben ser mutuamente excluyentes, lo que significa que solo un resultado puede ocurrir en cada intento del experimento;

Determinismo: Las premisas de aleatoriedad deben aplicarse antes de que ocurra el experimento, es decir, no debe haber ningún factor determinista conocido que influya en el resultado del experimento.

Es importante destacar que no todos los eventos de la vida real cumplen con estas premisas, lo que hace que el cálculo objetivo de frecuencias sea inviable en muchos casos. En estas situaciones, el enfoque subjetivo puede ser más apropiado para evaluar y gestionar riesgos.

Además de las cinco premisas mencionadas anteriormente, existen otras premisas que se pueden considerar al evaluar si un experimento se considera aleatorio. Si bien puede haber diferentes perspectivas sobre qué premisas son necesarias, algunas adicionales pueden incluir:

Igualdad de condiciones iniciales: Los experimentos deben realizarse en condiciones iniciales similares o iguales. Esto garantiza que no haya sesgo en las condiciones iniciales que puedan afectar los resultados del experimento.

Ausencia de sesgo de selección: Los participantes o muestras seleccionados para el experimento deben ser elegidos de manera aleatoria e imparcial, sin ningún sesgo o preferencia. Esto es importante para garantizar que la muestra sea representativa de la población en estudio.

Aleatoriedad en la asignación: En experimentos donde hay asignación de tratamientos o grupos de forma aleatoria, es necesario garantizar que la asignación sea verdaderamente aleatoria, sin ningún sesgo o influencia externa.

Ausencia de influencias externas significativas: Los resultados del experimento deben verse mínimamente afectados por factores externos que no se estén controlando o considerando en el contexto del experimento.

Estas premisas adicionales pueden variar según el campo de estudio y el tipo de experimento en cuestión. Es importante considerar el contexto específico del experimento al evaluar si cumple con los criterios de aleatoriedad.

A los experimentos en los cuales no sabemos lo que va a ocurrir se les llama experimentos aleatorios.

En conclusión, la distinción entre probabilidad objetiva y subjetiva desempeña un papel fundamental en la gestión de riesgos. Mientras que la probabilidad objetiva se basa en premisas de experimentos aleatorios, cálculos de frecuencias y datos históricos, la probabilidad subjetiva surge cuando estas premisas no pueden cumplirse. Es importante reconocer que no todos los eventos de la vida real se ajustan a las condiciones ideales para el cálculo objetivo de probabilidades. Por lo tanto, el enfoque subjetivo, que incorpora conocimiento especializado, análisis de escenarios y percepciones individuales, desempeña un papel crucial en la toma de decisiones en situaciones complejas e inciertas. La gestión de riesgos efectiva requiere una comprensión adecuada de estos conceptos y la aplicación adecuada de enfoques objetivos y subjetivos, adaptándose al contexto específico de cada organización y desafío.