El apagón en España y Portugal: ¿Un cisne negro? (Segunda parte)

«Para que algo salga mal, basta que exista una pequeña posibilidad y esperar lo suficiente»

Introducción

En nuestro post anterior, abordamos el apagón de 2025 en España y Portugal como un posible «cisne negro». Estos eventos inesperados, definidos por Nassim Nicholas Taleb, autor del famoso libro “El Cisne negro”, combinan rareza, impacto extremo y una explicabilidad retrospectiva que frecuentemente te deja preguntándote por qué no lo viste venir.

En esta segunda parte, exploraremos más a fondo la teoría de Taleb y plantearemos qué implica estar preparado para lo inesperado. A través de mi experiencia personal, también discutiremos los límites de la prevención, el equilibrio entre preparación y eficiencia, y ofreceremos nuevas ideas sobre cómo navegar eficazmente en tiempos de incertidumbre.

¿Fue el apagón un cisne negro?

Para clasificar un evento como cisne negro según Taleb, deben cumplirse tres condiciones: rareza, impacto extremo y explicabilidad a posteriori.

En el contexto del apagón de 2025, está claro que un evento de tal magnitud en países desarrollados era raro. Su impacto fue innegablemente extremo, paralizando infraestructuras críticas y afectando a millones de personas. Tras una investigación del suceso, se identificaron las causas que originaron el evento: parece ser que fue consecuencia de una serie de fallos técnicos en cascada, cuyo origen principal estuvo en un desequilibrio brusco entre la generación y la demanda eléctrica, agravado por la alta penetración de energías renovables y la falta de respuesta adecuada del sistema eléctrico.

Se cumple, por tanto, con la condición de rareza indicada por Taleb. Por otro lado, el impacto fue muy grande y, tras la investigación, se encontró trazabilidad determinista de cuál fue la secuencia de eventos que llevó al apagón. Sin duda, todo esto se alinea con los elementos característicos de un cisne negro.

Percepción del riesgo: Seguros, probabilidad de eventos negativos y esperanza matemática

El ser humano tiende a evaluar el riesgo exclusivamente en términos de probabilidad. Es decir, medimos el riesgo al acometer una acción determinada considerando únicamente cuál es la probabilidad de que algo negativo ocurra. Por ejemplo, si compras la última versión de un iPhone que te ha costado una fortuna, te preguntarás sobre el riesgo de perderlo. Podrían robarte el móvil, podría caerse y romperse, podría tener un fallo de fabricación y estropearse antes de seis meses, y el fabricante podría no ejercer la garantía. Estas cosas pasan y cada persona tendrá una probabilidad distinta de que alguna de estas cosas le suceda. Yo, por ejemplo, conozco a una persona, y no miraré a nadie, a quien le han robado el móvil ya tres veces, de momento….

Por supuesto, no podemos cuantificar esa probabilidad de manera precisa, solo podemos intentar hacer una evaluación cualitativa de los riesgos, pero eso ya es mejor que no pensar en los riesgos en absoluto.

Sin embargo, esta es solo una parte de la historia. La probabilidad nos habla sobre el riesgo de que ocurra un evento negativo, pero deja fuera algo muy importante: cuál es el impacto que producirá ese evento negativo si llega a suceder. El impacto complementa el concepto de probabilidad. La esperanza matemática combina estos dos elementos para darnos una evaluación infinitamente más completa del riesgo, o beneficio, de tomar una acción. Porque claro, estamos hablando de evaluar riesgos, pero lo que estoy contando sirve también para evaluar beneficios.

La esperanza matemática de una variable aleatoria se define como la suma de los productos (probabilidad × impacto) para cada resultado posible de dicha variable. Imagina que te has comprado un iPhone por 1.000 euros. Sé que este precio se queda corto para los mejores modelos, pero imaginemos que has sido un poco “ratilla” y has comprado una versión básica o de segunda mano. Supongamos que la probabilidad de que se te caiga y se rompa, te lo roben, o que algún torpe te derrame una cerveza encima cuando lo tienes sobre la barra de un bar es del 0,1 a lo largo de los próximos tres años. Es decir, si vivieras los próximos tres años de tu vida unas 10.000 veces, en el 10 % de esas vidas te quedarías sin móvil antes de tres años. En este caso, la variable aleatoria “¿Me quedo sin móvil antes de tres años?” tiene dos posibles valores: “me quedo sin móvil” y “no pasa nada”. La esperanza matemática tiene entonces estas dos componentes: 0,1 × 0 euros y 0,9 × (precio de un móvil usado después de tres años). En la primera opción, pierdes el móvil y, al cabo de tres años, no dispones de un móvil usado con valor residual. Por cierto, estamos obviando que, si pierdes el móvil, te comprarías otro, pero mantengamos el ejercicio simple. En la segunda opción, en la que tu iPhone sobrevive, al final de esos tres años tienes un móvil usado, que podrías vender si quisieras, a un precio evidentemente inferior: digamos 400 euros, imputando una pérdida de valor anual de 200 euros.

Con todo esto, la rama negativa te deja sin nada, y la positiva te permite tener 400 euros al final del período de tres años. Pero queda un paso más: hay que sumar las dos ramas. El cálculo sería: 0,1 × 0 + 0,9 × 400 = 360 euros. Este es el valor total de tu decisión “comprar un móvil de 1.000 euros”, después de tres años.

Este ejemplo ilustra que la probabilidad de un evento negativo o positivo, por sí sola, dice poco más que su frecuencia de aparición. Pero al incorporar el impacto, obtenemos una visión mucho más reveladora de lo que esos eventos significan realmente en tu vida. Por otro lado, tener en cuenta solo el impacto no es más que un “asusta viejas” o una “ilusión”. Un sesgo humano común es considerar todas las cosas malas que te pueden ocurrir en la vida. Las personas con este sesgo solo ven el impacto y, aunque las probabilidades de esos eventos negativos sean extremadamente bajas, viven en constante angustia. En el otro extremo están los ilusos, que creen que todo el mundo se enriquece haciendo trading con criptomonedas. En finanzas, unos pocos ganan y muchos pierden, por lo que mirar ilusionado a las ganancias sin considerar la probabilidad de éxito te convierte en “carne de cañón”. En consecuencia, debemos usar ambos conceptos combinados —probabilidad e impacto— para evaluar correctamente los riesgos y beneficios de emprender ciertos caminos.

Hay un tercer concepto que me gustaría comentar brevemente: la mitigación. ¿Qué ocurriría en nuestro ejemplo del iPhone si contrataras un seguro de 200 euros anuales contra cualquier eventualidad? Pues que la esperanza matemática se convierte en 0,1 × (700 – 600) para la rama negativa y 0,9 × (400 – 600) para la positiva. ¿De dónde salen esos números? En la rama negativa, el seguro te devuelve el iPhone cuando se pierde, y al final del período de tres años tendrás un valor residual de dicho móvil. El coste del seguro asciende a 600 euros al cabo de esos tres años. Asumimos que el nuevo móvil entregado por el seguro se deprecia igualmente a razón de 200 €/año y ha estado en uso durante 1,5 años (en promedio), de ahí los 300 € restados del valor original del nuevo móvil. Con el coste de depreciación que habíamos imputado (200 euros por año), el valor residual sería de 1.000 – 300 = 700 euros. Luego, como ya hemos dicho, hay que restarle el coste del seguro. La rama negativa queda en 0,1 × 100 = 10 euros.

Por el contrario, la rama positiva vale el valor residual del teléfono original (400) menos el coste del seguro (600), lo que da -200 euros, que al multiplicarse por 0,9 resulta en -180 euros. Como siempre, hay que sumar las dos ramas para conocer el valor de tu decisión (comprar un móvil de 1.000 euros con un seguro de coste anual de 200 euros): 10 – 180 = -170 euros. Como conclusión, este seguro resulta ruinoso, y habría sido mejor comprar sin seguro, al menos bajo estos supuestos. Puedes jugar con las probabilidades que consideres sobre lo que le podría pasar a tu móvil, con los precios reales de los seguros y afinar más los valores de depreciación de los móviles usados. Si ajustas mejor esos valores, podrás obtener una visión más realista de cuánto vale, en dinero, tu decisión.

Pero volvamos al cisne negro y a otro sesgo humano, por el que tendemos a asegurar bienes de bajo valor con altas probabilidades de pérdida, mientras que no aseguramos bienes muy valiosos con probabilidades remotas de pérdida. Estoy pensando en un seguro de la casa, por ejemplo. Tendemos a sobrevalorar el riesgo de eventos muy probables, aunque el impacto sea pequeño, y a infravalorar en caso contrario. El concepto de esperanza matemática debería salvarnos de este sesgo, y de muchos otros.

Los seguros son una mitigación del impacto, pero hay otras formas de mitigación. En Japón no se puede predecir cuándo ocurrirá un terremoto, ni se puede influir en su probabilidad de ocurrencia, pero se construyen edificios con estándares a prueba de terremotos. Esta es una medida de mitigación del impacto. Este solo es un ejemplo más de cómo el ser humano puede mitigar los impactos de efectos adversos con medidas de prevención.

El apagón en España y la esperanza matemática

Ya hemos visto que usar el enfoque de esperanza o valor medio esperado, que incluye tanto la probabilidad del evento como su impacto, nos permite una visión más holística y realista del riesgo. Un apagón masivo puede ser improbable, pero su alto impacto lo convierte en un escenario significativo que no debería ignorarse teóricamente. La “esperanza” de un cisne negro es altísima, a pesar de su escasa probabilidad, y si no, que nos lo digan a nosotros después de la pandemia de Covid-19, una epidemia a nivel mundial con millones de personas encerradas en casa, que antes de que sucediera solo podía concebirse como un guion de película de Hollywood.

Como no lo voy a hacer yo todo, te dejo unas reflexiones sobre la variable “Apagón en España”, con valores posibles SI ocurre/NO ocurre:

• ¿La probabilidad de ocurrencia se puede modificar?, es decir, ¿se pueden implementar medidas que reduzcan dicha probabilidad de un apagón general?
• Una vez que el apagón se ha producido, ¿se podrían implementar medidas de mitigación eficientes que puedan reducir su impacto?

Ahí lo dejo.

Conclusiones: entre cisnes, móviles y apagones

El apagón en España y Portugal puede que haya sido un cisne negro, pero más allá de la etiqueta, nos obliga a replantearnos cómo evaluamos el riesgo. Hemos visto que centrarse únicamente en la probabilidad de que algo ocurra —como perder el iPhone o sufrir un apagón— es como mirar solo con un ojo: ves algo, pero no todo. Incorporar el impacto y calcular la esperanza matemática nos da una imagen más completa y útil.

En el fondo, no se trata solo de apagar fuegos (o prevenir apagones), sino de diseñar una vida —y unas infraestructuras— que puedan soportar las sacudidas del azar. Y como ya vimos, asegurar lo asegurable está bien, pero no cualquier seguro es una buena idea.

Así que la próxima vez que pienses «esto nunca pasa», pregúntate también: «¿Y si pasa, cuánto me dolería?» Porque, como bien sabemos ya, los cisnes negros no piden cita.

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Sobre el autor

Juan Hernández es doctor en Física de Sistemas Complejos y creador de Unveiling the Reality. Ha dedicado su trayectoria a explorar cómo la ciencia y la filosofía pueden ayudarnos a percibir mejor la realidad y tomar decisiones más claras bajo incertidumbre. Experto en sistemas no lineales, su enfoque combina análisis riguroso y experiencia para ofrecer herramientas aplicables a la vida real. Si has llegado hasta aquí, es probable que valores comprender la realidad con más profundidad y tomar decisiones mejor fundamentadas. Para seguir recibiendo análisis como este y herramientas prácticas, la suscripción al programa es el siguiente paso lógico.

Para seguir leyendo

• ¿Existe la suerte? (Fooled by Randomness, 2001)
• Nassim Taleb
• El cisne negro
• Antifrágil