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Vol. 1, núm. 2
Julio-septiembre, 2025
Venezuela
ISSN-e: 3080-6666
Página
29
Toma de decisiones en condiciones de incertidumbre
Decision-making under conditions of uncertainty
DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.16699329
Recibido: 2025-05-01 Aceptado: 2025-06-05
Zavala Goitia, Alexis Antonio
1
Correo: azavala@petroerenova.com
Orcid: https://orcid.org/0009-0009-2113-3834
Petróleos & Renovables S.A. Maracaibo-Venezuela
Resumen
En el dinámico y a menudo impredecible panorama empresarial y técnico actual, la toma de
decisiones se erige como una habilidad crítica y pilar fundamental para el éxito sostenido. Sin
embargo, este proceso, rara vez, se desarrolla en un vacío de información perfecta y resultados
garantizados. Al contrario, los tomadores de decisiones, a menudo, se enfrentan a un entorno
caracterizado por la incertidumbre, donde la información es incompleta, con futuros inciertos y
consecuencias de las acciones que pueden ser ambiguas. Para profesionales con un profundo
entendimiento de los marcos analíticos y la gestión de riesgos, la familiaridad con los principios
que rigen la toma de decisiones bajo incertidumbre es no solo beneficiosa, sino esencial. Este
artículo explicara las complejidades de la toma de decisiones en estas condiciones desafiantes,
indicando las opciones que poseen los expertos que abordan la ambigüedad inherente y
transforman, la falta de certeza, en una oportunidad para la innovación y la resiliencia. Es
importante indicar que no se trata de eliminar la incertidumbre, una quimera en muchos
escenarios del mundo real, sino de reconocerla y desarrollar estrategias robustas que permitan
operar, eficazmente, a pesar de ella. Este analizará las complejidades bajo el entorno de la
incertidumbre y se presentarán algunas opciones para su reducción como una manera de mostrar
metodologías que permitan, a los líderes y especialistas, navegar por este terreno complejo.
Básicamente, la clave es que las empresas sean ágiles y piensen en lo que viene. Se desea que
se pregunten cómo esta manera de ver las cosas puede pulir las decisiones, no solo en la parte
tecnológica, sino en todas las áreas de la empresa.
Palabras clave: Decisiones, negocio, escenarios, datos, gerencia, alternativas, riesgo,
incertidumbre, análisis.
Abstract
In today's dynamic and often unpredictable business and technical landscape, decision-making
stands as a critical skill and a cornerstone of sustained success. However, this process rarely
develops with perfect information and guaranteed results. On the contrary, decision-makers often
face an environment characterized by uncertainty, where information is incomplete, futures are
1
Ingeniero de Petróleo / MSC (Esp.) en Gerencia de Empresas / Diplomado en Formación Docente / Doctorante
Ciencias Gerenciales. PetroRenova. Maracaibo-Venezuela.
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uncertain, and the consequences of actions may be ambiguous. For professionals with a deep
understanding of analytical frameworks and risk management, familiarity with the principles that
govern decision-making under uncertainty is not only beneficial, but essential. This article will
explain the complexities of decision-making under these challenging conditions, highlighting the
options available to experts who address the inherent ambiguity and transform uncertainty into an
opportunity for innovation and resilience. It is important to note that this is not about eliminating
uncertainty—a pipe dream in many real-world scenarios—but rather about recognizing it and
developing robust strategies that allow us to operate effectively despite it. This will analyze the
complexities within an environment of uncertainty, and present some options for reducing them as
a way to demonstrate methodologies that enable leaders and specialists to navigate this complex
terrain. Basically, the key is for companies to be agile and think ahead. They want to ask
themselves how this way of looking at things can refine decisions, not only in the technological
field, but in all areas of the company.
Keywords: Decisions, business, scenarios, data, management, risk alternatives, uncertainty,
analysis.
Introducción
Cuando se entra en el fascinante mundo de la toma de decisiones, a menudo, se consiguen
escenarios donde la información relevante está al alcance de la mano, los resultados son
predecibles y las elecciones, casi obvias. Sin embargo, en la realidad, en la vida personal y
profesional, dista mucho de este ideal. Constantemente, se presentan situaciones donde el futuro
es oscuro, datos incompletos o ambiguos y, posibles desenlaces, inciertos. En este terreno
complejo y desafiante es donde se sitúa la toma de decisiones en condiciones de incertidumbre.
No es un ejercicio teórico, sino una habilidad crucial que define el éxito y la resiliencia de
individuos, organizaciones y países. Desde el emprendedor que evalúa lanzar un nuevo producto
en un mercado volátil, pasando por el médico que debe elegir el tratamiento adecuado para una
enfermedad rara, hasta el gobierno que diseña políticas públicas frente a una crisis económica
inesperada, todos comparten un denominador común: deben tomar decisiones con un
conocimiento incompleto de las posibles consecuencias.
A lo largo de las siguientes páginas, se explorará lo qué significa tomar decisiones bajo
incertidumbre, desentrañando características distintivas y desafíos, que se presentan. Se analizará
que, a pesar de los avances tecnológicos y la proliferación de datos, la incertidumbre sigue siendo
un factor presente, día a día. Más allá de la definición, se presentarán diversas metodologías,
herramientas y enfoques que se han desarrollado para navegar en estas aguas turbulentas. Desde
la aplicación de principios estadísticos hasta la consideración de sesgos cognitivos y la importancia
de la intuición y la experiencia, se verá cómo se intenta estructurar lo que, por naturaleza, parece
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problemático. El objetivo no es eliminar la incertidumbre sino aprender a gestionarla de manera
efectiva, para poder tomar decisiones robustas que maximicen las probabilidades de éxito y
minimicen los riesgos, incluso, cuando el camino a seguir no está del todo claro.
1. Toma de decisiones
Antes de entrar en lo que es la incertidumbre y como puede ayudar en la toma de
decisiones, es necesario definirla ubicándose en el contexto de la misma. Las personas se exigen
demasiado a sí mismas cuando quieren tomar una decisión y aspiran a acertar en su elección,
cuando en realidad, en la vida, no importa el camino que tomes porque siempre vas a asumir
riesgos. Es necesario recordar que la decisión se toma de acuerdo a la madurez de ese momento.
En ella, la persona hace uso del razonamiento y pensamiento para elegir una solución a un
problema que se le presenta en la vida, en la cual deben evaluarse alternativas de acción; si estas
no están presentes, no existirá decisión.
Es necesario recordar que no existe un único camino correcto y que cuando se toma una
decisión, se asume un riesgo, el cual es la posibilidad de que algo malo o no deseado ocurra, y
las consecuencias negativas que ese evento podría traer. En otras palabras, es la combinación
de:
• Probabilidad: ¿Qué tan probable es que pase?
• Consecuencias: ¿Qué tan grave sería si pasa?
Se debe pensar en el riesgo como una balanza: si algo tiene una alta probabilidad de
suceder y sus consecuencias son muy graves, el riesgo es alto. Si es poco probable que suceda
y las consecuencias serían leves, el riesgo es bajo. Cada día se toman decisiones, algunas
trascendentales y otras rutinarias y cotidianas; sin embargo, todas ellas influyen, de manera
directa, porque nos acercan o alejan de los objetivos.
Usando la anterior expresión, en una decisión, se debe valorar, si ese paso, acerca o aleja
de lo que se quiere. Para tomar una decisión es necesario conocer, comprender y analizar un
problema a fin de darle solución. En la toma de decisiones importa la elección del camino a seguir.
Entonces, de acuerdo con Laoyan (2025), la toma de decisiones, es un proceso que permite que
se realice una elección entre opciones o formas para resolver situaciones de la vida en diferentes
esquemas: empresarial, laboral, familiar, sentimental e influye en el éxito o fracaso de diversas
situaciones. Implica evaluar diferentes alternativas, considerar las posibles consecuencias y
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seleccionar la opción más adecuada y es fundamental en la vida diaria y, lógicamente, influye en
el éxito o fracaso de diversas situaciones.
Otra definición de toma de decisiones, de acuerdo Robbins & Coulter (2005), es elegir una
opción entre varias disponibles, a los efectos de resolver un problema actual. Este proceso implica
evaluar diferentes alternativas, considerar posibles consecuencias y seleccionar la opción más
adecuada.
El proceso de toma de decisiones según Robbins & Coulter (2005), consta de las siguientes
etapas:
- Identificación del problema: Reconocer la discrepancia entre una situación actual y una
deseada, identificando el problema a resolver, identificando los criterios de decisión.
- Asignación de ponderaciones a los criterios: Priorizar los criterios de decisión según su
importancia relativa.
- Desarrollo de alternativas: Generar posibles soluciones al problema.
Estas tres primeras etapas se agrupan en el primer paso Definir Problema de la figura 1.
- Análisis de alternativas: Priorizar los criterios de decisión según su importancia relativa y
ponderarlas.
- Evaluar alternativas: Evaluar cada alternativa en función de los criterios de decisión y sus
ponderaciones.
- Elección de alternativa: Elegir la mejor opción basándose en la evaluación.
- Implementación de la alternativa: Poner en marcha la solución elegida.
- Evaluación de la eficacia de la decisión: Analizar los resultados obtenidos para determinar si
la decisión tomada fue efectiva y si se logró el resultado deseado.
Estas dos últimas se agrupan en el paso Aplicar la Decisión de la figura 1. Este proceso se
considera fundamental en la administración y gestión de organizaciones.
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Figura 1: Proceso de toma de decisiones
Fuente: Robbins y Coulter (2005)
Los factores que influyen en la toma de decisiones son numerosos y pueden clasificarse
en:
- Internos (personales): emociones, experiencia previa, personalidad y valores individuales.
- Externos (ambientales): entorno social, cultural, económico y la información disponible (medios
de comunicación y redes sociales).
Adicionalmente, factores como certidumbre o incertidumbre, riesgo, presión del tiempo y
calidad de la información también juegan un papel crucial.
De acuerdo con Robbins y Coulter (2005), es importante indicar que existen diferentes
formas de clasificar los tipos de decisiones según la jerarquía, alcance, importancia e impacto y
por ello, se pueden indicar los siguientes:
1.1. Decisiones individuales y grupales
Se toman por un solo individuo en el contexto de decisiones rutinarias, para las que ya
existen procedimientos y directrices definidas, previamente, por la empresa que permiten abordar
ese problema.
Por otro lado, las decisiones tomadas con el consentimiento de más de una persona y, con
un propósito específico, se denominan decisiones grupales. Requieren la reunión de un comité
como, por ejemplo: junta directiva, accionistas o equipo de un departamento concreto, entre
otros. Estas se consideran más efectivas que las individuales, dado que permite una mayor
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diversidad de perspectivas y experiencias, así como una deliberación y análisis más profundos.
1.2. Decisiones organizacionales y personales
Las decisiones tomadas por los gerentes y ejecutivos en el desarrollo ordinario de sus
funciones y en calidad del cargo que representan, son decisiones organizacionales. Este tipo de
decisión refleja la política de la empresa y son delegadas, de acuerdo a niveles jerárquicos en la
empresa, pudiendo ser transferidas a los empleados subordinados y pueden ser, a su vez:
- Estratégicas: Son las que orientan el rumbo de la organización, se refieren a los objetivos
organizacionales y afectan a toda la organización. Por ejemplo, lanzamiento de nuevos
productos, suspensión de otros o apertura de nuevos mercados.
- Tácticas: Son las que se toman sobre cómo instrumentar actividades para cumplir con los
objetivos estratégicos.
- Personales: Son aquellas que gerentes o ejecutivos toman de forma individual y no como
miembros de la empresa. Pueden o no interferir en la actividad regular del negocio. Por ejemplo,
la decisión de un jefe de área de dejar su puesto de trabajo, puede impactar y generar problemas
en la organización.
1.3. Decisiones programadas (o rutinarias) y no programadas
- Decisiones programadas: Son decisiones rutinarias y repetitivas que se toman con base en
procedimientos establecidos. La persona no tiene necesidad de diseñar una solución, sigue lo
establecido. Ejemplo: Manuales de operación de las empresas.
- Decisiones no programadas: Son decisiones complejas y únicas que requieren un análisis más
profundo. Abordan problemas poco frecuentes o excepcionales. Requieren un trato especial.
Ejemplo: Lanzamiento de un nuevo producto al mercado / Algún evento catastrófico no esperado,
por ejemplo: Incendio en la Refinería de Amuay ocurrido en agosto de 2012.
La toma de decisiones es crucial para el éxito en cualquier ámbito de la vida, ya que permite
resolver problemas, alcanzar metas y aprovechar oportunidades ayudando a minimizar riesgos y
maximizar beneficios.
En resumen, la toma de decisiones es un proceso fundamental que requiere de análisis,
evaluación y reflexión. Al comprender las etapas y factores que intervienen en este proceso, se
puede mejorar la calidad de las decisiones y alcanzar mejores resultados.
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En las organizaciones existe una jerarquía que determina el tipo de acciones que se realizan
dentro de ella. La Ciencia Administrativa la define como una de tipo jerárquica y departamental
de una empresa. Esta representa diferentes niveles de responsabilidad y toma de decisiones
dentro de la organización y las divide en (Ver figura 2):
- Estratégico: Alta dirección; planificación global de toda la empresa.
- Táctico: Planificación de los subsistemas empresariales.
- Operativo: Desarrollo de operaciones cotidianas (diarias/rutinarias).
Conforme se sube en la jerarquía de una organización, la capacidad para tomar decisiones
no programadas adquiere importancia, ya que les atañe directamente. Los programas de
desarrollo gerencial buscan mejorar habilidades de la Gerencia para tomar este tipo de
decisiones, enseñándoles a analizar problemas en forma sistemática y a tomar decisiones
lógicas. A medida que se baja en esta jerarquía, las tareas que se desempeñan son rutinarias,
por lo que, las decisiones en estos niveles serán estructuradas.
Figura 2: Organización jerárquica y departamental de una empresa
Fuente: Robbins & Coulter (2005)
La selección de alternativas es una fase crucial en el proceso de toma de decisiones, donde
se evalúan las diferentes opciones disponibles para elegir la más adecuada. A continuación, se
indica un flujograma que ayuda a tomar decisiones bajo algunas técnicas comunes y un enfoque
estructurado (Figura 3).
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Figura 3: Flujograma del proceso de toma de decisiones
Fuente: Simón (1947)
Es necesario examinar los pros y contras:
- Valorar los argumentos a favor y en contra.
- Colocar todas las alternativas juntas y asignar importancia y prioridad.
Se deben evaluar las distintas alternativas y seleccionar las mejores, indicando, para cada
alternativa, costos y beneficios de cada una de ellas, a corto y largo plazo, y seleccionar la mejor.
Tomar decisiones es uno de los procesos más importantes en la vida de un ser humano, ya que
es a través de las elecciones realizadas, que el individuo va marcando su camino personal y
profesional. Se recomienda delimitar objetivos sobre los que basar las decisiones diarias y
reconocer cuál es la manera más efectiva para llevar adelante el proceso de toma de decisiones.
Al existir diferentes maneras de enfrentarse a este proceso se elaboraron técnicas y
herramientas que ayudan a los individuos a desarrollar y potenciar la toma de decisiones. Se
debe trabajar en el miedo al error, tolerancia a la frustración, a la incertidumbre y en el
reconocimiento del deseo para lograr los objetivos personales o profesionales propuestos.
2. Definiendo la incertidumbre
Ahora bien, ¿qué pasa cuando se tiene que tomar una decisión y no se dispone de
información o es muy escasa? Aquí entran en juego los conceptos y criterios que arroja la
Gerencia de incertidumbre, entonces ¿qué es esta? ¿cómo ayuda?
En ambientes de incertidumbre se está en condiciones de:
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- Se posee información deficiente para tomar la decisión.
- No se tiene ningún control sobre la situación.
- No se conoce como puede variar.
- La interacción de las variables del problema no está clara.
Por lo que, pueden plantearse diferentes opciones de solución, pero no se le puede asignar
probabilidad a los resultados que arrojen. La incertidumbre se refiere a anomalías epistémicas
que implican información imperfecta o desconocida y se aplica a las predicciones de eventos
futuros, a mediciones físicas que se han realizado o a lo desconocido y surge en entornos
parcialmente, observables y/o estocásticos, así como debido a la ignorancia, indolencia o ambas.
Incertidumbre se define como la falta de certeza, es un estado de conocimiento limitado,
donde es imposible describir el estado existente, un resultado futuro o más de un resultado
posible. El nivel de conocimiento acerca de un proceso específico, puede variar desde el extremo
de no saber absolutamente nada acerca del mismo (ignorancia total) hasta un extremo de llegar
a entender y modelar completamente su comportamiento (certidumbre total).
El grado de separación entre estos dos niveles se define como Nivel de incertidumbre. Es
decir, se puede definir como una medida de la inseguridad o grado de desconocimiento acerca
de una variable o fenómeno bajo estudio como lo indican Yáñez, Gómez de la Vega y Valbuena
(2004). Esto se muestra en la figura 4.
Figura 4. Definición de Incertidumbre
Fuente: Yáñez, Gómez de la Vega y Valbuena (2004)
La gestión de la incertidumbre se convierte en un campo explotable y rico de oportunidades
para quienes necesiten abrirse paso en medio de la complejidad. En este sentido, es deseable
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desarrollar algunas habilidades particulares, incluyendo la construcción de imágenes que dibujen
un mejor futuro a pesar de las adversidades del presente.
¿Qué se requiere para tomar decisiones en condiciones de incertidumbre?
Existen cuatro niveles de incertidumbre con los cuales deben convivir las empresas y la
gerencia:
- Futuro claro: se pueden realizar pronósticos con pequeños márgenes de error y la
incertidumbre no es determinante en la toma de decisiones.
- Escenarios alternos: presenta pocos futuros probables que se eliminan mutuamente y que, de
presentarse, uno u otro, variarán la estrategia en su totalidad
- Gama de futuros potenciales: se identifican posibles futuros, no discretos, que pueden ser
definidas por un número limitado de variables cuyo resultado puede estar en un amplio rango de
posibilidades
- Total confusión: futuro virtualmente imposible de predecir, variables ilimitadas y rango de
posibilidades ilimitado
A continuación, se muestran las fuentes de la incertidumbre:
Figura 5: Fuentes de la Incertidumbre
Fuente: NCT Energy Group, 2010
De los datos:
Calidad
Cantidad
Tecnología de
recolección
De los modelos
Matemáticos
Del comportamiento
Humano
De comportamientos
Aleatorios
De la heterogeneidad
de los Sistemas
Incertidumbre Fundamental:
Del nivel de conocimiento de
Sistemas / Procesos.
Es reducible a través de
estudio o mediciones
Incertidumbre Aleatoria:
De la variabilidad inherente de
Sistemas / Procesos.
No es reducible a través de
estudio o mediciones.
Incertidumbre - Fuentes
De donde viene la
Incertidumbre ?
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2.1. ¿Cómo tomar decisiones en presencia de Incertidumbre?
- Ignorarla y decidir: Ocasiona alto riesgo / alto impacto / dependencia del factor suerte /
ambiente reactivo / sub o sobre dimensionamiento.
- Tratar de eliminarla para decidir: Ocasiona altos costos en sistemas de información / conflicto
por calidad del dato / parálisis por análisis.
- Considerarla en el análisis, cuantificarla y decidir: Utilizar Gerencia de la Incertidumbre.
La Gerencia de la Incertidumbre se refiere a la capacidad de una organización y,
especialmente, de sus líderes, para entender, navegar y adaptarse a escenarios donde el futuro
no es predecible o la información es incompleta, de acuerdo con Martínez (2014). A diferencia del
riesgo, donde se pueden asignar probabilidades a los eventos y sus consecuencias (saber qué
puede pasar, aunque no con certeza), la incertidumbre implica que no se conocen los posibles
resultados, variables relevantes o incluso causas y efectos con claridad.
En el contexto de la dirección de proyectos, la incertidumbre se manifiesta como la limitación
del conocimiento sobre aspectos clave del proyecto (información, comprensión, y complejidad
incierta, tiempos inciertos). La gestión de la incertidumbre en proyectos busca reducir estos
niveles a un grado aceptable, ya que, su eliminación completa es inviable. A menudo se relaciona,
estrechamente, con la gestión de riesgos, aunque la incertidumbre abarca un espectro más
amplio que va más allá de los riesgos cuantificables.
En resumen, la gerencia de la incertidumbre es una competencia crucial en el liderazgo y
la gestión organizacional, que permite a las empresas, no solo sobrevivir, sino prosperar en
entornos volátiles, inciertos, complejos y ambiguos. De acuerdo con Taleb (2013), tomar
decisiones en estas condiciones implica que no se conocen con certeza los resultados de las
acciones. Esto puede deberse a falta de información completa, complejidad del entorno o
imposibilidad de predecir eventos futuros. Para abordar esto de manera efectiva, se requieren
varios elementos clave:
- Información y datos / Recopilación de información: Aunque la información perfecta es rara, es
crucial reunir la mayor cantidad de datos relevantes posible. Esto incluye datos históricos,
tendencias del mercado, opiniones de expertos, investigaciones y cualquier otra fuente que pueda
arrojar luz sobre la situación.
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- Análisis de datos: Una vez recopilada, la información debe ser analizada para identificar
patrones, correlaciones y posibles escenarios. Esto puede implicar el uso de herramientas
estadísticas, modelos predictivos y técnicas de visualización de datos.
- Pensamiento crítico y analítico (Identificación de supuestos): Reconocer y cuestionar los
supuestos subyacentes a cualquier decisión es fundamental. A menudo, nuestras decisiones se
basan en suposiciones implícitas que pueden no ser ciertas.
- Evaluación de riesgos: Es vital identificar los posibles riesgos asociados a cada opción, así
como la probabilidad de que ocurran y su impacto potencial. Esto permite desarrollar planes de
contingencia.
- Pensamiento de escenarios: Desarrollar diferentes escenarios (mejor caso, peor caso, caso
más probable) ayuda a prepararse para diversas eventualidades y a comprender el rango de
resultados posibles.
El autor, anteriormente mencionado, considera que los “tomadores de decisión” en
condiciones de incertidumbre deben tener las siguientes condiciones:
- Aceptación de la ambigüedad: Se necesita la capacidad de sentirse cómodo con la falta de
certeza y no paralizarse por ella.
- Flexibilidad: Estar dispuesto a ajustar el rumbo a medida que se disponga de nueva
información o cambien las circunstancias. Las decisiones en entornos inciertos, rara vez, son
definitivas y a menudo requieren iteraciones.
- Aprendizaje continuo: Reconocer que cada decisión, incluso las que no salen como se espera,
ofrece una oportunidad para aprender y mejorar el proceso de toma de decisiones en el futuro.
De acuerdo con Stanton & Roelich (2021), existen algunas herramientas y enfoques que
pueden ayudar a los “tomadores de decisiones” a ejercer sus funciones:
- Análisis Costo-Beneficio: Evalúa costos esperados frente a beneficios anticipados de cada
alternativa, tangibles e intangibles, buscando la opción con la mayor relación beneficio-costo.
Ideal para decisiones financieras o donde los resultados pueden cuantificarse monetariamente.
- Análisis FODA: Examina Fortalezas (Aspectos internos positivos), Oportunidades (Factores
externos favorables), Debilidades (Aspectos internos negativos) y Amenazas (Factores externos
desfavorables) de cada alternativa. Útil para comprender el panorama completo de cada opción
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y desarrollar estrategias que capitalicen las fortalezas y oportunidades, mientras mitigan
debilidades y amenazas.
- Matriz de Decisión: Una herramienta donde se enumeran las alternativas en filas y los criterios
de evaluación en columnas. Se asigna una puntuación a cada alternativa para cada criterio
(generalmente, en escalas, por ejemplo, del 1 al 5). Si los criterios están ponderados, se multiplica
la puntuación por el peso del criterio. La alternativa con la puntuación total más alta es la preferida.
Efectiva para decisiones complejas con múltiples alternativas y criterios, ya que, proporciona un
método objetivo y fácil de visualizar.
- Análisis de Pareto: Identifica el 20% de las causas que generan el 80% de los efectos (o
problemas/beneficios). En la selección de alternativas, ayuda a enfocar los esfuerzos en las
opciones que, probablemente, generarán el mayor impacto positivo. Útil cuando se necesita
priorizar alternativas o factores clave para maximizar la eficiencia y los resultados.
- Método Delphi: Implica obtener el consenso de un panel de expertos a través de rondas de
cuestionarios anónimos. Las respuestas se resumen y se comparten con el grupo en cada ronda,
permitiendo a los expertos ajustar sus opiniones hasta que se alcance una convergencia. Ideal
para decisiones complejas o cuando se requiere la opinión de expertos y se quiere evitar el sesgo
de la interacción directa.
- Árbol de Decisiones: Un diagrama en forma de árbol que visualiza las posibles decisiones,
eventos aleatorios y sus consecuencias. Permite calcular el valor esperado de cada camino de
decisión, especialmente, útil en situaciones de incertidumbre. Ideal para decisiones secuenciales
o donde existen probabilidades asociadas a diferentes resultados.
- Análisis de Sensibilidad: Examina cómo cambia la mejor alternativa si varían los supuestos
clave (ejemplo: costos, demanda, tasas de interés). Ayuda a comprender la robustez de una
decisión frente a la incertidumbre. Útil para evaluar la solidez de una decisión y prepararse para
diferentes escenarios.
- Opinión de expertos: Consultar a personas con experiencia o conocimientos relevantes puede
proporcionar perspectivas valiosas y ayudar a mitigar la incertidumbre.
- Experimentación y prototipo: En algunos casos, realizar pequeños experimentos o desarrollar
prototipos puede proporcionar datos reales y reducir la incertidumbre antes de una inversión a
gran escala.
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Algunas consideraciones adicionales
- Racionalidad vs. Intuición: Si bien muchas técnicas se basan en la racionalidad, la intuición y
experiencia del tomador de decisiones juegan un papel importante, especialmente, en situaciones
de alta incertidumbre o cuando los datos son limitados.
- Sesgos cognitivos: Es importante ser consciente de los sesgos cognitivos (sesgo de
confirmación o anclaje) que pueden influir en la evaluación y selección de alternativas, y tratar de
mitigarlos.
La elección de la técnica adecuada dependerá de la complejidad de la decisión,
disponibilidad de información, tiempo, recursos y el nivel de riesgo aceptable. La previsión del
futuro ayuda al Gerente a formular preguntas sobre lo que debe hacer para preparase y poder
enfrentar, de forma exitosa, su porvenir. Las respuestas a esas cuestiones son las acciones que
la empresa debe ejecutar para lograr lo esperado.
Aunque se tenga un negocio de gran incertidumbre, siempre se podrá contar con
información que, correctamente analizada, permita identificar las tendencias en el
comportamiento del ambiente. Sin embargo, por más completo y profundo que sea el análisis,
siempre existirá una incertidumbre residual.
3. Gerencia de la incertidumbre en la industria petrolera: ejemplos prácticos.
La gerencia de la incertidumbre es un pilar fundamental en la toma de decisiones dentro de
la industria petrolera sector, intrínsecamente, ligado a la volatilidad de mercados, riesgos
geológicos y complejidades geopolíticas.
De acuerdo con Aguilar (2004), a continuación, se mencionan algunos conceptos clave de
la incertidumbre que se aplican con ejemplos concretos en este ámbito:
- Incertidumbre Aleatoria (Estocástica): Se refiere a la variabilidad intrínseca de los procesos
naturales o de mercado que no pueden predecirse con exactitud, pero cuya probabilidad puede
estimarse. Ejemplo en Petróleo: La fluctuación del precio del barril de petróleo (Brent o WTI). Las
empresas petroleras no pueden predecir con certeza el precio futuro, pero utilizan modelos
estadísticos y análisis de datos históricos para estimar rangos de probabilidad y escenarios.
- Incertidumbre Epistémica (Conocimiento): Surge de la falta de conocimiento o información
completa sobre un sistema o fenómeno. Es reducible a través de la investigación, análisis y
recolección de más datos. Ejemplo en Petróleo: La estimación de reservas de un nuevo
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yacimiento es un caso paradigmático de incertidumbre epistémica. Al inicio de la exploración, la
información es limitada (datos sísmicos, pozos exploratorios). A medida que se perforan más
pozos, se realizan pruebas de producción y se recopila información geológica adicional, lo que
ocasiona que la incertidumbre sobre el volumen y la calidad de las reservas disminuye.
- Incertidumbre Radical (Negra): Representa eventos inesperados o desconocidos, cuya
existencia no se había contemplado previamente. Es la más difícil de gestionar, ya que, no puede
cuantificarse ni siquiera probabilísticamente. Caso de la explosión de la Refinería de AMUY,
indicada anteriormente. En este caso, hubo una explosión incontrolada en la misma, con alto
impacto en las áreas circunvecinas con daños graves de pérdidas humanas e infraestructura. La
pandemia de COVID-19 y su impacto, sin precedentes en la demanda de energía, también podría
considerarse un evento de incertidumbre radical por la escala y rapidez de sus efectos.
- Análisis de Escenarios y Toma de Decisiones: La gerencia de la incertidumbre en la industria
petrolera no busca eliminarla, sino comprenderla y gestionarla para tomar decisiones robustas.
Ejemplo en Petróleo: ante la incertidumbre sobre el precio del petróleo y los costos de
exploración, una empresa puede desarrollar múltiples escenarios de inversión para un proyecto
de desarrollo de campo.
En resumen, la industria petrolera opera en un entorno de alta incertidumbre. La capacidad
de identificar, clasificar y gestionar estos diferentes tipos de incertidumbre es crucial para la
sostenibilidad, rentabilidad y éxito a largo plazo de las empresas en este dinámico sector.
En resumen, tomar decisiones en condiciones de incertidumbre no se trata de eliminarla,
sino de gestionarla de manera efectiva. Requiere una combinación de análisis riguroso,
pensamiento estratégico, flexibilidad y una mentalidad abierta para aprender y adaptarse. Las
siguientes figuras ilustran los beneficios de usar información para tomar decisiones en situaciones
inciertas. La interpretación queda a criterio del lector.
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Figura 6: Tecnologías para reducción de incertidumbre
Fuente: NCT Energy Group (2010)
Figura 7: Creación de valor
Fuente: NCT Energy Group (2010)
Reducir Incertidumbre
Tecnologías
Cartografía
de Continuidad
Pozos
Observadores
Modelaje
de Alta Resolución
290
697
126
826
6
P-1
P-3
P-5
I-1
?
Tasa
Pet.
Tiempo
?
gas
rango
agua
rango
Tiempo
Tasa
de Prod.
Agua / Gas
Tiempo
?
?
?
VPN(i)= = =
PRECIO (i) * PROD (i) - INV. (i) - GASTOS (i) - ISLR (i) - Regalías(i)
(1+r)
i
N
Ʃ
i = 1
Inversiones
Gastos
Tiempo
Tiempo
?
?
Concepto, Procesos, # de Pozos,
Espaciamiento, Capacidades
Inversiones
Creación de Valor
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Figura 8: Tomadores de decisión
Fuente: Yáñez, Gómez de la Vega y Valbuena (2004)
“El Análisis de Riesgo (Análisis para la toma de decisiones) es la disciplina para
ayudar a los tomadores de decisiones a seleccionar opciones óptimas en
ambientes de incertidumbre”
John R. Schuyler
4. Futuras Líneas de Investigación en la toma de decisiones bajo incertidumbre
La toma de decisiones en condiciones de incertidumbre es un campo complejo y crucial,
con vastas oportunidades para la investigación futura. A medida que el mundo se vuelve más
volátil y los datos más abundantes, es imperativo desarrollar métodos más sofisticados y robustos
para navegar la ambigüedad, por lo que se proponen varias líneas de investigación:
4.1. Integración de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático
La Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning (ML) ofrecen un potencial, sin
precedentes, para mejorar la toma de decisiones bajo incertidumbre. De acuerdo con Morgan &
Henrion (1990) se pueden utilizar:
• Modelos híbridos para la incertidumbre cuantificada: Investigar el desarrollo de modelos que
combinen redes neuronales, lógica difusa y razonamiento probabilístico para no solo predecir
resultados, sino también cuantificar la incertidumbre asociada con esas predicciones.
• Aprendizaje por refuerzo en entornos inciertos: Explorar cómo los agentes de aprendizaje por
refuerzo pueden ser entrenados para tomar decisiones óptimas, en entornos donde las
recompensas y las transiciones de estado son estocásticas o parcialmente observables. Esto
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podría incluir la aplicación de aprendizaje por refuerzo probabilístico o el uso de modelos de
mundo para simular y adaptarse a la incertidumbre.
• Explicabilidad y transparencia en la toma de decisiones basada en IA: A medida que la IA se
vuelve más prominente, es crucial investigar cómo hacer que sus decisiones bajo incertidumbre
sean más explicables y comprensibles para los humanos, lo que puede fomentar confianza y su
adopción.
4.2. Neurociencia cognitiva y sesgo humanos
Comprender mejor cómo el cerebro humano procesa la incertidumbre puede llevar a
mejores herramientas y estrategias como indican Bonjean M, Stanton & Roelich K. (2021)
• Impacto de los sesgos cognitivos en la toma de decisiones algorítmicas: Investigar cómo los
sesgos inherentes en datos y algoritmos pueden amplificar o mitigar la incertidumbre, y cómo
desarrollar sistemas que sean más resistentes a estos sesgos. Esto podría implicar el estudio de
sesgos de anclaje, heurísticas de disponibilidad y falacia del jugador en la interpretación de la
incertidumbre.
• Entrenamiento y mejora de la resiliencia humana a la incertidumbre: Desarrollar programas y
técnicas de capacitación basados en la neurociencia para mejorar la capacidad de los individuos
para tolerar y tomar decisiones efectivas en situaciones de alta incertidumbre.
• Modelado de la aversión al riesgo y la ambigüedad: Investigar los mecanismos neuronales
subyacentes a la aversión al riesgo y a la ambigüedad, y cómo estos pueden ser incorporados
en modelos computacionales de toma de decisiones para reflejar de manera más precisa el
comportamiento humano.
4.3. Ética y responsabilidad en la incertidumbre
De acuerdo con Floridi (2019), la toma de decisiones en condiciones de incertidumbre,
especialmente con el uso de IA, plantea importantes cuestiones éticas.
• Marcos éticos para la toma de decisiones automatizada con incertidumbre: Desarrollar
principios y marcos éticos que guíen el diseño e implementación de sistemas de toma de
decisiones automatizados en entornos inciertos, particularmente, en aplicaciones de alto riesgo
como la medicina o la conducción autónoma. Esto incluye la consideración de la justicia
distributiva y la rendición de cuentas.
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• Distribución de la responsabilidad en decisiones compartidas Humano-IA: Investigar cómo
asignar la responsabilidad cuando las decisiones críticas se toman en colaboración entre
humanos y sistemas de IA, especialmente, cuando los resultados son inciertos o negativos.
• Privacidad y seguridad de datos en entornos inciertos: A medida que los modelos dependen
de grandes cantidades de datos, es crucial investigar cómo proteger la privacidad y seguridad de
los datos mientras se maneja la incertidumbre inherente en los mismos.
4.4. Robustez y resiliencia de sistemas
De acuerdo con Taleb (2007), en un mundo cada vez más interconectado y propenso a
interrupciones, la resiliencia es clave:
• Diseño de sistemas resilientes a la incertidumbre extrema: Investigar cómo diseñar sistemas
(tecnológicos, económicos, sociales) que puedan soportar y adaptarse a eventos de "cisne negro"
o a niveles de incertidumbre sin precedentes. Esto podría implicar la aplicación de la teoría de
redes complejas y el análisis de vulnerabilidad.
• Toma de decisiones bajo escasez de datos e incertidumbre radical: Explorar métodos para
tomar decisiones efectivas cuando los datos son escasos, poco confiables o cuando la
incertidumbre es de naturaleza radical (es decir, no cuantificable o predecible con base en datos
históricos).
• Optimización de cartera y asignación de recursos en mercados volátiles: Desarrollar nuevos
modelos y algoritmos para la optimización de carteras y la asignación de recursos que incorporen
y gestionen de manera más efectiva la incertidumbre y la volatilidad en los mercados financieros
y otros sistemas económicos.
4.5. Interdisciplinariedad y nuevas metodologías
Fomentar la colaboración entre diferentes disciplinas es fundamental para abordar la
complejidad de la incertidumbre a través de:
• Fusión de enfoques cuantitativos y cualitativos: Investigar cómo integrar de manera efectiva
los métodos cuantitativos (estadística, modelado) con enfoques cualitativos (expertos, narrativas)
para una comprensión más holística de la incertidumbre. Esto podría incluir el desarrollo de
modelos causales cualitativos y la simulación basada en agentes.
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• Aplicación de la teoría de juegos a la toma de decisiones en entornos inciertos: Explorar cómo
la teoría de juegos puede ofrecer nuevas perspectivas sobre las interacciones estratégicas entre
agentes que operan bajo diferentes niveles de incertidumbre y asimetrías de información.
• Desarrollo de métricas y marcas de referencia para la cuantificación de la incertidumbre:
Establecer estándares y métricas rigurosas para cuantificar diferentes tipos de incertidumbre,
permitiendo una comparación y evaluación más consistente de los modelos y las estrategias de
decisión.
Estas líneas de investigación buscan no solo avanzar en la teoría de la toma de decisiones
bajo incertidumbre, sino también generar soluciones prácticas que puedan aplicarse en una
amplia gama de campos, desde la gestión de riesgos y la planificación estratégica hasta la salud
y la sostenibilidad ambiental ¿Hay alguna de estas áreas que te interese explorar más a fondo?
Conclusión
La toma de decisiones en condiciones de incertidumbre emerge no como un obstáculo
insuperable, sino como una realidad intrínseca a la experiencia humana y organizacional. Lejos de
pensar en la certidumbre total como realidad, se ha comentado y comprendido que la habilidad de
navegar en moches oscuros, con información incompleta y futuros inciertos, es una de las
competencias más valiosas en el panorama actual. Lo discutido ha permitido desentrañar la
complejidad inherente a estas situaciones, evidenciando que no existe una fórmula mágica o una
solución única para todos los escenarios.
En última instancia, la gestión efectiva de la incertidumbre en la toma de decisiones se basa
en una combinación de elementos: racionalidad limitada, que impulsa a buscar la mejor solución
dadas las restricciones de información y tiempo; intuición y experiencia, que actúan como brújulas
cuando los datos son escasos o contradictorios y la aplicación estratégica de herramientas y
marcos conceptuales, que permiten estructurar el problema, evaluar riesgos y anticipar posibles
desenlaces. Es crucial reconocer que la perfección no es el objetivo; más bien, se trata de tomar
decisiones robustas, aquellas que, aun no siendo óptimas en un mundo de información perfecta,
son las más adecuadas y resilientes ante una gama de futuros posibles.
La Inteligencia Artificial (IA) se posiciona como un campo de investigación crucial y con un
potencial transformador para la reducción de la incertidumbre en múltiples ámbitos. Lejos de ser
una mera herramienta de automatización, la IA ofrece capacidades analíticas y predictivas sin
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precedentes que pueden desentrañar patrones complejos, anticipar escenarios y optimizar la
toma de decisiones en un mundo volátil.
La clave de su valor reside en su habilidad para procesar y analizar vastos volúmenes de
datos (Big Data) a una velocidad y con una precisión inalcanzable para el intelecto humano. Esto
permite identificar correlaciones ocultas, detectar anomalías y generar modelos predictivos
robustos que minimizan la ambigüedad y mejoran la capacidad de respuesta ante eventos
inesperados. Desde la predicción de desastres naturales y la optimización de cadenas de
suministro, hasta la mejora del diagnóstico médico y la personalización de la educación, la IA
promete un futuro donde la anticipación y la adaptabilidad sean la norma, y no la excepción. No
obstante, para que la IA sea un soporte ideal en la reducción de la incertidumbre, es imperativo
que las futuras investigaciones se centren en varios pilares.
Finalmente, la toma de decisiones bajo incertidumbre es un proceso dinámico y continuo, un
ciclo de aprendizaje y adaptación que implica valentía de asumir riesgos calculados, humildad para
reconocer los sesgos cognitivos propios y ajenos y flexibilidad para ajustar el rumbo cuando nueva
información emerge o las condiciones cambian. En un mundo que evoluciona a un ritmo vertiginoso,
donde la única constante es el cambio, la capacidad de decidir con convicción y eficacia en medio
de la niebla no es solo una ventaja competitiva, sino una necesidad imperante para la supervivencia
y el progreso. En definitiva, es el arte y la ciencia de avanzar, incluso cuando el destino final no es
del todo visible, confiando en la preparación, adaptabilidad y resiliencia de nuestro propio juicio.
Referencias
Aguilar, F. (2004). Teoría de la decisión e incertidumbre: modelos normativos y descriptivos.
EMPIRIA: Revista de Metodología de Ciencias Sociales, 8139-160.
https://digital.csic.es/bitstream/10261/7734/1/eserv.pdf
Bonjean, M. & Roelich, K. (2021). Toma de decisiones bajo profundas incertidumbres: una revisión
de la aplicabilidad de los métodos en la práctica. ScienceDirect.
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0040162521003711
Floridi, L. (2019). The Ethics of Artificial Intelligence. Oxford University Press
Laoyan, S. (2025). Toma de decisiones: definición, pasos, tipos y características.
https://asana.com/es/resources/decision-making-process
Martínez, J. (2014). Gestión de la incertidumbre (parte 1)
https://www.scalabble.com/2014/05/gestion-de-la-incertidumbre/index.html
Robbins, S. & Coulter, M. (2005). Administración. Pearson Educación, 8va Edición. México, 2005.
Taleb, N. N. (2007). The Black Swan: The Impact of the Highly Improbable. Random House
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Taleb, N. (2013). El Cisne Negro: El Impacto De Lo Altamente Improbable.
https://www.amazon.com/-/es/El-Cisne-Negro-Altamente-Improbable/dp/6079202557.
Editorial Booket Paidós
Yáñez, M., Gómez de la Vega, H, y Valbuena, G. (2004). Ingeniería de Confiabilidad y Análisis
probabilístico de riesgo. www.realiarisk.com. Editor Reliability and Risk Management, SA.
Nota del autor: este artículo es producto de experiencias de trabajo del autor en la parte técnica
y gerencial de su carrera de Ingeniería de Petróleo y también su desempeño como Docente
Universitario, en los periodos 1975-2002 y 2003 hasta la actualidad.
Declaración de conflicto de interés y originalidad
Conforme a lo estipulado en el Código de ética y buenas prácticas publicado en PetroRenova
Indexed, Revista Científica de la Energía, el autor Zavala Goitia, Alexis Antonio, declara al
Comité Editorial que no tiene situaciones que representen conflicto de interés real, potencial o
evidente, de carácter académico, financiero, intelectual o con derechos de propiedad intelectual
relacionados con el contenido del artículo: Toma de decisiones en condiciones de
incertidumbre, en relación con su publicación. De igual manera, declara que el trabajo es
original, no ha sido publicado parcial ni totalmente en otro medio de difusión, no se utilizaron
ideas, formulaciones, citas o ilustraciones diversas, extraídas de distintas fuentes, sin mencionar
de forma clara y estricta su origen y sin ser referenciadas debidamente en la bibliografía
correspondiente. Consiente que el Comité Editorial aplique cualquier sistema de detección de
plagio para verificar su originalidad.
Para citar este artículo:
Zavala, A. (2025). Toma de decisiones en condiciones de incertidumbre. PetroRenova Indexed, Revista
Científica de la Energía. Vol. 1, núm. 2, julio-septiembre, 2025. https://doi.org/10.5281/zenodo.
16699329
