Incertidumbre de medición: nueva definición y alcance técnico en laboratorios

En esta nota comentamos el artículo “Measurement Uncertainty: New Definition, Viewpoints, and Laboratories”, publicado por Marco Pradella en la revista Laboratories en 2026. El trabajo revisa la reformulación reciente del concepto de incertidumbre de medición, examina las objeciones que esa reformulación ha suscitado dentro de la comunidad metrológica y discute sus implicancias prácticas para laboratorios acreditados, en particular bajo ISO/IEC 17025 e ISO 15189. Más específicamente, el paper se concentra en un punto que hoy resulta especialmente relevante: la necesidad de abordar con mayor solidez conceptual y operativa aquellos casos en los que la incertidumbre no puede reducirse cómodamente a un simple parámetro de dispersión asociado a un resultado numérico escalar. [Paper]

Comentario técnico del paper

El artículo de Marco Pradella examina la reformulación reciente del concepto de incertidumbre de medición y sus implicancias para los laboratorios acreditados, especialmente en contextos donde el resultado no es estrictamente escalar ni se expresa como una magnitud numérica simple. El autor toma como punto de partida la formulación presentada en JCGM GUM-1:2023, donde la incertidumbre deja de describirse principalmente como un parámetro asociado a la dispersión y pasa a entenderse como la duda que permanece sobre el valor verdadero del mensurando después de la medición. Según el artículo, esta reformulación amplía el marco conceptual disponible para tratar resultados clasificatorios, cualitativos o nominales, frecuentes en biología, medicina y ensayos complejos. [1]

El trabajo sostiene que la definición tradicional resultaba funcional para muchos resultados cuantitativos, pero mostraba limitaciones cuando se intentaba trasladar el concepto de incertidumbre a situaciones en las que el resultado final surge de procesos multietapa, de clasificaciones o de decisiones cualitativas. En ese sentido, el autor destaca que instituciones como NIST y también desarrollos respaldados por IUPAC han promovido una visión más amplia, en la que la incertidumbre puede representarse no solo mediante dispersión, sino también mediante distribuciones de probabilidad, probabilidades de alternativas o expresiones de confianza compatibles con propiedades cualitativas. [1]

Un eje importante del artículo es la comparación entre ISO/IEC 17025 e ISO 15189. Pradella señala que ISO/IEC 17025 exige evaluar la incertidumbre, aunque contempla casos en los que una evaluación rigurosa puede no ser posible y permite entonces recurrir a principios teóricos o experiencia práctica del método. ISO 15189, en cambio, trata la incertidumbre con bastante más desarrollo: la vincula explícitamente con la validación y verificación de métodos, la aceptación de equipos, la trazabilidad de resultados, la revisión periódica, la documentación de limitaciones y su aplicación a resultados cualitativos obtenidos por umbrales o por etapas intermedias cuantitativas. [1]

Desde la perspectiva operativa, el artículo cuestiona la práctica de declarar la incertidumbre como “no aplicable” en ensayos cualitativos, métodos moleculares, procesos de varias etapas o resultados categóricos. La tesis del autor es que esa salida ya no resulta técnicamente defendible de manera automática, porque actualmente existen guías y documentos complementarios capaces de sustentar enfoques más robustos. Entre ellos menciona desarrollos ISO para materiales de referencia con propiedades cualitativas, procesos multipaso, métodos moleculares y resultados binarios, así como documentos específicos que permiten construir la incertidumbre o la confianza a partir de mediciones intermedias, métricas de calidad, sensibilidad, especificidad u otras formas de evidencia pertinentes. [1]

El artículo también revisa las objeciones formuladas por algunos miembros de la comunidad metrológica frente a la nueva formulación. En particular, expone las críticas del grupo Mari-WG2, que cuestiona el uso del término “duda” por considerarlo impropio de una disciplina que debería expresarse en términos matemáticos, y también la referencia al “valor verdadero”, dado que en la práctica metrológica ese valor no suele conocerse directamente. Pradella no ignora esas críticas, pero adopta una postura claramente pragmática: considera que la continuidad conceptual no debe obstaculizar la resolución de problemas reales de acreditación y evaluación en laboratorios que trabajan con tecnologías emergentes y resultados no tradicionales. [1]

La conclusión del trabajo es inequívoca: hoy los laboratorios disponen de una base conceptual más amplia y de herramientas normativas más desarrolladas para abordar la incertidumbre en escenarios complejos, incluidos aquellos donde el resultado final no se expresa como un número aislado. Por eso, según el autor, ya no resulta aceptable responder de forma rutinaria a los requisitos normativos de incertidumbre con un simple “no aplicable”. El desafío ya no es negar el problema, sino modelarlo con criterio técnico, explicitando qué se mide, qué se infiere, qué fuentes de variación intervienen y cómo debe representarse la duda remanente de manera defendible. [1]

Lectura crítica

El interés del paper no reside solo en la actualización terminológica. Su valor está en poner en evidencia una tensión que muchos laboratorios conocen bien, aunque no siempre la formulen de manera explícita: el vocabulario metrológico clásico fue eficaz para numerosos problemas cuantitativos, pero quedó estrecho frente a resultados cualitativos, clasificatorios o construidos a partir de procesos analíticos complejos. En ese punto, el artículo acierta al señalar que el problema no se resuelve negando la aplicabilidad de la incertidumbre, sino revisando con mayor amplitud cómo se representa y cómo se justifica. [1]

Dicho de otro modo, el texto de Pradella empuja a abandonar una comodidad bastante extendida en ciertos entornos analíticos: declarar que la incertidumbre no aplica simplemente porque el resultado final no adopta la forma de un valor numérico acompañado de una desviación estándar. Esa salida puede haber sido frecuente, pero cada vez resulta menos defendible desde el punto de vista técnico y normativo. [1]

Sin embargo, conviene no leer el artículo como si resolviera por completo el problema. La ampliación conceptual es pertinente, pero no reemplaza el trabajo metrológico de fondo. Sigue siendo necesario establecer con claridad cuál es el mensurando, qué etapas intermedias aportan variabilidad, qué magnitudes o atributos sostienen la decisión final y bajo qué lógica se expresa la duda remanente. La fortaleza de esta nueva visión dependerá, en última instancia, de su capacidad para traducirse en modelos técnicamente explícitos y auditables, no solo en formulaciones más inclusivas. [1]

Referencia

Pradella, M. Measurement Uncertainty: New Definition, Viewpoints, and Laboratories. Laboratories 2026, 3, 4. https://doi.org/10.3390/laboratories3010004