Descubra cómo la probabilidad convierte la imprevisibilidad en un instrumento científico, desde la aleatoriedad cuántica hasta la IA contemporánea.
La humanidad se ha enfrentado a la incertidumbre desde sus inicios, pero solo últimamente ha logrado darle un marco claro. Durante miles de años, lanzamos huesos de astrágalo (dados primitivos) con la esperanza de que los dioses determinaran nuestro destino. Ahora, reconocemos que la probabilidad es probablemente la herramienta más veraz que hemos creado. Reconoce formalmente que no tenemos todas las respuestas y que, a pesar de esta falta de conocimiento, debemos tomar decisiones informadas. Como señala Nassim Taleb (2024), «comprender el riesgo no es eliminar la incertidumbre, sino aprender a manejarla de manera racional» (p. 45). De este modo, la probabilidad sirve de enlace entre nuestra capacidad limitada de computación y la infinita complejidad del mundo real.
La medida de lo posible: un concepto fundamental
La probabilidad es básicamente una medida de hasta qué grado podemos predecir un evento en una situación en la que no podemos controlar completamente los factores involucrados (situación en la que no tenemos control total de las variables).
Cuando denominamos P(A) a la probabilidad de que ocurra un suceso A, no estamos afirmando conocer el futuro con seguridad absoluta, sino más bien estableciendo qué tan “razonable” es esperar que ocurra. Es el lenguaje de la incertidumbre; sin él, la ciencia no sería más que un montón de historias sin relación. Al medir los errores y las incertidumbres, convertimos el desconocimiento total en un factor manejable para evaluar los riesgos.
Breve historia y la naturaleza del conocimiento
El auge de este campo de estudio ocurrió durante el Renacimiento, cuando los estudiosos creían que había un orden oculto dentro del caos.
- En el siglo XVI, Gerolamo Cardano llevó a cabo el primer análisis exhaustivo de los juegos de azar.
- En 1654, Blaise Pascal y Pierre de Fermat sentaron las bases formales al hablar sobre cómo compartir las ganancias en una partida interrumpida.
- Entre los siglos XVIII y XIX, Jacob Bernoulli probó la ley de los grandes números, mientras que Thomas Bayes introdujo la idea de actualizar las creencias basándose en la evidencia.
- Pierre-Simon Laplace combinó todo esto como un método científico esencial.
- En 1933, Andrey Kolmogorov estableció el marco matemático moderno mediante el uso de axiomas, que proporcionaron una estructura formal al campo.
Desde la perspectiva del conocimiento, discutimos si la probabilidad es un aspecto del mundo físico o una restricción de nuestro pensamiento. Desde el punto de vista objetivista, la probabilidad es inherente al objeto, como la descomposición de un átomo. Desde el punto de vista subjetivista (bayesiano), refleja cuánto cree una persona en función de la información de la que dispone. Bajo este enfoque, si comprendiéramos el comportamiento de cada molécula de aire y de cada fuerza implicada al lanzar un dado, la probabilidad se convertiría en total certeza o imposibilidad.
¿Por qué la probabilidad es el eje de la formación universitaria?
En la educación superior, la probabilidad se enseña no solo como una asignatura de matemáticas, sino como un lenguaje común para la toma de decisiones. Para profesionales como ingenieros, médicos o economistas, es fundamental porque nos ayuda a medir los errores.
En un mundo repleto de enormes cantidades de datos, la habilidad de diferenciar las tendencias reales del “ruido estadístico” distingue a la ciencia de la superstición. Como señala Judea Pearl (2025), “la alfabetización probabilística es el requisito previo para cualquier forma de pensamiento crítico en la era de los datos” (pág. 112).
Evidencia cotidiana: la probabilidad en el día a día
La importancia de esta idea se pone de manifiesto en las situaciones cotidianas con las que nos encontramos:
- Diagnóstico médico: si una prueba para detectar una enfermedad rara da positivo, un análisis bayesiano nos ayuda a darnos cuenta de que, dado que la enfermedad es poco frecuente, las probabilidades de enfermarse realmente pueden seguir siendo bajas.
- Lanzamiento de monedas: a pequeña escala, cada lanzamiento es aleatorio o azaroso, pero después de 10 000 intentos, la frecuencia se estabiliza alrededor de 0,5, lo que demuestra que el azar sigue leyes.
- Seguros y riesgos: La creación de un seguro médico se basa en datos macroeconómicos predecibles para ser práctica.
- Predicción de palabras: cuando se escribe en un teléfono inteligente, la inteligencia artificial funciona estimando la probabilidad de que aparezca la siguiente palabra en la oración.
Aplicaciones modernas y campo de acción
La probabilidad actúa como una fuerza oculta en el mundo actual y sus usos son amplios:
- Física cuántica: las partículas no son puntos fijos, sino “nubes de probabilidad” descritas por la función de onda Ψ. Como señaló Sabine Hossenfelder (2024), el universo parece ser fundamentalmente aleatorio en su esencia.
- Ingeniería y sistemas: se aplica a áreas como la evaluación de riesgos financieros (modelo Black-Scholes) y la creación de modelos lingüísticos en IA.
- Medicina: los ensayos clínicos se basan en el valor p para evaluar si un fármaco es eficaz o si el resultado es solo una casualidad.
- Astrofísica y biología: ayuda a estimar la probabilidad de vida en otros planetas o aborda las mutaciones genéticas complejas como variaciones estadísticas manejables.
- Epistemología: nos lleva a considerar si el azar es un hecho genuino o simplemente un término para describir nuestra falta de conocimiento.
Después de considerar lo anterior, es evidente que la probabilidad va más allá de los números; es el marco que utilizamos para dar sentido al caos. Si bien la aleatoriedad plantea una pregunta, la probabilidad proporciona la respuesta más aproximada que el intelecto humano ha podido diseñar. En un mundo que puede ser fundamentalmente caótico o demasiado complejo para que lo entendamos, aprender a pensar en términos de probabilidad es la única manera de navegar en las profundidades de la incertidumbre. Le animo a explorar la diferencia entre los enfoques frecuentista y bayesiano, ya que esa diferencia no solo altera sus cálculos sino también su percepción de la realidad misma.
Autor: Oscar E. Hernández B.