¿Qué es la probabilidad objetiva?
La probabilidad objetiva se basa en datos medibles, observables y verificables. Es el tipo de probabilidad que se obtiene a partir de series históricas, estadísticas, frecuencias observadas, modelos matemáticos y análisis cuantitativos reproducibles.
En este enfoque, la probabilidad de un evento se calcula en función de su frecuencia relativa o mediante modelos que utilizan datos sólidos. Es decir, una empresa no estima “lo que cree que puede ocurrir”, sino lo que los datos demuestran que ha ocurrido o puede ocurrir.
Ejemplos empresariales de probabilidad objetiva
- Riesgos operativos: Si un proceso de producción registra un fallo cada 10.000 operaciones, la probabilidad objetiva del fallo es 0,01 %.
- Riesgo de crédito en banca: Las entidades calculan la probabilidad de impago (PD) utilizando datos históricos de comportamiento crediticio.
- Riesgos de continuidad: Si un proveedor ha tenido 4 interrupciones en un año, su probabilidad objetiva de interrupción anual es del 33 %.
- Ciberseguridad: Si los registros muestran que un tipo de ataque se repite 2 veces al mes, puede estimarse objetivamente la probabilidad mensual de ocurrencia.
La probabilidad objetiva es especialmente útil cuando una empresa dispone de datos fiables, continuos y amplios. Sin embargo, no siempre es posible acceder a esa información.
En esos casos entra en juego la probabilidad subjetiva.
¿Qué es la probabilidad subjetiva?
La probabilidad subjetiva se basa en la percepción, el juicio y la experiencia de expertos, directivos o responsables de áreas. No depende de datos históricos, sino de conocimiento profesional, interpretación del contexto, expectativas, intuición informada, análisis cualitativo y escenarios futuros sin precedentes.
La probabilidad subjetiva es fundamental en la gestión del riesgo porque muchos eventos relevantes (especialmente los emergentes) no cuentan con datos suficientes para estimaciones objetivas.
Ejemplos empresariales de probabilidad subjetiva
- Cambios regulatorios: No hay datos históricos que permitan saber si un país aprobará o no una regulación. Un experto en compliance estima la probabilidad en función de señales políticas, informes y patrones regulatorios.
- Impacto de nuevas tecnologías: La probabilidad de que una innovación desplace un modelo de negocio depende de opiniones expertas, no de datos estadísticos.
- Eventos de baja frecuencia y alto impacto: Riesgos como pandemias, ciberataques sofisticados o crisis geopolíticas requieren estimaciones subjetivas debido a la escasez de datos comparables.
- Entrada de un competidor disruptivo: La probabilidad se basa en análisis de mercado, tendencias y juicio experto.
La probabilidad subjetiva es imprescindible cuando los datos son insuficientes o cuando el riesgo pertenece a un entorno cambiante, incierto o volátil.
Diferencia entre probabilidad objetiva y probabilidad subjetiva
Ambas se utilizan en gestión de riesgos, pero se basan en fundamentos diferentes:
| Aspecto | Probabilidad objetiva | Probabilidad subjetiva |
| Fuente | Datos históricos, estadísticas, modelos matemáticos | Opinión experta, experiencia, análisis cualitativo |
| Reproducibilidad | Altamente reproducible | Varía entre expertos |
| Aplicación | Riesgos repetitivos o con registro histórico | Riesgos emergentes, estratégicos o inciertos |
| Precisión | Alta si existen buenos datos | Dependiente de la calidad del juicio experto |
| Ejemplo | Frecuencia de fallos en un proceso | Probabilidad de que una regulación cambie en 2 años |
En la práctica, los sistemas de gestión de riesgo utilizan ambos tipos de probabilidad y los combinan según el tipo de riesgo analizado.
Ejemplos comparativos aplicados a empresas de probabilidad objetiva y subjetiva
1. Riesgo tecnológico
- Probabilidad objetiva: Se analiza el número de incidentes registrados en los últimos 24 meses.
- Probabilidad subjetiva: El equipo de TI anticipa que, debido a un nuevo tipo de ataque observado en el sector, la probabilidad futura aumentará.
2. Riesgo financiero
- Probabilidad objetiva: Se calcula la probabilidad de impago con modelos estadísticos basados en millones de operaciones.
- Probabilidad subjetiva: El analista evalúa que una situación macroeconómica puede empeorar la morosidad, aunque aún no haya datos que lo reflejen.
3. Riesgos estratégicos
- Probabilidad objetiva: Datos sobre tendencias de mercado en los últimos años.
- Probabilidad subjetiva: La dirección estima que el mercado cambiará más rápido de lo que indican los datos debido a avances tecnológicos.
4. Riesgos de continuidad
- Probabilidad objetiva: Se mide la frecuencia histórica de interrupciones de un proveedor.
- Probabilidad subjetiva: Se anticipan riesgos derivados de conflictos geopolíticos que no figuran en la historia del proveedor.
¿Cuándo usar probabilidad objetiva y cuándo usar probabilidad subjetiva?
Un modelo de gestión del riesgo completo combina ambas según:
Utilizar probabilidad objetiva cuando:
- Existen datos históricos amplios y fiables
- El evento se repite con frecuencia
- Se pueden aplicar métodos cuantitativos precisos
- Se desean cálculos reproducibles
Utilizar probabilidad subjetiva cuando:
- El evento es nuevo y no hay datos
- El riesgo depende de regulaciones, tecnología o conducta humana
- Se analizan riesgos estratégicos o emergentes
- Se requiere interpretación experta
La clave es que ambos enfoques se complementan y permiten una visión equilibrada de la exposición al riesgo.
Importancia de la probabilidad objetiva y subjetiva para los profesionales de gestión del riesgo
Comprender la diferencia entre probabilidad objetiva y probabilidad subjetiva es esencial para los profesionales de la gestión del riesgo, ya que ambas permiten evaluar con rigor la incertidumbre que afecta a los procesos críticos de una organización.
Este conocimiento es indispensable para evaluar correctamente riesgos operativos, tecnológicos, financieros o estratégicos, seleccionar metodologías de análisis adecuadas, comunicar la incertidumbre a la dirección, definir planes de mitigación realistas, integrar el riesgo en la toma de decisiones y diseñar mapas de riesgos sólidos y actualizados.
Un profesional competente no se limita a un único enfoque, sabe cuándo apoyarse en datos objetivos derivados de análisis estadísticos y cuándo recurrir al criterio experto para interpretar riesgos emergentes, escenarios sin precedentes o contextos en los que la información disponible es limitada.
La correcta estimación de probabilidades (tanto objetivas como subjetivas) exige profundos conocimientos en estadística, análisis de datos, teoría del riesgo, toma de decisiones y marcos de referencia como ISO 31000 o COSO ERM. En este sentido, el Máster en Gestión de Riesgos de EALDE Business School proporciona una formación integral que permite aplicar metodologías cuantitativas y cualitativas, construir modelos de probabilidad, interpretar la incertidumbre en entornos complejos, elaborar mapas de riesgos de alto nivel, evaluar impactos operativos, tecnológicos, financieros o estratégicos y tomar decisiones basadas en evidencia y análisis experto.
Esta preparación resulta clave para quienes desean avanzar profesionalmente en sectores como banca, seguros, industria, energía, consultoría o departamentos corporativos de riesgo, donde la correcta interpretación de probabilidades es un elemento crítico para gestionar la incertidumbre, anticipar amenazas y proteger la continuidad del negocio.
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Preguntas frecuentes sobre la probabilidad subjetiva y la probabilidad objetiva
¿Qué son la probabilidad objetiva y la probabilidad subjetiva?
La probabilidad objetiva se basa en datos reales, históricos y verificables, calculados mediante métodos estadísticos. En cambio, la probabilidad subjetiva se fundamenta en la percepción o el juicio experto, y se utiliza cuando no existen datos suficientes o cuando el riesgo es incierto o emergente.
¿Cuál es la diferencia principal entre probabilidad objetiva y subjetiva?
La objetiva se fundamenta en datos; la subjetiva, en interpretación profesional.
¿Cuál se usa más en gestión de riesgos?
Depende del tipo de riesgo: los operativos y repetitivos usan probabilidad objetiva; los emergentes y estratégicos requieren probabilidad subjetiva.
¿Por qué es importante conocer ambas en una empresa?
Porque permiten evaluar la incertidumbre desde dos enfoques complementarios, mejorando la calidad del análisis y la toma de decisiones.
