Aplicación del Teorema de Bayes y la Lógica Probabilística en la Dinámica del Derecho Argentino

La evolución del derecho procesal y sustantivo en la República Argentina ha experimentado, en las últimas décadas, una transformación profunda hacia la racionalización de la prueba y la cuantificación del daño. Este fenómeno, a menudo denominado el giro epistémico del derecho, busca reemplazar la antigua "certeza moral" o convicción íntima del juzgador por estándares de prueba objetivos y verificables.1 En este contexto, el Teorema de Bayes se presenta no solo como una herramienta de cálculo matemático, sino como un modelo normativo de razonamiento que permite estructurar la incertidumbre inherente a los hechos controvertidos en el proceso judicial.3 La aplicación de la lógica probabilística es especialmente crítica en disciplinas donde el nexo de causalidad es complejo y multicausal, como ocurre en el derecho laboral frente a las enfermedades profesionales, y en el derecho de daños, particularmente en la figura de la pérdida de chance.5

Fundamentos Epistemológicos y la Transición hacia la Probabilidad Lógica

El sistema jurídico argentino se asienta tradicionalmente en el principio de la sana crítica racional, el cual exige que las sentencias sean una derivación razonada del derecho vigente con aplicación a las circunstancias comprobadas de la causa.7 No obstante, la vaguedad de este concepto ha permitido históricamente una discrecionalidad que la doctrina moderna intenta acotar mediante el uso de la lógica formal y la probabilidad.9 Se distingue fundamentalmente entre la probabilidad estadística o frecuentista, que analiza la repetición de eventos en clases generales, y la probabilidad lógica o inductiva, que se ocupa del grado de confirmación que un conjunto de elementos de juicio otorga a una hipótesis fáctica específica.9

El Teorema de Bayes, formulado originalmente por el reverendo Thomas Bayes y desarrollado por Pierre-Simon Laplace, ofrece la estructura matemática para realizar esta transición de manera racional.4 En el razonamiento probatorio, permite que el juez actualice su creencia inicial sobre la veracidad de un hecho (probabilidad a priori) a medida que se incorpora nueva evidencia al proceso, resultando en una probabilidad revisada (probabilidad a posteriori).2 Este enfoque comparativo implica evaluar la performance de las hipótesis en competencia (por ejemplo, "el daño fue causado por el trabajo" frente a "el daño es de origen degenerativo") a la luz del material probatorio disponible.3

El Teorema de Bayes como Herramienta de Inferencia Inversa

En la práctica judicial, el magistrado raramente presencia los hechos; su tarea consiste en realizar una inferencia inversa: partiendo de los rastros o evidencias presentes, debe reconstruir la causa probable en el pasado.2 La fórmula de Bayes es el instrumento lógico por excelencia para esta tarea. Matemáticamente, se expresa de la siguiente forma:

Donde cada término posee un significado jurídico preciso en el marco del proceso argentino:

Término

Concepto Jurídico-Probabilístico

Función en el Razonamiento del Juez

$P(H | E)$

Probabilidad a posteriori

Probabilidad a priori

Grado de creencia inicial basada en máximas de experiencia o estadísticas previas.

$P(E | H)$

Verosimilitud (Likelihood)

Probabilidad de la evidencia

Probabilidad total de hallar la evidencia, sea la hipótesis verdadera o no.

El uso de esta estructura permite evitar la denominada falacia del fiscal, un error común en la jurisprudencia donde se confunde la probabilidad de observar una evidencia bajo el supuesto de que el acusado es culpable, con la probabilidad de que el acusado sea culpable dado que se halló la evidencia.11 En Argentina, este análisis cobra especial relevancia en pruebas de alta especificidad científica, como los perfiles de ADN en juicios de filiación o criminales, donde la Corte Suprema de Justicia de la Nación ha otorgado un peso determinante a la probabilidad estadística siempre que sea interpretada en el marco del resto de las pruebas.2

Dinámica de la Causalidad en el Derecho Laboral Argentino

El derecho laboral argentino ha transitado por diversas teorías sobre el nexo causal, evolucionando desde visiones simplistas hacia el reconocimiento de la multicausalidad.5 El accidente de trabajo, definido como un acontecimiento súbito y violento, presenta una causalidad generalmente lineal y ostensible.14 Sin embargo, la enfermedad profesional —de gestación lenta, silenciosa y oculta— constituye el terreno donde la lógica bayesiana se vuelve indispensable para deslindar las causas laborales de las extralaborales.5

De la Indiferencia de la Concausa a la Causalidad Adecuada

Durante gran parte del siglo XX, bajo la vigencia de la Ley 9.688, predominó en Argentina la teoría de la "indiferencia de la concausa".5 Según esta doctrina, si el trabajo había contribuido en alguna medida a acelerar o manifestar una dolencia preexistente del trabajador (predisposición biológica), el empleador era responsable por la totalidad de la incapacidad resultante.13 Esta visión, aunque protectora, carecía de un rigor científico en la atribución de riesgos.

Con la sanción de la Ley de Riesgos del Trabajo (LRT) 24.557 y sus reformas, el sistema se desplazó hacia un modelo de causalidad adecuada, donde solo se indemniza la proporción del daño que puede atribuirse directamente a los factores de riesgo del trabajo.5 Para determinar esta proporción, los peritos médicos y los jueces deben operar con criterios de probabilidad que pueden ser formalizados mediante el razonamiento bayesiano.

Criterios de Hill y Probabilidad Médica

En la pericia médica laboral, la determinación del nexo causal suele apoyarse en los criterios de Hill, los cuales funcionan como modificadores de la probabilidad de la hipótesis laboral.5 Aspectos como la temporalidad (la exposición antecede al efecto), la fuerza de asociación (gradiente dosis-respuesta) y la consistencia de los hallazgos son, en esencia, variables que aumentan la verosimilitud () de que la enfermedad sea profesional.5

La jurisprudencia argentina ha establecido que, ante la falta de exámenes preocupacionales, se genera una presunción en contra del empleador.15 En términos bayesianos, esto implica que la probabilidad a priori de que el trabajador haya ingresado sano es muy alta, y cualquier deterioro posterior que coincida con los riesgos de la tarea eleva drásticamente la probabilidad a posteriori de la responsabilidad patronal.15 El peritaje médico no es una ciencia exacta, pero el uso de estadísticas sobre enfermedades en poblaciones similares permite al juez fundamentar su decisión en un grado de probabilidad prevaleciente.5

El Derecho de Daños y la Teoría de la Pérdida de Chance

Uno de los campos más fértiles para la aplicación de la lógica probabilística en el derecho civil argentino es la pérdida de chance.6 Regulada actualmente en el artículo 1739 del Código Civil y Comercial de la Nación (CCCN), la pérdida de chance se define como la frustración de una oportunidad de obtener un beneficio o evitar un perjuicio, siempre que esa oportunidad sea razonable y guarde un nexo causal con el hecho generador.6

Distinción entre Daño Cierto e Incertidumbre del Resultado

El desafío jurídico de la pérdida de chance reside en su naturaleza dual: el daño es cierto (la desaparición de la oportunidad), pero el resultado final es aleatorio.17 La doctrina argentina, encabezada históricamente por autores como Orgaz y Bustamante Alsina, ha sostenido que no se indemniza el beneficio final perdido (lucro cesante), sino la probabilidad misma que se tenía de alcanzarlo.6

Para cuantificar este daño, se requiere un razonamiento estrictamente probabilístico. Si un deportista de élite es lesionado y no puede participar en una competencia donde tenía un 30% de probabilidades de ganar, la indemnización no debe ser el premio total, sino el 30% de ese valor.17 Este cálculo es una aplicación directa de la esperanza matemática, donde el valor del daño es el producto del beneficio esperado por la probabilidad de su obtención:

Donde:

• es la esperanza del daño o valor de la chance.

• es el valor del beneficio futuro que se aspiraba a obtener.

• es la probabilidad de éxito que existía antes del evento dañoso.

Requisito del Daño (Art. 1739 CCCN)

Interpretación en la Pérdida de Chance

Certeza

La oportunidad debe haber existido fácticamente al momento del daño.

Actualidad o Futuridad

El perjuicio puede proyectarse en el tiempo como una ganancia frustrada.

Relación de Causalidad

El hecho ilícito debe ser la causa directa de la supresión de la oportunidad.

Razonabilidad

La probabilidad debe ser fundada, no una mera especulación conjetural.

La Chance en la Praxis Médica y Profesional

La dinámica de la pérdida de chance es especialmente relevante en la mala praxis médica. Cuando un diagnóstico tardío reduce las posibilidades de supervivencia de un paciente del 80% al 20%, el daño resarcible es la pérdida de ese 60% de probabilidad de vida.21 En estos casos, el Teorema de Bayes permite a los jueces evaluar el testimonio de los expertos no como una verdad absoluta, sino como una asignación de probabilidades condicionadas a la diligencia debida.7

Cuantificación de Daños Personales: El Modelo de Hugo Acciarri

La República Argentina ha dado un paso fundamental hacia la transparencia judicial con la exigencia de fundamentar las indemnizaciones por incapacidad física o muerte mediante fórmulas matemáticas.22 El artículo 1746 del CCCN establece que la indemnización debe consistir en el valor presente de un capital que genere rentas destinadas a cubrir la disminución de la capacidad productiva del damnificado, agotándose al final del período de vida laboral probable.23

Fórmulas Financieras vs. Probabilísticas

Tradicionalmente, los tribunales argentinos utilizaban fórmulas de renta constante como "Vuoto" o "Marshall", las cuales asumían que el ingreso del trabajador se mantendría idéntico durante toda su vida.23 No obstante, el Dr. Hugo Acciarri ha propuesto y difundido modelos de rentas variables y probables que se ajustan mejor a la realidad económica y biológica.20

El aporte de Acciarri reside en tratar las variables del cálculo no como certezas, sino como probabilidades revisables bajo una lógica bayesiana.20 Una fórmula que capta variaciones —como el crecimiento esperado de los ingresos en un joven o la disminución de la productividad con la vejez— es superior porque permite introducir estadísticas públicas (como la Encuesta Permanente de Hogares) como probabilidades a priori para cada período de la vida del sujeto.20

El Razonamiento Probatorio y la Decisión Judicial

La aplicación del Teorema de Bayes en la dinámica del derecho argentino no se limita a la cuantificación, sino que constituye un patrón de razonamiento para la determinación de la verdad material de los hechos.1 El proceso judicial es concebido como un método de búsqueda de la verdad por correspondencia, donde los enunciados fácticos deben reflejar la realidad en la medida en que la evidencia lo permita.1

Axiomas de Kolmógorov y Estrategias de Decisión

Andrés Blanco y otros doctrinarios proponen que la decisión judicial debería estructurarse siguiendo los axiomas del matemático ruso Andréi Kolmógorov como plataforma de consistencia.26 Estos axiomas aseguran que el juez maneje un espacio muestral completo donde la suma de las probabilidades asignadas a hipótesis alternativas y excluyentes sea igual a la unidad (1).26

Esta estrategia judicial por etapas implica:

1. Definición del espacio muestral: Identificar todos los relatos posibles sobre cómo ocurrió el hecho (hipótesis fiscal vs. hipótesis de la defensa; causa laboral vs. causa degenerativa).26

2. Asignación de probabilidades iniciales: Basadas en máximas de experiencia y tasas base de ocurrencia.2

3. Actualización Bayesiana: Modificar estas probabilidades conforme se incorporan testimonios, pericias y documentos.3

4. Estándar de prueba: Determinar si la probabilidad a posteriori alcanza el umbral necesario para la condena o la atribución de responsabilidad (por ejemplo, "más allá de toda duda razonable" en lo penal o "preponderancia de la prueba" en lo civil).3

La Prueba Pericial y el Conocimiento Experto

En el derecho argentino, la prueba pericial es el vehículo principal para el ingreso del conocimiento científico al proceso.28 Sin embargo, la doctrina advierte sobre el peligro de una actitud "deferencialista", donde el juez acepta el dictamen del experto sin escrutar su metodología.12 El uso de la probabilidad bayesiana permite al juez interrogar al perito sobre la tasa de error de sus métodos y sobre la fuerza de la evidencia en relación con hipótesis alternativas.11

En casos de daños ambientales o responsabilidad por productos defectuosos, donde los nexos causales son a menudo estadísticos, el razonamiento probabilístico es la única vía para evitar la impunidad por falta de una "certeza absoluta" que la ciencia no puede proveer.7 La CSJN ha recordado que el juez es el "perito de peritos", y su función es integrar la probabilidad técnica en una decisión jurídica justa y percibida como tal por la sociedad.1

Desafíos y Críticas al Modelo Bayesiano

A pesar de su solidez lógica, el bayesianismo judicial enfrenta críticas sustanciales en la doctrina argentina. Juan Pedro Colerio señala que, si bien la probabilidad estadística es útil, no parece ofrecer por sí misma un modelo general de razonamiento probatorio aplicable a todos los casos, defendiendo en su lugar una probabilidad lógica que racionalice la incertidumbre sin reducirla a números arbitrarios.9

La Subjetividad de las Probabilidades a Priori

La principal objeción al Teorema de Bayes es la dificultad de asignar un valor numérico a la probabilidad a priori ().2 En un proceso judicial, ¿qué valor inicial debe asignar el juez a la culpabilidad de un demandado antes de ver las pruebas? Asignar un valor de 0,5 parece arbitrario, mientras que asignar 0 impediría que la fórmula funcione.2 Algunos autores proponen que las opciones a priori deben basarse en información objetiva externa al caso concreto o en presunciones legales que desplacen la carga de la prueba.4

Complejidad y Riesgo de Deshumanización

Existe el temor de que la "matematización" del derecho aliene a los ciudadanos del sistema de justicia, convirtiendo los juicios en debates crípticos entre expertos estadísticos.30 Además, la sociedad argentina demanda condenas basadas en la verdad material, y el lenguaje de las probabilidades puede ser percibido como una renuncia a esa búsqueda en favor de un pragmatismo técnico.1 No obstante, los defensores del modelo argumentan que la honestidad intelectual requiere reconocer que rara vez tenemos certezas absolutas, y que el teorema de Bayes simplemente hace explícito lo que el cerebro humano ya realiza de forma intuitiva y, a menudo, defectuosa.4

Futuro de la Dinámica Probabilística: Inteligencia Artificial y Algoritmos

El derecho argentino se encuentra en el umbral de una nueva era marcada por la inteligencia artificial generativa y el uso de algoritmos para la gestión de causas.32 Las redes bayesianas son la base de muchos de estos desarrollos tecnológicos, permitiendo predecir la probabilidad de éxito de una demanda o asistir en la detección de fraudes laborales.4

Sin embargo, la jurisprudencia ha comenzado a establecer límites, señalando que los algoritmos no pueden sustituir el juicio humano, especialmente cuando sus sesgos pueden perjudicar derechos laborales fundamentales.32 La transparencia algorítmica se erige como una garantía constitucional necesaria para que los ciudadanos comprendan cómo se han calculado sus indemnizaciones o cómo se ha valorado la prueba en su contra.12

Conclusiones y Perspectivas

La integración del Teorema de Bayes en la dinámica del derecho laboral y de daños en Argentina representa una herramienta de sofisticación necesaria para abordar la complejidad de las relaciones sociales y científicas contemporáneas. Lejos de ser un ejercicio frío de aritmética, la lógica probabilística ofrece un marco para la justicia que es a la vez riguroso y transparente.

En el ámbito laboral, permite una transición justa desde la responsabilidad absoluta hacia una atribución de riesgos basada en la multicausalidad científica. En el derecho de daños, proporciona la única metodología válida para cuantificar la pérdida de chance y cumplir con el mandato de fundamentación objetiva de las indemnizaciones. La consolidación de este giro epistémico dependerá de la formación continua de los magistrados y abogados en el razonamiento probatorio racional, asegurando que la tecnología y la matemática sirvan siempre al propósito último del proceso: la resolución justa de los conflictos en una sociedad democrática.

Fuentes citadas

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2. Inferencia estadística en decisiones judiciales - IIJusticia, acceso: febrero 28, 2026, https://www.iijusticia.edu.ar/docs/cc/Tesis_CGG.pdf

3. Inferencia a la mejor explicación en el razonamiento probatorio: una ..., acceso: febrero 28, 2026, https://revistaargumentos.justiciacordoba.gob.ar/index.php/primera/article/download/367/228/1590

4. Los problemas de Bayes con la justicia - Netquest, acceso: febrero 28, 2026, https://www.netquest.com/blog/blog/es/problemas-bayes-justicia

5. Causalidad y concausalidad en infortunios laborales - Amatraba, acceso: febrero 28, 2026, https://amatraba.org.ar/notas/causa_concausa-6.doc

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