Análisis de Árbol de Eventos (ETA): Guía para el Análisis y la Gestión de Riesgos

El Análisis de Árbol de Eventos (ETA) se consolida como una metodología de modelado inductivo diseñada para evaluar las consecuencias de un «evento iniciador» al interactuar con diversas barreras de seguridad. A diferencia del Análisis de Árbol de Fallos (de carácter deductivo), el ETA se proyecta cronológicamente hacia adelante para cuantificar con precisión las probabilidades de éxito o de fallo en sistemas de alta complejidad.

En términos operativos, esta técnica es fundamental para definir las posibles secuencias de accidentes derivadas de un evento iniciador específico o de un conjunto de factores desencadenantes (Čepin, 2011). Su implementación permite transformar la incertidumbre en datos accionables para la seguridad industrial y operativa.

Puntos clave

1. Naturaleza Inductiva y Proactiva: A diferencia del análisis deductivo (FTA), el ETA parte de un evento iniciador para proyectar cronológicamente todas las secuencias posibles, permitiendo cuantificar probabilidades de éxito o fallo en sistemas complejos.
2. Sinergia Estratégica (Modelo Bow-Tie): La mayor eficacia del ETA se alcanza al integrarlo con el Árbol de Fallos. Esta unión crea el análisis Bow-Tie, donde el FTA identifica las causas raíz y el ETA gestiona las consecuencias y barreras de mitigación.
3. Cuantificación mediante Lógica Binaria: El valor técnico del ETA reside en su capacidad de transformar diagramas visuales en datos numéricos. Utiliza probabilidades condicionales para calcular la frecuencia de escenarios específicos, facilitando una toma de decisiones basada en el riesgo real.
4. Versatilidad Multidisciplinaria: Su aplicación es universal; desde la seguridad nuclear y marítima hasta la protección de infraestructuras ante el cambio climático y la gestión de la cadena de suministro alimentaria, demostrando ser una herramienta adaptable a cualquier entorno crítico.
5. Evolución hacia la Inteligencia Artificial: El futuro de la metodología es el DETA (Análisis Dinámico). El ETA está abandonando su carácter estático para integrarse con algoritmos de IA y Big Data, permitiendo modelar riesgos en tiempo real y con una precisión predictiva sin precedentes.

¿Qué es el Análisis de Árbol de Eventos (ETA)?

Más que un simple diagrama de flujo, el Análisis de Árbol de Eventos (ETA) es una metodología robusta de ingeniería de fiabilidad diseñada para visualizar la respuesta sistémica ante cualquier desviación operativa. Su origen se remonta al emblemático Estudio de Seguridad de Reactores WASH-1400 (Informe Rasmussen), donde se consolidó como el estándar de oro para la industria nuclear.

En la actualidad, Mokhtarzadeh et al. (2025) definen el Análisis de Árbol de Eventos como una representación gráfica que modela la progresión de eventos tras un incidente iniciador, facilitando el análisis de consecuencias potenciales. Por su parte, Čepin (2011) sostiene que este modelo describe la conexión lógica entre los éxitos y fallos de las funciones de seguridad. En sintonía, Ferdous et al. (2009) subrayan que el ETA es una técnica de análisis de riesgos fundamental para evaluar la probabilidad de accidentes dentro de un marco probabilístico.

El ETA en el Contexto de Sistemas Complejos

Dentro de la teoría de seguridad funcional, el ETA representa la transición crítica de un estado operativo hacia una consecuencia final, ya sea un accidente o la recuperación del sistema. Su arquitectura se fundamenta en la Lógica Binaria: cada nodo del árbol bifurca entre el éxito (superior) o el fallo (inferior) de una barrera de protección.

Este enfoque permite a investigadores y diseñadores identificar con precisión los puntos de ruptura en la cadena de seguridad (Raiyan et al., 2017). Asimismo, Abad y Naeni (2022) señalan que el objetivo del Análisis de Árbol de Eventos es comprender la interdependencia de eventos tras un cambio, determinando su impacto directo en variables críticas como tiempo, costo y calidad del proyecto.

Evolución: Del Informe Rasmussen a la Industria 4.0

La versatilidad del ETA ha permitido su evolución: mientras que en la década de los 70 se limitaba a sistemas mecánicos, hoy es una pieza clave en la Ciberseguridad Industrial. Actualmente, los «eventos iniciadores» integran amenazas contemporáneas, como intrusiones en sistemas SCADA, donde el árbol de eventos modela la resiliencia de firewalls y protocolos de redundancia frente a ciberataques.

Event Tree Analysis (ETA) vs. Fault Tree Analysis (FTA): La Simetría del Riesgo

Una de las brechas de contenido más persistentes en la literatura técnica actual es la confusión entre el ETA (Análisis de Árbol de Eventos) y el FTA (Análisis de Árbol de Fallas). Para una gestión de riesgos eficaz, es imperativo comprender su relación simétrica y complementaria.

Comparativa Técnica: FTA vs. ETA.

Característica	Fault Tree Analysis (FTA)	Event Tree Analysis (ETA)
Lógica	Deductiva (Hacia atrás)	Inductiva (Hacia adelante)
Punto de Partida	Fallo final (Top Event)	Evento iniciador (Trigger)
Objetivo	Identificar causas raíz del fallo	Determinar consecuencias del evento
Operadores	Compuertas lógicas (AND / OR)	Nodos de Probabilidad Binaria

Pro-Tip de Ingeniería: La integración de ambos métodos da lugar al Análisis Bow-Tie (Corbatín). En este modelo, el FTA alimenta las causas del evento central, mientras que el ETA proyecta las consecuencias y las medidas mitigadoras.

Al respecto, Purba et al. (2020) reportan que la Evaluación Probabilística de Seguridad (APS) es un enfoque consolidado en centrales nucleares, basado precisamente en el análisis acoplado de árboles de fallos y de eventos.

Integración Crítica y Sinergia Operativa

Abad y Naeni (2022) destacan que, mientras el FTA se emplea para investigar la formación de causas, el Análisis de Árbol de Eventos (ETA) permite prever los escenarios resultantes tras un cambio. Una integración crítica señalada por estos autores es que el resultado del FTA se convierte en la entrada directa del ETA, creando un flujo de información continuo.

En esta misma línea, Bouasla et al. (2025) subrayan que el ETA permite examinar los resultados derivados del «evento superior» (previamente identificado mediante el FTA). Este enfoque conjunto evalúa el desempeño de las medidas de seguridad existentes e identifica brechas críticas en la resiliencia del sistema.

Metodología Paso a Paso: Cómo Construir un ETA Profesional

Basada en estándares técnicos internacionales, la construcción de un Análisis de Árbol de Eventos (ETA) sigue un proceso estructurado e inductivo para modelar escenarios de accidentes con precisión. A continuación, se detalla la hoja de ruta para su implementación:

Definición del Evento Iniciador (Initiating Event – IE)

El proceso comienza con la identificación del evento crítico que desestabiliza el equilibrio del sistema.

• Selección: Debe categorizarse como un fallo del sistema, error humano o perturbación externa (ej. pérdida de contención, incendio o falla de energía).
• Cuantificación: Es vital estimar la frecuencia de ocurrencia ($P(IE)$). En modelos híbridos avanzados, esta probabilidad suele derivarse de un Análisis de Árbol de Fallos (FTA) previo, vinculando las causas raíz con el evento detonante.

Identificación de Eventos Pivotales o Intermedios

Se determinan los sistemas de seguridad, barreras o protocolos diseñados para responder al evento iniciador.

• Secuencia Cronológica: Los eventos deben ordenarse según su ejecución real (ej. $Detección \rightarrow Alarma \rightarrow Aspersión \rightarrow Intervención humana$).
• Naturaleza del Evento: Pueden ser salvaguardas automáticas (válvulas de corte) o acciones operativas (evacuación).

Construcción del Diagrama y Lógica Binaria

El árbol se desarrolla de izquierda a derecha, ramificándose en cada evento pivotal.

• Bifurcación: Cada nodo genera típicamente dos ramas: Éxito (superior) o Fallo (inferior).
• Trazado de Secuencias: Cada ruta completa desde el inicio hasta el desenlace constituye una «secuencia de accidente» o escenario específico.

Definición de Consecuencias (Outcomes)

Se asigna un resultado final a cada rama del árbol.

• Categorización: Los desenlaces oscilan desde un «Incidente controlado» hasta escenarios catastróficos como una Explosión de Nube de Vapor (VCE).
• Evaluación de Impacto: En el análisis de alto nivel, se asignan valores de costo, tiempo o seguridad a cada resultado para una gestión de riesgos integral.

Análisis Cuantitativo y Cálculo de Probabilidades

Para transformar el ETA en una herramienta de decisión, se deben calcular las probabilidades de cada secuencia.

• Probabilidades Condicionales: La suma de éxito ($P(S)$) y fallo ($P(F)$) en cada nodo debe ser igual a 1 ($P(S) + P(F) = 1$).
• Cálculo de la Secuencia: La probabilidad de un desenlace específico se obtiene multiplicando la frecuencia del evento iniciador por las probabilidades condicionales de su ruta: $P(\text{Secuencia}) = P(IE) \times P(\text{Evento}_1) \times P(\text{Evento}_2) \dots$

Consideraciones Avanzadas para la Excelencia Operativa

Para elevar el estándar del análisis, se integran técnicas de vanguardia:

• Enfoque Bow-Tie (Pajarita): Combina el ETA (consecuencias) con un FTA (causas) para una visión 360° del riesgo.
• Lógica Difusa (Fuzzy ETA): Ideal cuando los datos históricos son escasos, utilizando el juicio de expertos para estimar probabilidades.
• Análisis Dinámico: Supera la naturaleza estática del ETA tradicional al considerar variables que cambian con el tiempo o el estado del sistema.

Cálculo Cuantitativo de Riesgos (QRA) y Modelado Probabilístico

A diferencia de otros análisis superficiales, el valor estratégico del Análisis de Árbol de Eventos (ETA) reside en su capacidad de cuantificación a través de la probabilidad condicional. Este enfoque permite transformar una representación gráfica en una métrica de riesgo accionable.

La Ecuación Fundamental del ETA

Para calcular la frecuencia de una secuencia de accidente específica ($f_{seq}$), partimos de un evento iniciador con una frecuencia determinada ($f_{ie}$) y una serie de sistemas de protección con sus respectivas probabilidades de fallo en demanda ($P_1, P_2, \dots, P_n$). La fórmula se define de la siguiente manera:

$f_{seq} = f_{ie} \times \prod_{i=1}^{n} P_i$

Donde el producto de las probabilidades de fallo de las barreras determina la magnitud del riesgo remanente.

Gestión de la Incertidumbre: Simulación de Monte Carlo

En proyectos de alta criticidad —como los estándares gestionados por la U.S. Bureau of Reclamation (USBR)— el uso de valores deterministas o fijos es insuficiente. Para evitar el error de subestimar eventos de baja frecuencia pero consecuencias catastróficas, se integra la Simulación de Monte Carlo.

Esta técnica permite modelar las tasas de fallo no como números estáticos, sino como distribuciones de probabilidad (típicamente Log-Normal o Gamma). Al realizar miles de iteraciones, obtenemos un Intervalo de Confianza robusto sobre el riesgo total, proporcionando una visión mucho más realista y segura para la toma de decisiones financieras y operativas.

Análisis Comparativo: Potencial y Limitaciones del ETA

Para implementar con éxito el Análisis de Árbol de Eventos, es crucial comprender tanto su valor estratégico como las restricciones inherentes a su metodología tradicional.

Ventajas del uso del ETA

• Visualización y Estructura Lógica: Al ser una técnica inductiva y diagramática, permite visualizar con claridad cómo se propagan las cadenas de eventos a partir de un detonante específico (Abad y Naeni, 2022). Ofrece una descripción gráfica inigualable de las combinaciones de fallos (Bouasla et al., 2025).
• Evaluación de Barreras y Consecuencias: Es altamente eficaz para modelar vías de impacto en eventos extremos. Permite auditar el rendimiento de las salvaguardas (barreras de seguridad) para determinar su éxito o fracaso (Branstad-Spates et al., 2025), siendo clave para justificar nuevas inversiones en seguridad (Raiyan et al., 2017).
• Cuantificación de Probabilidades: Facilita la estimación de frecuencias de resultados finales mediante la multiplicación de probabilidades condicionales en cada trayectoria del árbol (Bouasla et al., 2025).
• Gestión y Entrenamiento: Se consolida como una herramienta valiosa para la toma de decisiones y el aprendizaje de gestores de desastres, permitiendo el diseño de escenarios de capacitación realistas (Zwęgliński, 2022).
• Claridad en la Comunicación: La simplicidad de sus cadenas de eventos facilita la comunicación del riesgo hacia las partes interesadas (stakeholders), ayudando a identificar los puntos de falla más significativos (Branstad-Spates et al., 2025).

Desventajas y Limitaciones Críticas

• Naturaleza Estática y Binaria: Los modelos clásicos suelen ser rígidos y carecen de la flexibilidad necesaria para actualizar probabilidades dinámicamente según surge nueva evidencia (Suzuki y Miller, 2026). Además, su enfoque binario (éxito/fallo) puede simplificar en exceso sistemas con múltiples estados operativos.
• Dependencias y Fallas de Causa Común: El Análisis de Árbol de Eventos (ETA) tradicional presenta dificultades para integrar variables de múltiples estados y fallas de causa común (Suzuki y Miller, 2026). Es propenso a omitir dependencias sutiles del sistema que podrían ser críticas (Raiyan et al., 2017).
• Restricción de Evento Único: Cada análisis se limita a un solo evento iniciador (Branstad-Spates et al., 2025), lo que dificulta el estudio de escenarios donde múltiples eventos desencadenantes interactúan simultáneamente.
• Sensibilidad a la Calidad de los Datos: Requiere probabilidades precisas que, a menudo, no están disponibles en la industria debido a datos históricos incompletos (Abad y Naeni, 2022). Sin un análisis de sensibilidad adecuado, los resultados pueden ser malinterpretados (El-Thalji, 2025).
• Rigidez en Sistemas Complejos: La suposición de independencia estadística puede no ser válida en entornos modernos de alta complejidad, lo que podría derivar en estimaciones de seguridad conservadoras o inexactas (Suzuki y Miller, 2026).

Casos de Estudio: Aplicaciones Reales del ETA en Diversas Industrias

La versatilidad del Análisis de Árbol de Eventos queda demostrada en su implementación en sectores estratégicos. A continuación, se presentan ejemplos clave que ilustran su impacto:

Seguridad en la Industria Marítima

Raiyan et al. (2017) marcaron un hito al aplicar el Análisis de Árbol de Eventos para analizar la siniestralidad marítima en Bangladesh. El estudio concluyó que esta metodología es sustancialmente superior a los métodos estadísticos convencionales. Por primera vez, se logró identificar matemáticamente que la visibilidad era el factor crítico a corregir, permitiendo priorizar intervenciones específicas para salvar vidas en la región.

Gestión de Infraestructuras y Protección contra Inundaciones

Según Rosqvist et al. (2013), el área con mayor potencial para el Análisis de Árbol de Eventos es la gestión sectorial. Sus hallazgos destacan:

• Sectores Clave: Es una herramienta vital para la gestión de redes eléctricas locales, áreas residenciales y sistemas de aguas pluviales.
• Modelado de Impacto: Se define como un método directo y eficaz para proyectar escenarios de impacto frente a inundaciones.
• Marco Estratégico: Su uso facilita la adaptación al cambio climático, proporcionando a los propietarios de activos y tomadores de decisiones datos robustos para proteger infraestructuras críticas.

Respuesta a Emergencias con Gas Natural Licuado (GNL)

El trabajo de Zwęgliński (2022) valida que los árboles de eventos, adaptados para incidentes con GNL, son herramientas esenciales para la capacitación de primeros intervinientes. Este enfoque permite evaluar la toma de decisiones bajo presión, desarrollando competencias técnicas y operativas críticas para la gestión de materiales peligrosos.

Seguridad Alimentaria y Cadenas de Suministro

En una aplicación innovadora, Branstad-Spates et al. (2025) utilizaron el Análisis de Árbol de Eventos para modelar el riesgo de contaminación por aflatoxinas en el maíz. El análisis fue determinante para identificar «puntos únicos de fallo» (SPF), demostrando que la falla de un solo componente —como un protocolo de muestreo deficiente— puede provocar el colapso total del sistema de seguridad alimentaria.

El Futuro del ETA: Transformación Digital e Inteligencia Artificial

Las tendencias contemporáneas en el Análisis de Árbol de Eventos (ETA) señalan una evolución disruptiva. La metodología está transitando de ser una herramienta estática hacia modelos dinámicos, híbridos y potenciados por el Big Data y la Inteligencia Artificial (IA).

Digitalización y Dinamismo: Del ETA al DETA

Kwon y Heo (2026) proponen el DETA (Análisis Dinámico de Árbol de Eventos) como la evolución natural del método tradicional. A diferencia del enfoque clásico, el DETA permite:

• Integración Temporal: Incorpora de manera explícita la dinámica del tiempo en las secuencias de eventos.
• Fidelidad Operativa: Modela con precisión las intervenciones de los operadores y el comportamiento sistémico de los equipos, elevando significativamente la fiabilidad de las evaluaciones de seguridad.

Sinergia con la Inteligencia Artificial

Por su parte, Thekdi et al. (2025) subrayan que, aunque el ETA es un método consolidado, su utilidad potencial se multiplica al integrarse con capacidades de procesamiento de IA. Esta convergencia permite manejar volúmenes masivos de datos, transformando el análisis en una herramienta de mayor aceptación y confianza para la toma de decisiones complejas.

Hacia la Gestión de Riesgos en Tiempo Real

A pesar de su vigencia, autores como Suzuki y Miller (2026) advierten que el Análisis de Árbol de Eventos (ETA) convencional debe adaptarse para sobrevivir en sistemas altamente interconectados. Concluyen que, para la gestión de riesgos en tiempo real, el ETA debe evolucionar o integrarse con estructuras como las Redes Bayesianas, que ofrecen una flexibilidad superior en entornos dinámicos.

Conclusión de Tendencias: El ETA no está desapareciendo; se está transformando mediante la digitalización. Hemos pasado de diagramas estáticos en papel a modelos computacionales dinámicos alimentados por lógica difusa y potenciados por algoritmos de IA, mejorando drásticamente su capacidad predictiva en la era de la Industria 4.0.

Conclusiones: El ETA como Pilar de la Resiliencia Operativa

El Análisis de Árbol de Eventos (ETA) se reafirma no solo como una técnica de modelado, sino como una estructura lógica indispensable para la ingeniería de fiabilidad moderna. A lo largo de este análisis, hemos constatado que su capacidad para proyectar secuencias inductivas de éxito y fallo permite a las organizaciones transformar la incertidumbre de un «evento iniciador» en una hoja de ruta cuantitativa. Su valor reside en la transparencia con la que expone las dependencias críticas del sistema, facilitando que los gestores de riesgos identifiquen con precisión dónde una barrera de seguridad puede marcar la diferencia entre un incidente controlado y una catástrofe.

Sin embargo, la efectividad del ETA en el siglo XXI depende directamente de su capacidad de integración. Como se ha expuesto, la sinergia entre el enfoque deductivo del Análisis de Árbol de Fallos (FTA) y el inductivo del ETA —materializada en el modelo Bow-Tie— ofrece la visión más completa de la seguridad funcional disponible hoy en día. Esta dualidad es la que permite a industrias tan diversas como la nuclear, la marítima y la agroalimentaria no solo reaccionar ante los fallos, sino diseñar sistemas inherentemente más robustos y resilientes frente a las amenazas emergentes.

Finalmente, el futuro del ETA se escribe en clave digital. La transición hacia el Análisis Dinámico de Árbol de Eventos (DETA) y su convergencia con la Inteligencia Artificial y las Redes Bayesianas marcan el fin de la era de los diagramas estáticos. Al incorporar la variable temporal y el procesamiento de datos masivos, el Análisis de Árbol de Eventos (ETA) evoluciona hacia una herramienta de gestión predictiva en tiempo real. En conclusión, el ETA sigue siendo el estándar de oro de la industria, adaptándose con éxito a la complejidad de la Industria 4.0 para seguir garantizando la seguridad y la continuidad operativa en un mundo cada vez más interconectado.

Preguntas frecuentes

Referencias

Abad, F., & Naeni, L. M. (2022). A hybrid framework to assess the risk of change in construction projects using fuzzy fault tree and fuzzy event tree analysis. International Journal of Construction Management, 22(12), 2385–2397. https://doi.org/10.1080/15623599.2020.1790474

Alfonsi, A., Rabiti, C., Mandelli, D., Cogliati, J., Kinoshita, R. A., & Naviglio, A. (2013). Dynamic Event Tree Analysis Through RAVEN.

Bouasla, S. E. I., Zennir, Y., Mechhoud, E., & Rodriguez, M. (2025). Risk assessment using a structured combined method. International Journal of Safety and Security Engineering, 15(2), 383-396.

Branstad-Spates, E., Mosher, G. A., & Bowers, E. (2025). Risk assessment of aflatoxin in Iowa corn post-harvest using an event tree analysis: A case study. Risk Analysis, 45(1), 253-263. https://doi.org/10.1111/risa.15074

Cepin, M. (2011). Event Tree Analysis. In: Assessment of Power System Reliability. Springer, London. https://doi.org/10.1007/978-0-85729-688-7_6

El-Thalji, I. (2025). Emerging Practices in Risk-Based Maintenance Management Driven by Industrial Transitions: Multi-Case Studies and Reflections. Applied Sciences, 15(3), 1159. https://doi.org/10.3390/app15031159

Ferdous, R., Khan, F., Sadiq, R., Amyotte, P., & Veitch, B. (2009). Handling data uncertainties in event tree analysis. Process Safety and Environmental Protection, 87(5), 283-292. https://doi.org/10.1016/j.psep.2009.07.003

Kwon, D., & Heo, G. (2026). Integration of DICE and MELCOR for dynamic event tree analysis: Case study for RCS failure phenomena. Nuclear Engineering and Technology, 58(5), 104115. https://doi.org/10.1016/j.net.2026.104115

Mokhtarzadeh, M., Rodríguez-Echeverría, J., Semanjski, I. et al. Hybrid intelligence failure analysis for industry 4.0: a literature review and future prospective. J Intell Manuf 36, 2309–2334 (2025). https://doi.org/10.1007/s10845-024-02376-5

Purba, J. H., Sony Tjahyani, D., Widodo, S., & Ekariansyah, A. S. (2020). Fuzzy probability based event tree analysis for calculating core damage frequency in nuclear power plant probabilistic safety assessment. Progress in Nuclear Energy, 125, 103376. https://doi.org/10.1016/j.pnucene.2020.103376 x

Raiyan, A., Das, S., & Islam, M. R. (2017). Event Tree Analysis of Marine Accidents in Bangladesh. Procedia Engineering, 194, 276-283. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2017.08.146

Rosqvist, T., Molarius, R., Virta, H., & Perrels, A. (2013). Event tree analysis for flood protection—An exploratory study in Finland. Reliability Engineering & System Safety, 112, 1-7. https://doi.org/10.1016/j.ress.2012.11.013

Suzuki, K., & Miller, R. (2026). Probabilistic reliability analysis of complex engineering systems under uncertainty using Bayesian networks. International Journal of Computational and Biological Sciences, 3(1).

Thekdi, S., Tatar, U., Santos, J., & Chatterjee, S. (2025). On the compatibility of established methods with emerging artificial intelligence and machine learning methods for disaster risk analysis. Risk Analysis, 45(4), 863-877. https://doi.org/10.1111/risa.17640

Zweglinski, T. (2022). Conventional Event Tree Analysis on Emergency Release of Liquefied Natural Gas. International Journal of Environmental Research and Public Health, 19(5), 2961. https://doi.org/10.3390/ijerph19052961