Riesgo, decisiones y juicio

1. Clase 5
Riesgo, decisiones y juicio
MEng. MSc. Geinfranco Villalta
28 de abril de 2022
Maestrı́a en Ingenierı́a Civil
Facultad de Ingenierı́a y Ciencias
Pontificia Católica del Perú

2. Tabla de Contenido
1. Riesgo
1.1 Definición
1.2 Riesgo aceptable
1.3 Percepción del riesgo
2. Gráficos F-N
2.1 Antecedentes
2.2 Metodologı́a
3. Optimización de decisiones
3.1 Árbol de decisiones
3.2 Definición
3.3 Valor esperado de la información
perfecta (EVPI)
3.4 Valor esperado de información
imperfecta (EVSI)
4. Teorı́a de la utilidad
4.1 Definición
4.2 Aversión al riesgo
5. Sin optimización de decisiones
5.1 Decisiones consistentes
5.2 Enfoque de observación de Terzaghi
5.3 Satisfacción, confusión y otros estilos
de toma de decisiones
6. Juicio ingenieril
6.1 Criterios para definir probabilidades
6.2 El lugar del juicio de ingenierı́a
7. Referencias

3. Riesgo | Definición
Tabla de Contenido
1. Riesgo
1.1 Definición
1.2 Riesgo aceptable
1.3 Percepción del riesgo
2. Gráficos F-N
2.1 Antecedentes
2.2 Metodologı́a
3. Optimización de decisiones
3.1 Árbol de decisiones
3.2 Definición
3.3 Valor esperado de la información
perfecta (EVPI)
3.4 Valor esperado de información
imperfecta (EVSI)
4. Teorı́a de la utilidad
4.1 Definición
4.2 Aversión al riesgo
5. Sin optimización de decisiones
5.1 Decisiones consistentes
5.2 Enfoque de observación de
Terzaghi
5.3 Satisfacción, confusión y otros
estilos de toma de decisiones
6. Juicio ingenieril
6.1 Criterios para definir
probabilidades
6.2 El lugar del juicio de ingenierı́a
7. Referencias

4. Riesgo | Definición
Definición
En el curso de la vida diaria, tanto como en la práctica ingenieril, nos encontramos
con situaciones que si ocurren podrı́an traer consigo situaciones de consecuencias
adversas.
Posiblemente, intentemos asignar probabilidad de ocurrencia al evento y alguna
cuantificación o costo de la adversidad asociada con su ocurrencia.
El riesgo es definido como la combinación de incertidumbre de un evento y
consecuencias adversas
Riesgo = (probabilidad, consecuencia) = (p, c)
Para el análisis del riesgo se requiere contestar tres preguntas:
• ¿Qué puede pasar?
• ¿Cuán probable es que pueda pasar?
• Dado lo ocurrido, ¿Cuáles son las consecuencias?
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 4

5. Riesgo | Definición
Definición
En el curso de la vida diaria, tanto como en la práctica ingenieril, nos encontramos
con situaciones que si ocurren podrı́an traer consigo situaciones de consecuencias
adversas.
Posiblemente, intentemos asignar probabilidad de ocurrencia al evento y alguna
cuantificación o costo de la adversidad asociada con su ocurrencia.
El riesgo es definido como la combinación de incertidumbre de un evento y
consecuencias adversas
Riesgo = (probabilidad, consecuencia) = (p, c)
Para el análisis del riesgo se requiere contestar tres preguntas:
• ¿Qué puede pasar?
• ¿Cuán probable es que pueda pasar?
• Dado lo ocurrido, ¿Cuáles son las consecuencias?
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 4

6. Riesgo | Definición
Definición
En el curso de la vida diaria, tanto como en la práctica ingenieril, nos encontramos
con situaciones que si ocurren podrı́an traer consigo situaciones de consecuencias
adversas.
Posiblemente, intentemos asignar probabilidad de ocurrencia al evento y alguna
cuantificación o costo de la adversidad asociada con su ocurrencia.
El riesgo es definido como la combinación de incertidumbre de un evento y
consecuencias adversas
Riesgo = (probabilidad, consecuencia) = (p, c)
Para el análisis del riesgo se requiere contestar tres preguntas:
• ¿Qué puede pasar?
• ¿Cuán probable es que pueda pasar?
• Dado lo ocurrido, ¿Cuáles son las consecuencias?
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 4

7. Riesgo | Definición
Definición
En el curso de la vida diaria, tanto como en la práctica ingenieril, nos encontramos
con situaciones que si ocurren podrı́an traer consigo situaciones de consecuencias
adversas.
Posiblemente, intentemos asignar probabilidad de ocurrencia al evento y alguna
cuantificación o costo de la adversidad asociada con su ocurrencia.
El riesgo es definido como la combinación de incertidumbre de un evento y
consecuencias adversas
Riesgo = (probabilidad, consecuencia) = (p, c)
Para el análisis del riesgo se requiere contestar tres preguntas:
• ¿Qué puede pasar?
• ¿Cuán probable es que pueda pasar?
• Dado lo ocurrido, ¿Cuáles son las consecuencias?
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 4

8. Riesgo | Definición
Definición
En el curso de la vida diaria, tanto como en la práctica ingenieril, nos encontramos
con situaciones que si ocurren podrı́an traer consigo situaciones de consecuencias
adversas.
Posiblemente, intentemos asignar probabilidad de ocurrencia al evento y alguna
cuantificación o costo de la adversidad asociada con su ocurrencia.
El riesgo es definido como la combinación de incertidumbre de un evento y
consecuencias adversas
Riesgo = (probabilidad, consecuencia) = (p, c)
Para el análisis del riesgo se requiere contestar tres preguntas:
• ¿Qué puede pasar?
• ¿Cuán probable es que pueda pasar?
• Dado lo ocurrido, ¿Cuáles son las consecuencias?
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 4

9. Riesgo | Definición
Riesgo
De acuerdo con Kaplan y Garrick (1981)
• Un conjunto de escenarios (o eventos), Ei, i = 1, ..., n
• Probabilidades asociadas con cada elemento, pi
• Consecuencias asociadas con cada elemento ci
El riesgo es definido dependiendo del tipo de industria.
• Seguros → Riesgo = (consecuencia) = (c)
• Salud pública → Riesgo = (probabilidad) = (p)
• Ingenierı́a → Riesgo = (probabilidad × consecuencia) = (pc)
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 5

10. Riesgo | Definición
Riesgo
Si tenemos más de un evento, se puede extender la expectativa de la consecuencia
sobre todos los eventos
Riesgo =
X
i
pici
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11. Riesgo | Riesgo aceptable
Tabla de Contenido
1. Riesgo
1.1 Definición
1.2 Riesgo aceptable
1.3 Percepción del riesgo
2. Gráficos F-N
2.1 Antecedentes
2.2 Metodologı́a
3. Optimización de decisiones
3.1 Árbol de decisiones
3.2 Definición
3.3 Valor esperado de la información
perfecta (EVPI)
3.4 Valor esperado de información
imperfecta (EVSI)
4. Teorı́a de la utilidad
4.1 Definición
4.2 Aversión al riesgo
5. Sin optimización de decisiones
5.1 Decisiones consistentes
5.2 Enfoque de observación de
Terzaghi
5.3 Satisfacción, confusión y otros
estilos de toma de decisiones
6. Juicio ingenieril
6.1 Criterios para definir
probabilidades
6.2 El lugar del juicio de ingenierı́a
7. Referencias

12. Riesgo | Riesgo aceptable
Riesgo aceptable
En ingenierı́a tener riesgos bajos → altos costos.
De acuerdo con Kaplan y Garrick (1981) señalaron que existe un termino implı́cito
dentro del riesgo aceptable el cual es ”¿aceptable para quién?”.
Incluso en los EEUU no se ha definido los niveles aceptables de riesgo para
estructuras civiles.
El establecimiento de niveles de riesgo ’razonables”, o al menos la prohibición de los
riesgos ”no razonables”, se deja a las agencias reguladoras, como la Agencia de
Protección Ambiental, la Comisión Reguladora Nuclear, o la Comisión Reguladora de
Energı́a Federal.
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 8

13. Riesgo | Riesgo aceptable
Riesgo aceptable
Para definir al riesgo aceptable, normalmente tenemos que responder las siguientes
preguntas:
• ¿Qué tan seguro es lo suficientemente seguro?
• ¿Qué riesgo es aceptable?
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 9

14. Riesgo | Riesgo aceptable
Riesgo aceptable
Tipo de accidente Total Prob. Individual por año
Vehicular 55791 1 en 4000
Caı́da 17827 1 en 10000
Fuego 7451 1 en 25000
Ahogamiento 6181 1 en 30000
Armas de fuego 2309 1 en 100000
Viaje aéreo 1778 1 en 100000
Caı́da de objetos 1271 1 en 160000
Electrocución 1148 1 en 160000
Rayos 160 1 en 2500000
Tornados 91 1 en 2500000
Huracanes 93 1 en 2500000
Otros accidentes 111992 1 en 1600
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 10

15. Riesgo | Riesgo aceptable
Riesgo aceptable
Tipo de evento Prob. De 100 o más fatalidades Prob. De 1000 o más
Causados por el hombre
Choque de aviones 1 en 2 1 en 2000
Fuego 1 en 7 1 en 200
Explosión 1 en 16 1 en 120
Gas tónico 1 en 100 1 en 1000
Natural
Tornado 1 en 5 muy pequeño
Huracanes 1 en 5 1 en 25
Sismos 1 en 20 1 en 50
Impacto de meteorito 1 en 100000 1 en 1 millón
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 11

16. Riesgo | Riesgo aceptable
Riesgo aceptable
También nos enfrentamos a riesgos
financieros todos los dı́as, desde las
calamidades mencionadas hasta el riesgo
de pérdidas o ganancias en las inversiones.
La intuición no produce necesariamente
estimaciones precisas de estos riesgos.
Figura 1: Comparación entre riesgo percibido y riesgo real
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 12

17. Riesgo | Riesgo aceptable
Riesgo aceptable
Para los riesgos voluntarios, el individuo
usa sus preferencias para decidir si acepta
o no el riesgo. Durante mucho tiempo se
ha observado, por ejemplo, que los salarios
en ocupaciones peligrosas tienden a
aumentar con el nivel de riesgo. En la
minerı́a, las tasas de accidentes son
aproximadamente proporcionales a la
tercera potencia de los salarios de acuerdo
con Starr (1969).
Figura 2: Riesgo versus Beneficios
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 13

18. Riesgo | Riesgo aceptable
Riesgo aceptable
El equilibrio de lo personal entre el riesgo y
los beneficios pueden no ser cuantitativos,
pero las compensaciones implı́citas que
hacen las personas se han vuelto a calcular
para obtener las relaciones mostradas en la
figura. Las tasas de riesgo-beneficio para
los riesgos voluntarios en los EEUU son
algo más altas que 10−6 por hora, y para
los riesgos involuntarios, aproximadamente
1000 veces más bajas.
Figura 3: Accidente en mina versus incentivos salariales
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 14

19. Riesgo | Riesgo aceptable
Riesgo aceptable
Algunas conclusiones acerca del riesgo aceptable son:
• La disposición del público a aceptar los riesgos voluntarios son aproximadamente
1000 veces mayor que los riesgos involuntarios
• El riesgo estadı́stico de muerte por enfermedad parece ser un criterio psicológico
para establecer el nivel de aceptabilidad de otros riesgos.
• La aceptabilidad del riesgo parece ser proporcional a la tercera potencia de los
beneficios.
• La aceptación social del riesgo está influenciada por la conciencia pública de los
beneficios de una actividad, según lo determinado por la publicidad, la utilidad y
el número de personas que participan.
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 15

20. Riesgo | Percepción del riesgo
Tabla de Contenido
1. Riesgo
1.1 Definición
1.2 Riesgo aceptable
1.3 Percepción del riesgo
2. Gráficos F-N
2.1 Antecedentes
2.2 Metodologı́a
3. Optimización de decisiones
3.1 Árbol de decisiones
3.2 Definición
3.3 Valor esperado de la información
perfecta (EVPI)
3.4 Valor esperado de información
imperfecta (EVSI)
4. Teorı́a de la utilidad
4.1 Definición
4.2 Aversión al riesgo
5. Sin optimización de decisiones
5.1 Decisiones consistentes
5.2 Enfoque de observación de
Terzaghi
5.3 Satisfacción, confusión y otros
estilos de toma de decisiones
6. Juicio ingenieril
6.1 Criterios para definir
probabilidades
6.2 El lugar del juicio de ingenierı́a
7. Referencias

21. Riesgo | Percepción del riesgo
Percepción del riesgo
Las personas ven los riesgos no solo por si esos riesgos son voluntarios o involuntarios,
o por si los beneficios asociados superan los peligros, sino también a lo largo de otras
dimensiones. Durante los últimos veinte años, los investigadores han intentado
determinar cómo los ciudadanos promedio perciben los riesgos tecnológicos.
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 17

22. Riesgo | Percepción del riesgo
Factores de clasificación
Factor I: Controlable vs. Incontrolable
Controlable Incontrolable
Sin temor Temor
Local Global
Consecuencia no fatales Consecuencia fatal
Equitativo No equitativo
Individual Catastrófico
Bajo riesgo para futuras generaciones Alto riesgo para futuras generaciones
Fácil de reducir No es fácil de reducir
Reducción de riesgo Incremento de riesgo
Voluntario Involuntario
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 18

23. Riesgo | Percepción del riesgo
Factores de clasificación
Factor II: Observable vs. Inobservable
Observable Inobservable
Conocido por los expuestos Desconocido por los expuestos
Efecto inmediato Efecto retrasado
Riesgo antiguo Riesgo nuevo
Riesgo conocido para la ciencia Riesgo desconocido para la ciencia
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 19

24. Riesgo | Percepción del riesgo
Factores de clasificación
Un enfoque común ha sido el uso de análisis multivariado para revelar una estructura
implı́cita de preferencias sobre varios riesgos. Un hallazgo interesante es que, mientras
que los analistas de riesgos tienden a categorizar el riesgo por muertes anuales o
impactos económicos, la gente normal tiende a categorizar el riesgo por el potencial
de catástrofe, controlabilidad, amenaza para las generaciones futuras, familiaridad,
equidad, nivel de comprensión del riesgo y una serie de otros factores menos
cuantitativos.
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 20

25. Riesgo | Percepción del riesgo
Factores de clasificación
Se han propuesto varios modelos para
representar estos hallazgos. Por ejemplo, la
Figura 4 sugiere una separación entre los
factores de temor o incontrolabilidad del
riesgo y de desconocimiento o
inobservabilidad. Una mejor comprensión
de la forma en que las personas perciben el
riesgo puede ayudar en la planificación de
proyectos y en la comunicación.
Figura 4: Categorización de riesgos
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 21

26. Gráficos F-N | Antecedentes
Tabla de Contenido
1. Riesgo
1.1 Definición
1.2 Riesgo aceptable
1.3 Percepción del riesgo
2. Gráficos F-N
2.1 Antecedentes
2.2 Metodologı́a
3. Optimización de decisiones
3.1 Árbol de decisiones
3.2 Definición
3.3 Valor esperado de la información
perfecta (EVPI)
3.4 Valor esperado de información
imperfecta (EVSI)
4. Teorı́a de la utilidad
4.1 Definición
4.2 Aversión al riesgo
5. Sin optimización de decisiones
5.1 Decisiones consistentes
5.2 Enfoque de observación de
Terzaghi
5.3 Satisfacción, confusión y otros
estilos de toma de decisiones
6. Juicio ingenieril
6.1 Criterios para definir
probabilidades
6.2 El lugar del juicio de ingenierı́a
7. Referencias

27. Gráficos F-N | Antecedentes
Antecedentes del F-N
Un enfoque para describir el riesgo
popularizado por Wash 1400 (Rasmussen
1974), aunque Farmer habı́a utilizado
anteriormente el enfoque en el Reino
Unido (Bedford, Cooke y col. 2001), es
trazar la probabilidad de excedencia de los
riesgos frente a su consecuencia asociada.
Figura 5: Riesgo anual determinado en los EEUU (1975)
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 23

28. Gráficos F-N | Metodologı́a
Tabla de Contenido
1. Riesgo
1.1 Definición
1.2 Riesgo aceptable
1.3 Percepción del riesgo
2. Gráficos F-N
2.1 Antecedentes
2.2 Metodologı́a
3. Optimización de decisiones
3.1 Árbol de decisiones
3.2 Definición
3.3 Valor esperado de la información
perfecta (EVPI)
3.4 Valor esperado de información
imperfecta (EVSI)
4. Teorı́a de la utilidad
4.1 Definición
4.2 Aversión al riesgo
5. Sin optimización de decisiones
5.1 Decisiones consistentes
5.2 Enfoque de observación de
Terzaghi
5.3 Satisfacción, confusión y otros
estilos de toma de decisiones
6. Juicio ingenieril
6.1 Criterios para definir
probabilidades
6.2 El lugar del juicio de ingenierı́a
7. Referencias

29. Gráficos F-N | Metodologı́a
Metodologı́a
Esta metodologı́a se refiere a la gráfica de la probabilidad de excedencia del riesgo
versus sus consecuencias asociadas. Matemáticamente, se refiere al complemento de
la función de densidad de probabilidad
CCDFx (x0) = 1 − Fx (x0) = Pr [x > x0]
Donde Fx (x0) es la función de densidad acumulada (CDF).
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 25

30. Gráficos F-N | Metodologı́a
Metodologı́a
Figura 6: Frecuencia histórica de muertes debido a fallas en represas
desde 1800 hasta 2000
Figura 7: Gráfico F-N que muestra los riesgos anuales promedio que
plantean una variedad de instalaciones civiles tradicionales y otras
estructuras o proyectos grandes
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 26

31. Gráficos F-N | Metodologı́a
Metodologı́a
En 1993, la Autoridad Hidroeléctrica y de Energı́a de Columbia Británica inició un
programa para desarrollar criterios de riesgo para la seguridad contra inundaciones y
terremotos de sus represas (Salmon 1998; Salmon y Hartford 1995a; Salmon y
Hartford 1995b; Salmon y von Ehn 1993). En ese momento, la empresa operaba 49
represas, incluidas estructuras grandes en Mica (240 m), Revelstoke (175 m) y WAC
Bennett (185 m) (Vick y Stewart 1996).
En la búsqueda de este objetivo, los ingenieros de la compañı́a recurrieron al
desarrollo emergente de las curvas F-N por parte de las agencias de seguridad
europeas para su uso como estándares para establecer los riesgos de las instalaciones.
ANCOLD hizo lo mismo y publicó pautas de riesgo cuantitativo en 1994 (Figura
5.10). La Oficina de Recuperación de EEUU ha utilizado gráficos F-N para comparar
los riesgos de seguridad dentro de una cartera de represas (Figura 5.11).
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 27

32. Gráficos F-N | Metodologı́a
Metodologı́a
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 28

33. Optimización de decisiones | Árbol de decisiones
Tabla de Contenido
1. Riesgo
1.1 Definición
1.2 Riesgo aceptable
1.3 Percepción del riesgo
2. Gráficos F-N
2.1 Antecedentes
2.2 Metodologı́a
3. Optimización de decisiones
3.1 Árbol de decisiones
3.2 Definición
3.3 Valor esperado de la información
perfecta (EVPI)
3.4 Valor esperado de información
imperfecta (EVSI)
4. Teorı́a de la utilidad
4.1 Definición
4.2 Aversión al riesgo
5. Sin optimización de decisiones
5.1 Decisiones consistentes
5.2 Enfoque de observación de
Terzaghi
5.3 Satisfacción, confusión y otros
estilos de toma de decisiones
6. Juicio ingenieril
6.1 Criterios para definir
probabilidades
6.2 El lugar del juicio de ingenierı́a
7. Referencias

34. Optimización de decisiones | Definición
Tabla de Contenido
1. Riesgo
1.1 Definición
1.2 Riesgo aceptable
1.3 Percepción del riesgo
2. Gráficos F-N
2.1 Antecedentes
2.2 Metodologı́a
3. Optimización de decisiones
3.1 Árbol de decisiones
3.2 Definición
3.3 Valor esperado de la información
perfecta (EVPI)
3.4 Valor esperado de información
imperfecta (EVSI)
4. Teorı́a de la utilidad
4.1 Definición
4.2 Aversión al riesgo
5. Sin optimización de decisiones
5.1 Decisiones consistentes
5.2 Enfoque de observación de
Terzaghi
5.3 Satisfacción, confusión y otros
estilos de toma de decisiones
6. Juicio ingenieril
6.1 Criterios para definir
probabilidades
6.2 El lugar del juicio de ingenierı́a
7. Referencias

35. Optimización de decisiones | Definición
Árbol de decisiones
Un Árbol de decisión es un método analı́tico que a través de una representación
esquemática de las alternativas disponible facilita la toma de mejores decisiones,
especialmente cuando existen riesgos, costos, beneficios y múltiples opciones.
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 31

36. Optimización de decisiones | Definición
Ejemplo
Considere la decisión de usar zapatas o pilotes para el estribo de un puente. La
ventaja de las zapatas es el costo. La desventaja es el riesgo, las zapatas pueden
asentarse en exceso, lo que requiere reparaciones. Por lo tanto, si bien las zapatas son
menos costosas para comenzar, pueden ser más caras a largo plazo. La Tabla
siguiente da las estimaciones del ingeniero de estos costos y probabilidades. ¿Qué
alternativa es mejor?
Tipo de fundación Costo inicial Prob. De grandes
asentamientos
Posible costo de
reparación
Zapata 1 millón 0.2 5 millones
Pilote 3 millones 0.01 3 millones
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 32

37. Optimización de decisiones | Definición
Solución
Ϭ͘ϮϬ ϮϬ͘Ϭй
ϱ ϲ
dZh ŚĂŶĐĞ
ϭ Ϯ
Ϭ͘ϴϬ ϴϬ͘Ϭй
Ϭ ϭ
ĞĐŝƐŝŽŶ
Ϯ
Ϭ͘Ϭϭ Ϭ͘Ϭй
ϯ ϲ
^ ŚĂŶĐĞ
ϯ ϯ͘Ϭϯ
Ϭ͘ϵϵ Ϭ͘Ϭй
Ϭ ϯ
dŝƉŽĚĞĨƵŶĚĂĐŝſŶ
ĂƉĂƚĂ
/ŶƐĂƚŝƐĨĂĐƚŽƌŝŽ
^ĂƚŝƐĨĂĐƚŽƌŝŽ
WŝůŽƚĞ
/ŶƐĂƚŝƐĨĂĐƚŽƌŝŽ
^ĂƚŝƐĨĂĐƚŽƌŝŽ
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 33

38. Optimización de decisiones | Definición
Solución
Zapata
Condición del suelo Probabilidad Costo
Buena 0.8 1
Mala 0.2 6
Pilotes
Condición del suelo Probabilidad Costo
Buena 0.01 3
Mala 0.99 6
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 34

39. Optimización de decisiones | Valor esperado de la información perfecta (EVPI)
Tabla de Contenido
1. Riesgo
1.1 Definición
1.2 Riesgo aceptable
1.3 Percepción del riesgo
2. Gráficos F-N
2.1 Antecedentes
2.2 Metodologı́a
3. Optimización de decisiones
3.1 Árbol de decisiones
3.2 Definición
3.3 Valor esperado de la información
perfecta (EVPI)
3.4 Valor esperado de información
imperfecta (EVSI)
4. Teorı́a de la utilidad
4.1 Definición
4.2 Aversión al riesgo
5. Sin optimización de decisiones
5.1 Decisiones consistentes
5.2 Enfoque de observación de
Terzaghi
5.3 Satisfacción, confusión y otros
estilos de toma de decisiones
6. Juicio ingenieril
6.1 Criterios para definir
probabilidades
6.2 El lugar del juicio de ingenierı́a
7. Referencias

40. Optimización de decisiones | Valor esperado de la información perfecta (EVPI)
EVPI
En la teorı́a de decisiones, el valor esperado de la información perfecta (EVPI) es el
precio que uno estarı́a dispuesto a pagar para obtener acceso a la información
perfecta.
Matemáticamente se define como
EVPI = EV|PI − EMV
EVPI proporciona un criterio por el cual juzgar a los pronosticadores ordinarios
imperfectamente informados. EVPI se puede utilizar para rechazar propuestas
costosas: si a uno se le ofrece conocimiento por un precio mayor que EVPI, serı́a
mejor rechazar la oferta. Sin embargo, es menos útil cuando se decide aceptar una
oferta de pronóstico, porque se necesita saber la calidad de la información que se está
adquiriendo.
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 36

41. Optimización de decisiones | Valor esperado de la información perfecta (EVPI)
Ejemplo
Frente a la incertidumbre del suelo sobre si las condiciones del suelo son lo
suficientemente buenas como para usar zapatas, se plantea ejecutar pruebas de carga
in situ que cuestan $ 50,000, pero supongamos que brindan información
esencialmente perfecta sobre si las condiciones del suelo son adecuadas para las
zapatas. Sin las pruebas, el análisis nos lleva a usar zapatas. Por lo tanto, si las
pruebas confirman que las condiciones del suelo son buenas, la decisión de usar
zapatas no cambiarı́a. El dinero gastado en las pruebas se habrı́a desperdiciado
porque la decisión serı́a la misma. Por otro lado, si las pruebas indican que las
condiciones del suelo son malas y que las zapatas se asentarı́an en exceso, entonces la
decisión serı́a utilizar pilotes. De esta manera, evitarı́amos el costo excesivo de las
reparaciones y ahorrarı́amos $ 2 millones (menos el costo de las pruebas). Las pruebas
serı́an una verdadera ganga, incluso a $ 50,000.
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 37

42. Optimización de decisiones | Valor esperado de la información perfecta (EVPI)
Solución
Ϭ͘Ϭй Ϭ͘Ϭй
ϱ ϲ
dZh ŚĂŶĐĞ
ϭ ϭ
ϭϬϬ͘Ϭй ϴϬ͘Ϭй
Ϭ ϭ
ϴϬ͘Ϭй ĞĐŝƐŝŽŶ
Ϭ ϭ
ϭ͘Ϭй Ϭ͘Ϭй
ϯ ϲ
^ ŚĂŶĐĞ
ϯ ϯ͘Ϭϯ
ϵϵ͘Ϭй Ϭ͘Ϭй
Ϭ ϯ
dZh ŚĂŶĐĞ
Ϭ ϭ͘ϰϬϲ
ϭϬϬ͘Ϭй Ϭ͘Ϭй
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^ ŚĂŶĐĞ
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EĞĐĞƐŝƚĂƌĞƉĂƌĂĐŝſŶ
EŽŶĞĐĞƐŝƚĂ
WŝůŽƚĞ
EĞĐĞƐŝƚĂƌĞƉĂƌĂĐŝſŶ
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WŝůŽƚĞ
EĞĐĞƐŝƚĂƌĞƉĂƌĂĐŝſŶ
EŽŶĞĐĞƐŝƚĂ
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 38

43. Optimización de decisiones | Valor esperado de información imperfecta (EVSI)
Tabla de Contenido
1. Riesgo
1.1 Definición
1.2 Riesgo aceptable
1.3 Percepción del riesgo
2. Gráficos F-N
2.1 Antecedentes
2.2 Metodologı́a
3. Optimización de decisiones
3.1 Árbol de decisiones
3.2 Definición
3.3 Valor esperado de la información
perfecta (EVPI)
3.4 Valor esperado de información
imperfecta (EVSI)
4. Teorı́a de la utilidad
4.1 Definición
4.2 Aversión al riesgo
5. Sin optimización de decisiones
5.1 Decisiones consistentes
5.2 Enfoque de observación de
Terzaghi
5.3 Satisfacción, confusión y otros
estilos de toma de decisiones
6. Juicio ingenieril
6.1 Criterios para definir
probabilidades
6.2 El lugar del juicio de ingenierı́a
7. Referencias

44. Optimización de decisiones | Valor esperado de información imperfecta (EVSI)
EVSI
En la teorı́a de decisiones, el valor esperado de la información de la muestra (EVSI) es
el aumento esperado de la utilidad que una persona podrı́a obtener al obtener acceso
a una muestra de observaciones adicionales antes de tomar una decisión. La
información adicional obtenida de la muestra puede permitirles tomar una decisión
más informada y, por lo tanto. mejor. Lo que resulta en un aumento de la utilidad
esperada. El EVSI intenta estimar cuál serı́a esta mejora antes de ver datos de
muestra reales; por lo tanto, EVSI es una forma de lo que se conoce como análisis
preposterior.
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 40

45. Optimización de decisiones | Valor esperado de información imperfecta (EVSI)
Ejemplo
En lugar de realizar pruebas de carga costosas, podrı́amos elegir colocar perforaciones
menos costosas, pero simultáneamente menos diagnósticas. La probabilidad de
detectar un suelo bueno es de 85 % y la probabilidad de error de predicción de un
suelo malo es del 30 %, ¿se deberı́an de ejecutar las perforaciones?
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 41

46. Optimización de decisiones | Valor esperado de información imperfecta (EVSI)
Solución
La Tabla muestra una evaluación de lo que podrı́an mostrar las perforaciones, dadas
las condiciones reales del suelo.
Condiciones reales del suelo
Bueno Malo
Resultado de perfos Pr Pr=0.8 Pr=0.2
Favorable 0.74 0.85 0.3
Desfavorable 0.26 0.15 0.7
Pr[bueno|favorable] =
Pr[bueno]L[favorable|bueno]
Pr[bueno]L[favorable —bueno] Pr[malo]L[favorable|malo]
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 42

47. Optimización de decisiones | Valor esperado de información imperfecta (EVSI)
Solución
Prob posterior de
suelo bueno
Prob posterior de
suelo malo
Resultado de perforación Pr Prior Pr=0.8 Prior Pr=0.2
Favorable 0.74 0.92 0.08
Desfavorable 0.26 0.46 0.54
EVSI = $2,0 − $1,82 = $0,18m
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 43

48. Optimización de decisiones | Valor esperado de información imperfecta (EVSI)
Solución
ϴ͘Ϭй ϱ͘ϵϮй
ϱ ϲ
dZh ŚĂŶĐĞ
ϭ ϭ͘ϰ
ϵϮ͘Ϭй ϲϴ͘Ϭϴй
Ϭ ϭ
ϳϰ͘Ϭй ĞĐŝƐŝŽŶ
Ϭ ϭ͘ϰ
ϭ͘Ϭй Ϭ͘Ϭй
ϯ ϲ
^ ŚĂŶĐĞ
ϯ ϯ͘Ϭϯ
ϵϵ͘Ϭй Ϭ͘Ϭй
Ϭ ϯ
dZh ŚĂŶĐĞ
Ϭ ϭ͘ϴϮϯϴ
ϱϰ͘Ϭй Ϭ͘Ϭй
ϱ ϲ
^ ŚĂŶĐĞ
ϭ ϯ͘ϳ
ϰϲ͘Ϭй Ϭ͘Ϭй
Ϭ ϭ
Ϯϲ͘Ϭй ĞĐŝƐŝŽŶ
Ϭ ϯ͘Ϭϯ
ϭ͘Ϭй Ϭ͘Ϯϲй
ϯ ϲ
dZh ŚĂŶĐĞ
ϯ ϯ͘Ϭϯ
ϵϵ͘Ϭй Ϯϱ͘ϳϰй
Ϭ ϯ
ĞĐŝƐŝŽŶ
ϭ͘ϴϮϯϴ
ϮϬ͘Ϭй Ϭ͘Ϭй
ϱ ϲ
dZh ŚĂŶĐĞ
ϭ Ϯ
ϴϬ͘Ϭй Ϭ͘Ϭй
Ϭ ϭ
^ ĞĐŝƐŝŽŶ
Ϭ Ϯ
ϭ͘Ϭй Ϭ͘Ϭй
ϯ ϲ
^ ŚĂŶĐĞ
ϯ ϯ͘Ϭϯ
ϵϵ͘Ϭй Ϭ͘Ϭй
Ϭ ϯ
WĞƌĨŽƌĂĐŝŽŶĞƐ
EŽƉĞƌĨŽƌĂƌ
ĂƉĂƚĂ
EĞĐĞƐŝƚĂƌĞƉĂƌĂƌ
EŽŶĞĐĞƐŝƚĂ
WŝůŽƚĞ
EĞĐĞƐŝƚĂƌĞƉĂƌĂƌ
EŽŶĞĐĞƐŝƚĂ
WĞƌĨŽƌĂƌ
ĞƐĨĂǀŽƌĂďůĞ
ĂƉĂƚĂ
EĞĐĞƐŝƚĂƌĞƉĂƌĂƌ
EŽŶĞĐĞƐŝƚĂ
WŝůŽƚĞ
EĞĐĞƐŝƚĂƌĞƉĂƌĂƌ
EŽŶĞĐĞƐŝƚĂ
ĂǀŽƌĂďůĞ
ĂƉĂƚĂ
EĞĐĞƐŝƚĂƌĞƉĂƌĂƌ
EŽŶĞĐĞƐŝƚĂ
WŝůŽƚĞ
EĞĐĞƐŝƚĂƌĞƉĂƌĂƌ
EŽŶĞĐĞƐŝƚĂ
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 44

49. Teorı́a de la utilidad | Definición
Tabla de Contenido
1. Riesgo
1.1 Definición
1.2 Riesgo aceptable
1.3 Percepción del riesgo
2. Gráficos F-N
2.1 Antecedentes
2.2 Metodologı́a
3. Optimización de decisiones
3.1 Árbol de decisiones
3.2 Definición
3.3 Valor esperado de la información
perfecta (EVPI)
3.4 Valor esperado de información
imperfecta (EVSI)
4. Teorı́a de la utilidad
4.1 Definición
4.2 Aversión al riesgo
5. Sin optimización de decisiones
5.1 Decisiones consistentes
5.2 Enfoque de observación de
Terzaghi
5.3 Satisfacción, confusión y otros
estilos de toma de decisiones
6. Juicio ingenieril
6.1 Criterios para definir
probabilidades
6.2 El lugar del juicio de ingenierı́a
7. Referencias

50. Teorı́a de la utilidad | Definición
Utilidad
El valor monetario esperado puede ser un criterio de decisión razonable para los
gobiernos o las grandes corporaciones, pero si las posibles consecuencias de las
decisiones son grandes en relación con la posición de los activos de un tomador de
decisiones, entonces entran en escena otras consideraciones.
La más importante de ellas es la aversión al riesgo, la propensión a tratar las grandes
pérdidas o ganancias como algo diferente del simple múltiplo de tantas más pequeñas.
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 46

51. Teorı́a de la utilidad | Definición
Utilidad
Es decir, para un tomador de decisiones individual, la pérdida de, digamos, $100, 000
puede valorarse como diferente de, y generalmente mayor que, simplemente cien veces
la pérdida de $1, 000. La mayorı́a de los tomadores de decisiones individuales y
muchos tomadores de decisiones corporativos son más que proporcionalmente reacios
a las grandes pérdidas.
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 47

52. Teorı́a de la utilidad | Definición
Utilidad
Supongamos que C1, C2 y C3 sean tres resultados a lo largo de una escala de
atributo individual. Deje que el orden de preferencia entre estos resultados sea
C1 ≻ C2 y C2 ≻ C3
Donde ≻ significa Se prefiere a. Por transitividad, C1 ≻ C3. La función de utilidad
u(Ci) tendrá el mismo orden
u (C1) u (C2) u (C3)
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 48

53. Teorı́a de la utilidad | Aversión al riesgo
Tabla de Contenido
1. Riesgo
1.1 Definición
1.2 Riesgo aceptable
1.3 Percepción del riesgo
2. Gráficos F-N
2.1 Antecedentes
2.2 Metodologı́a
3. Optimización de decisiones
3.1 Árbol de decisiones
3.2 Definición
3.3 Valor esperado de la información
perfecta (EVPI)
3.4 Valor esperado de información
imperfecta (EVSI)
4. Teorı́a de la utilidad
4.1 Definición
4.2 Aversión al riesgo
5. Sin optimización de decisiones
5.1 Decisiones consistentes
5.2 Enfoque de observación de
Terzaghi
5.3 Satisfacción, confusión y otros
estilos de toma de decisiones
6. Juicio ingenieril
6.1 Criterios para definir
probabilidades
6.2 El lugar del juicio de ingenierı́a
7. Referencias

54. Teorı́a de la utilidad | Aversión al riesgo
Aversión al riesgo
Para una función cóncava u(x) en el intervalo (a, b), y para una variable aleatoria X
definida dentro del intervalo, para lo cual existen la expectativa de X y u(X), al
desigualdad de Jensen sostiene que
E[u(X)] ≤ u(E[X])
Por lo tanto, una persona que exhibe una función de utilidad cóncava sobre el dinero
siempre elegirá una ganancia fija x en el intervalo (a, b) sobre una loterı́a que
implique una ganancia aleatoria en (a, b) con una expectativa E[X] = x.
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 50

55. Teorı́a de la utilidad | Aversión al riesgo
Aversión al riesgo
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 51

56. Teorı́a de la utilidad | Aversión al riesgo
Aversión al riesgo
U(x) = log(x)
U(x) = 1 − e1−x/R
U(x) = +
√
x
o U(x) = x0,5
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 52

57. Teorı́a de la utilidad | Aversión al riesgo
Calibración
El método consiste en determinar distintos valores de CEs.
Suponga que se enfrenta a una situación incierta en la que la recompensa es de $ 10
en el peor de los casos, $100 en el mejor de los casos, o posiblemente algo
intermedio. Tiene una variedad de opciones, cada una de las cuales conduce a un
pago incierto entre $10 y $100. Para evaluar las alternativas, debe evaluar su utilidad
para pagos de $10 a $100.
U($100) = 1
U($10) = 0
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 53

58. Teorı́a de la utilidad | Aversión al riesgo
Calibración
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 54

59. Teorı́a de la utilidad | Aversión al riesgo
Calibración
¿Cuál es la cantidad mı́nima por la cual estarı́as dispuesto a vender tu oportunidad de
jugar este juego? $25? $30? $110? Su trabajo es encontrar su CE para esta apuesta
de referencia.
U($30) = 0,5U($100) + 0,5U($10)
= 0,5(1) + 0,5(0)
= 0,5
Hemos encontrado un tercer punto en su curva de utilidad. Para encontrar otro, tome
una loterı́a de referencia diferente:
• Ganar $100 con probabilidad 0.5
• Ganar $30 con probabilidad 0.5
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 55

60. Teorı́a de la utilidad | Aversión al riesgo
Calibración
U($50) = 0,5U($100) + 0,5U($30)
= 0,5(1) + 0,5(0,5)
= 0,75
Ahora considere
• Ganar $30 con probabilidad 0.5
• Ganar $10 con probabilidad 0.5
U($18) = 0,5U($30) + 0,5U($10)
= 0,5(0,5) + 0,5(0)
= 0,25
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 56

61. Teorı́a de la utilidad | Aversión al riesgo
Calibración
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 57

62. Teorı́a de la utilidad | Aversión al riesgo
Ejemplo
Dada la función de utilidad
Se tiene las siguientes apuestas:
ganar $4000 con probabilidad de 0.40
ganar $2000 con probabilidad de 0.20
ganar $0 con probabilidad de 0.15
perder $2000 con probabilidad de 0.25
Encontrar el valor del riesgo premium
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 58

63. Sin optimización de decisiones | Decisiones consistentes
Tabla de Contenido
1. Riesgo
1.1 Definición
1.2 Riesgo aceptable
1.3 Percepción del riesgo
2. Gráficos F-N
2.1 Antecedentes
2.2 Metodologı́a
3. Optimización de decisiones
3.1 Árbol de decisiones
3.2 Definición
3.3 Valor esperado de la información
perfecta (EVPI)
3.4 Valor esperado de información
imperfecta (EVSI)
4. Teorı́a de la utilidad
4.1 Definición
4.2 Aversión al riesgo
5. Sin optimización de decisiones
5.1 Decisiones consistentes
5.2 Enfoque de observación de
Terzaghi
5.3 Satisfacción, confusión y otros
estilos de toma de decisiones
6. Juicio ingenieril
6.1 Criterios para definir
probabilidades
6.2 El lugar del juicio de ingenierı́a
7. Referencias

64. Sin optimización de decisiones | Decisiones consistentes
Decisiones consistentes
No todas las decisiones deben optimizarse, de hecho, las decisiones intuitivas tienden
a ser aceptablemente buenas, en lugar de ser absolutamente mejores.
Ejemplo
Se requiere la construcción de aproximadamente 50 km de longitud de dique sobre
arcillas suaves y sensibles, los ingenieros tienen que determinar los factores de
seguridad apropiados para ser utilizados en el diseño de dique para diferentes partes
del proyecto que varı́an en altura de 6 m a 23 m.
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 60

65. Sin optimización de decisiones | Decisiones consistentes
Decisiones consistentes
Solución
Inicialmente, el plan requerı́a que los diques de 6 m se diseñaran con un factor de
seguridad de FS = 1,5; para el caso de diques de 12 m y 23 m, debido a su mayor
tamaño y costo si fallan, se diseñarı́an ”de manera más conservadora”, con
FS = 1,75 a 2,0.
Al final, estas elecciones, tan obvias para el juicio de ingenierı́a, resultaron
inconsistentes.
Caso de diseño Pf nominal FS calculado FS diseño
H=6 m 0.01 1.63 1.6
H=12 m 0.001 1.53 1.5
H=23 m 0.0001 1.43 1.4
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 61

66. Sin optimización de decisiones | Enfoque de observación de Terzaghi
Tabla de Contenido
1. Riesgo
1.1 Definición
1.2 Riesgo aceptable
1.3 Percepción del riesgo
2. Gráficos F-N
2.1 Antecedentes
2.2 Metodologı́a
3. Optimización de decisiones
3.1 Árbol de decisiones
3.2 Definición
3.3 Valor esperado de la información
perfecta (EVPI)
3.4 Valor esperado de información
imperfecta (EVSI)
4. Teorı́a de la utilidad
4.1 Definición
4.2 Aversión al riesgo
5. Sin optimización de decisiones
5.1 Decisiones consistentes
5.2 Enfoque de observación de
Terzaghi
5.3 Satisfacción, confusión y otros
estilos de toma de decisiones
6. Juicio ingenieril
6.1 Criterios para definir
probabilidades
6.2 El lugar del juicio de ingenierı́a
7. Referencias

67. Sin optimización de decisiones | Enfoque de observación de Terzaghi
Enfoque de observación de Terzaghi
La forma convencional de lidiar con las incertidumbres prevalecientes es preparar el
diseño sobre la base de la interpretación más pesimista de los datos disponibles.
El procedimiento de Terzaghi es diferente, el comúnmente diseñó sus presas sobre lo
que se podrı́a considerar suposiciones optimistas, pero al mismo tiempo hizo
disposiciones elaboradas y cuidadosamente planificadas para detectar durante la
construcción cualquier diferencia que pudiera existir entre las condiciones supuestas y
las condiciones reales del subsuelo. Además, elaboró de antemano sus planes de
acción para llevar a cabo en caso de que se detectaran errores significativos en los
supuestos originales. Por lo tanto, no podı́a ser tomado por sorpresa.
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 63

68. Sin optimización de decisiones | Enfoque de observación de Terzaghi
Enfoque de observación de Terzaghi
Los pasos a seguir son los siguientes:
1. Basar el diseño en cualquier información que se pueda asegurar.
2. Hacer un inventario detallado de todas las posibles diferencias entre la realidad y
los supuestos.
3. Calcular sobre la base de los supuestos originales, varias cantidades que pueden
medirse en el campo.
4. Sobre la base de los resultados de tales mediciones, cerrar gradualmente las
brechas en el conocimiento y, si es necesario, modificar el diseño durante la
construcción.
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 64

69. Sin optimización de decisiones | Satisfacción, confusión y otros estilos de toma de decisiones
Tabla de Contenido
1. Riesgo
1.1 Definición
1.2 Riesgo aceptable
1.3 Percepción del riesgo
2. Gráficos F-N
2.1 Antecedentes
2.2 Metodologı́a
3. Optimización de decisiones
3.1 Árbol de decisiones
3.2 Definición
3.3 Valor esperado de la información
perfecta (EVPI)
3.4 Valor esperado de información
imperfecta (EVSI)
4. Teorı́a de la utilidad
4.1 Definición
4.2 Aversión al riesgo
5. Sin optimización de decisiones
5.1 Decisiones consistentes
5.2 Enfoque de observación de
Terzaghi
5.3 Satisfacción, confusión y otros
estilos de toma de decisiones
6. Juicio ingenieril
6.1 Criterios para definir
probabilidades
6.2 El lugar del juicio de ingenierı́a
7. Referencias

70. Sin optimización de decisiones | Satisfacción, confusión y otros estilos de toma de decisiones
Satisfacción, confusión y otros estilos de toma de decisiones
Simon (1957) introdujo la noción de satisfacción. La satisfacción es un criterio de
decisión que busca alcanzar un resultado que sea lo suficientemente bueno en lugar
del mejor, una decisión satisfactoria.
Simon argumentó que es racional en muchas situaciones llegar a un buen resultado en
lugar de un mejor resultado, que es más fácil, más rápido y más barato de encontrar.
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 66

71. Juicio ingenieril | Criterios para definir probabilidades
Tabla de Contenido
1. Riesgo
1.1 Definición
1.2 Riesgo aceptable
1.3 Percepción del riesgo
2. Gráficos F-N
2.1 Antecedentes
2.2 Metodologı́a
3. Optimización de decisiones
3.1 Árbol de decisiones
3.2 Definición
3.3 Valor esperado de la información
perfecta (EVPI)
3.4 Valor esperado de información
imperfecta (EVSI)
4. Teorı́a de la utilidad
4.1 Definición
4.2 Aversión al riesgo
5. Sin optimización de decisiones
5.1 Decisiones consistentes
5.2 Enfoque de observación de
Terzaghi
5.3 Satisfacción, confusión y otros
estilos de toma de decisiones
6. Juicio ingenieril
6.1 Criterios para definir
probabilidades
6.2 El lugar del juicio de ingenierı́a
7. Referencias

72. Juicio ingenieril | Criterios para definir probabilidades
Criterios para definir probabilidades
La experiencia es valorada entre los profesionales dedicados a la evaluación del
riesgo. La única posible excepción a esta situación radica en situaciones donde se tiene
un gran volumen de data histórica, donde se puede realizar un análisis cuantitativo
sustentado. Muchos profesionales tienen que responder a las siguientes preguntas:
• ¿Cuál es la probabilidad de que el proyecto falle?
• En la escala del 1 al 5, ¿Cuál es la probabilidad de que el proyecto no resulte?
• ¿Cuáles son los potenciales riesgos que se deben de incluir dentro del análisis?
si vamos a confiar en profesionales expertos, no deberı́amos de saber ¿Cuál es el
desempeño de estas personas estableciendo probabilidades o impacto de potenciales
riesgos?
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 68

73. Juicio ingenieril | Criterios para definir probabilidades
Criterios para definir probabilidades
La experiencia es valorada entre los profesionales dedicados a la evaluación del
riesgo. La única posible excepción a esta situación radica en situaciones donde se tiene
un gran volumen de data histórica, donde se puede realizar un análisis cuantitativo
sustentado. Muchos profesionales tienen que responder a las siguientes preguntas:
• ¿Cuál es la probabilidad de que el proyecto falle?
• En la escala del 1 al 5, ¿Cuál es la probabilidad de que el proyecto no resulte?
• ¿Cuáles son los potenciales riesgos que se deben de incluir dentro del análisis?
si vamos a confiar en profesionales expertos, no deberı́amos de saber ¿Cuál es el
desempeño de estas personas estableciendo probabilidades o impacto de potenciales
riesgos?
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 68

74. Juicio ingenieril | Criterios para definir probabilidades
Criterios para definir probabilidades
La experiencia es valorada entre los profesionales dedicados a la evaluación del
riesgo. La única posible excepción a esta situación radica en situaciones donde se tiene
un gran volumen de data histórica, donde se puede realizar un análisis cuantitativo
sustentado. Muchos profesionales tienen que responder a las siguientes preguntas:
• ¿Cuál es la probabilidad de que el proyecto falle?
• En la escala del 1 al 5, ¿Cuál es la probabilidad de que el proyecto no resulte?
• ¿Cuáles son los potenciales riesgos que se deben de incluir dentro del análisis?
si vamos a confiar en profesionales expertos, no deberı́amos de saber ¿Cuál es el
desempeño de estas personas estableciendo probabilidades o impacto de potenciales
riesgos?
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 68

75. Juicio ingenieril | Criterios para definir probabilidades
Criterios para definir probabilidades
La experiencia es valorada entre los profesionales dedicados a la evaluación del
riesgo. La única posible excepción a esta situación radica en situaciones donde se tiene
un gran volumen de data histórica, donde se puede realizar un análisis cuantitativo
sustentado. Muchos profesionales tienen que responder a las siguientes preguntas:
• ¿Cuál es la probabilidad de que el proyecto falle?
• En la escala del 1 al 5, ¿Cuál es la probabilidad de que el proyecto no resulte?
• ¿Cuáles son los potenciales riesgos que se deben de incluir dentro del análisis?
si vamos a confiar en profesionales expertos, no deberı́amos de saber ¿Cuál es el
desempeño de estas personas estableciendo probabilidades o impacto de potenciales
riesgos?
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 68

76. Juicio ingenieril | Criterios para definir probabilidades
Experiencia
Definición
Conjunto de conocimientos que se adquieren en la vida o en un perı́odo determinado
de ésta.
En el caso de la gestión del riesgo, existen algunas caracterı́sticas que deberı́amos
tener en cuenta:
• La experiencia es una muestra no aleatoria, no cientı́fica a lo largo de nuestras
vidas.
• La experiencia está basada en la memoria, y nosotros somos muy selectivos al
momento de elegir que recordar.
• Lo que llegamos a la conclusión de nuestra experiencia (o al menos la parte que
elegimos recordar) puede estar lleno de errores lógicos.
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 69

77. Juicio ingenieril | Criterios para definir probabilidades
Experiencia
• A menos que obtengamos información confiable sobre decisiones pasadas, no hay
razón para creer que nuestra experiencia nos dirá mucho.
• No importa cuánta experiencia acumulemos, parece que somos muy
inconsistentes en su aplicación.
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 70

78. Juicio ingenieril | Criterios para definir probabilidades
Experiencia
Resultado: Todas las personas, incluyendo a los expertos y gerentes, son muy malos
valorando la probabilidad de un evento.
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 71

79. Juicio ingenieril | Criterios para definir probabilidades
Control de calidad de las decisiones
Kahneman y Tversky fueron los pioneros en investigar el comportamiento de la mente
humana frente a la incertidumbre.
Limitación
La mente no puede recordar al 100 % ni tampoco puede hacer cálculos estadı́sticos en
nuestras cabezas para determinar lo que esos eventos significan en realidad.
Factores
Heurı́stica
Parcialidad
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 72

80. Juicio ingenieril | Criterios para definir probabilidades
Heurı́stica y Parcialidad
Heurı́stica
son estrategias simples para emitir juicios y tomar decisiones centrándose en los
aspectos más relevantes de un problema complejo.
Parcialidad
Es la tendencia a pensar y comportarse de una manera que interfiere con racionalidad
e imparcialidad.
Ambos factores, en el caso de la evaluación del riesgo, no son advertidos por los
profesionales. Esto solo puede ser advertido por observación de como los individuos
responden a una variedad de situaciones.
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 73

81. Juicio ingenieril | Criterios para definir probabilidades
Errores lógicos en la evaluación de probabilidades
Los expertos en análisis de riesgo evalúan rutinariamente un riesgo como ”muy alto”
y otro como ”muy bajo” sin hacer ningún tipo de cálculo.
La matemática respecto a las probabilidades son poco intuitivas para la mayorı́a de la
gente, y sin cálculos deliberados, la mayorı́a de las personas cometen una variedad de
errores al evaluar los riesgos.
The Peak-end rule
Tendemos a recordar los extremos en nuestra experiencia y no lo mundano.
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 74

82. Juicio ingenieril | Criterios para definir probabilidades
Errores lógicos en la evaluación de probabilidades
Los expertos en análisis de riesgo evalúan rutinariamente un riesgo como ”muy alto”
y otro como ”muy bajo” sin hacer ningún tipo de cálculo.
La matemática respecto a las probabilidades son poco intuitivas para la mayorı́a de la
gente, y sin cálculos deliberados, la mayorı́a de las personas cometen una variedad de
errores al evaluar los riesgos.
The Peak-end rule
Tendemos a recordar los extremos en nuestra experiencia y no lo mundano.
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 74

83. Juicio ingenieril | El lugar del juicio de ingenierı́a
Tabla de Contenido
1. Riesgo
1.1 Definición
1.2 Riesgo aceptable
1.3 Percepción del riesgo
2. Gráficos F-N
2.1 Antecedentes
2.2 Metodologı́a
3. Optimización de decisiones
3.1 Árbol de decisiones
3.2 Definición
3.3 Valor esperado de la información
perfecta (EVPI)
3.4 Valor esperado de información
imperfecta (EVSI)
4. Teorı́a de la utilidad
4.1 Definición
4.2 Aversión al riesgo
5. Sin optimización de decisiones
5.1 Decisiones consistentes
5.2 Enfoque de observación de
Terzaghi
5.3 Satisfacción, confusión y otros
estilos de toma de decisiones
6. Juicio ingenieril
6.1 Criterios para definir
probabilidades
6.2 El lugar del juicio de ingenierı́a
7. Referencias

84. Juicio ingenieril | El lugar del juicio de ingenierı́a
El lugar del juicio de ingenierı́a
Entre otras cosas, se tienen dos posiciones aparentemente contradictorias.
Primero, las aplicaciones de la probabilidad a los problemas de ingenierı́a dan los
resultados más satisfactorios cuando la probabilidad se basa en un grado de creencia.
Es decir, los aspectos más importantes de la probabilidad son fundamentalmente
subjetivos.
En segundo lugar, los ingenieros suelen ser excesivamente optimistas sobre su
conocimiento de parámetros importantes y especialmente sobre la incertidumbre en
ese conocimiento. De hecho, los dos no son contradictorios. Gran parte de nuestra
incertidumbre es subjetiva y, a menudo, no somos muy buenos para estimar esa
incertidumbre. Una de las cosas que nos distingue es el grado en que es capaz de
asimilar la experiencia y extrapolarla a nuevas situaciones. En efecto, lo importante
no es la cantidad de experiencia sino la cantidad de experiencia evaluada.
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 76

85. Juicio ingenieril | El lugar del juicio de ingenierı́a
El lugar del juicio de ingenierı́a
Entre otras cosas, se tienen dos posiciones aparentemente contradictorias.
Primero, las aplicaciones de la probabilidad a los problemas de ingenierı́a dan los
resultados más satisfactorios cuando la probabilidad se basa en un grado de creencia.
Es decir, los aspectos más importantes de la probabilidad son fundamentalmente
subjetivos.
En segundo lugar, los ingenieros suelen ser excesivamente optimistas sobre su
conocimiento de parámetros importantes y especialmente sobre la incertidumbre en
ese conocimiento. De hecho, los dos no son contradictorios. Gran parte de nuestra
incertidumbre es subjetiva y, a menudo, no somos muy buenos para estimar esa
incertidumbre. Una de las cosas que nos distingue es el grado en que es capaz de
asimilar la experiencia y extrapolarla a nuevas situaciones. En efecto, lo importante
no es la cantidad de experiencia sino la cantidad de experiencia evaluada.
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86. Juicio ingenieril | El lugar del juicio de ingenierı́a
El lugar del juicio de ingenierı́a
Entre otras cosas, se tienen dos posiciones aparentemente contradictorias.
Primero, las aplicaciones de la probabilidad a los problemas de ingenierı́a dan los
resultados más satisfactorios cuando la probabilidad se basa en un grado de creencia.
Es decir, los aspectos más importantes de la probabilidad son fundamentalmente
subjetivos.
En segundo lugar, los ingenieros suelen ser excesivamente optimistas sobre su
conocimiento de parámetros importantes y especialmente sobre la incertidumbre en
ese conocimiento. De hecho, los dos no son contradictorios. Gran parte de nuestra
incertidumbre es subjetiva y, a menudo, no somos muy buenos para estimar esa
incertidumbre. Una de las cosas que nos distingue es el grado en que es capaz de
asimilar la experiencia y extrapolarla a nuevas situaciones. En efecto, lo importante
no es la cantidad de experiencia sino la cantidad de experiencia evaluada.
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87. Juicio ingenieril | El lugar del juicio de ingenierı́a
El lugar del juicio de ingenierı́a
Entre otras cosas, se tienen dos posiciones aparentemente contradictorias.
Primero, las aplicaciones de la probabilidad a los problemas de ingenierı́a dan los
resultados más satisfactorios cuando la probabilidad se basa en un grado de creencia.
Es decir, los aspectos más importantes de la probabilidad son fundamentalmente
subjetivos.
En segundo lugar, los ingenieros suelen ser excesivamente optimistas sobre su
conocimiento de parámetros importantes y especialmente sobre la incertidumbre en
ese conocimiento. De hecho, los dos no son contradictorios. Gran parte de nuestra
incertidumbre es subjetiva y, a menudo, no somos muy buenos para estimar esa
incertidumbre. Una de las cosas que nos distingue es el grado en que es capaz de
asimilar la experiencia y extrapolarla a nuevas situaciones. En efecto, lo importante
no es la cantidad de experiencia sino la cantidad de experiencia evaluada.
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 76

88. Juicio ingenieril | El lugar del juicio de ingenierı́a
El lugar del juicio de ingenierı́a
Entre otras cosas, se tienen dos posiciones aparentemente contradictorias.
Primero, las aplicaciones de la probabilidad a los problemas de ingenierı́a dan los
resultados más satisfactorios cuando la probabilidad se basa en un grado de creencia.
Es decir, los aspectos más importantes de la probabilidad son fundamentalmente
subjetivos.
En segundo lugar, los ingenieros suelen ser excesivamente optimistas sobre su
conocimiento de parámetros importantes y especialmente sobre la incertidumbre en
ese conocimiento. De hecho, los dos no son contradictorios. Gran parte de nuestra
incertidumbre es subjetiva y, a menudo, no somos muy buenos para estimar esa
incertidumbre. Una de las cosas que nos distingue es el grado en que es capaz de
asimilar la experiencia y extrapolarla a nuevas situaciones. En efecto, lo importante
no es la cantidad de experiencia sino la cantidad de experiencia evaluada.
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 76

89. Juicio ingenieril | El lugar del juicio de ingenierı́a
El lugar del juicio de ingenierı́a
Entre otras cosas, se tienen dos posiciones aparentemente contradictorias.
Primero, las aplicaciones de la probabilidad a los problemas de ingenierı́a dan los
resultados más satisfactorios cuando la probabilidad se basa en un grado de creencia.
Es decir, los aspectos más importantes de la probabilidad son fundamentalmente
subjetivos.
En segundo lugar, los ingenieros suelen ser excesivamente optimistas sobre su
conocimiento de parámetros importantes y especialmente sobre la incertidumbre en
ese conocimiento. De hecho, los dos no son contradictorios. Gran parte de nuestra
incertidumbre es subjetiva y, a menudo, no somos muy buenos para estimar esa
incertidumbre. Una de las cosas que nos distingue es el grado en que es capaz de
asimilar la experiencia y extrapolarla a nuevas situaciones. En efecto, lo importante
no es la cantidad de experiencia sino la cantidad de experiencia evaluada.
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 76

90. Juicio ingenieril | El lugar del juicio de ingenierı́a
El lugar del juicio de ingenierı́a
Aplicado correctamente, el juicio de ingenierı́a refleja la experiencia acumulada y
evaluada. El término no debe utilizarse como excusa para evitar el análisis o la
investigación.
Como revelan las citas de las secciones anteriores, el éxito de Terzaghi dependı́a en
gran parte de su voluntad de examinar un problema en profundidad antes de emitir
una opinión. Los ingenieros que han invocado el ”juicio de ingenierı́a”sin pensar
cuando se les pidió que justificaran una opinión se han hecho un flaco favor a sı́
mismos y a la profesión y han tendido a desacreditar la frase juicio de ingenierı́a.
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 77

91. Juicio ingenieril | El lugar del juicio de ingenierı́a
El lugar del juicio de ingenierı́a
Aplicado correctamente, el juicio de ingenierı́a refleja la experiencia acumulada y
evaluada. El término no debe utilizarse como excusa para evitar el análisis o la
investigación.
Como revelan las citas de las secciones anteriores, el éxito de Terzaghi dependı́a en
gran parte de su voluntad de examinar un problema en profundidad antes de emitir
una opinión. Los ingenieros que han invocado el ”juicio de ingenierı́a”sin pensar
cuando se les pidió que justificaran una opinión se han hecho un flaco favor a sı́
mismos y a la profesión y han tendido a desacreditar la frase juicio de ingenierı́a.
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 77

92. Referencias |
Referencias
Bedford, Tim, Roger Cooke y col. (2001). Probabilistic risk analysis: foundations
and methods. Cambridge University Press.
Kaplan, Stanley y B John Garrick (1981). ((On the quantitative definition of risk)).
En: Risk analysis 1.1, págs. 11-27.
Rasmussen, Norman C (1974). Reactor safety study: An assessment of accident
risks in US commercial nuclear power plants. Vol. 7. NTIS.
Simon, Herbert A (1957). ((Models of man; social and rational.)). En.
Starr, Chauncey (1969). ((Social benefit versus technological risk: what is our
society willing to pay for safety?)) En: Science 165.3899, págs. 1232-1238.
Vick, Steven G y RA Stewart (1996). ((Risk analysis in dam safety practice)). En:
Uncertainty in the geologic environment: From theory to practice. ASCE,
págs. 586-603.
MEng. MSc. Geinfranco Villalta Análisis de Riesgo 77

93. Gracias
Dudas y Sugerencias
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