Un algoritmo robusto de toma de decisiones para manejar la incertidumbre en la planificación profesional mediante un método circular fuzzy intuicionista SWARA-WASPAS

Por qué es tan difícil elegir trayectorias de formación

Muchos estudiantes terminan programas profesionales solo para descubrir que conseguir un buen empleo sigue siendo difícil. Deben elegir entre cursos, servicios de asesoramiento y talleres de búsqueda de empleo mientras las necesidades de los empleadores siguen cambiando. Este artículo analiza cómo diseñar y comparar esos programas de manera que se respete la realidad desordenada del juicio humano, donde los expertos se sienten inseguros, cambian de opinión y no siempre están de acuerdo.

Decisiones en un mundo de dudas

Las decisiones sobre formación profesional implican muchas piezas en movimiento: ajustar habilidades a puestos reales, ayudar a los jóvenes a clarificar sus objetivos, enseñar hábitos de búsqueda de empleo y mantener a las personas empleadas a lo largo del tiempo. Estos factores pueden tirar en distintas direcciones, y expertos como formadores, orientadores y socios industriales a menudo disponen solo de información parcial o incierta. En lugar de obligarles a dar una única puntuación nítida, el estudio permite que sus opiniones reflejen vacilación y duda, captando tanto cuánto favorecen una opción como cuánta incertidumbre sienten al respecto.

Círculos que capturan la incertidumbre

Para ello, el autor utiliza una idea reciente en matemáticas que describe las opiniones como círculos en lugar de puntos únicos. Cada círculo muestra cuánto se inclina un experto a favor o en contra de una opción, además de una franja de incertidumbre alrededor de esa postura. Esta imagen más rica reconoce que un experto puede decir “esto parece bueno, pero no tengo plena confianza”. Sobre esta base, el estudio adapta dos herramientas de clasificación populares: una que decide la importancia de cada factor y otra que puntúa y ordena los programas de formación competidores. Ambas herramientas se reescriben para que funcionen directamente con estos círculos de opinión en lugar de números rígidos.

Ponderar lo que importa y puntuar las opciones

La primera parte del método se centra en ponderar los factores que más importan, como el ajuste entre habilidades y empleos, la claridad con que los estudiantes perciben su carrera, su preparación para postular, la frecuencia de colocación y la duración en el empleo. Los expertos expresan sus opiniones con frases cotidianas como “media” o “muy alta”, que luego se traducen en la forma circular de opinión. El método compara gradualmente los factores entre sí, ajustando sus pesos mientras mantiene visible la vacilación de los expertos. La segunda parte toma varios modelos de formación en competencia, combina todas las opiniones expertas para cada factor y produce puntuaciones usando dos formas diferentes de agregar la evidencia. Las puntuaciones se mezclan luego para ofrecer una clasificación final de los programas.

Prueba en un escenario de formación realista

Para mostrar cómo funciona en la práctica, el autor construye un estudio de caso de un instituto profesional que quiere mejorar los resultados laborales. Se comparan cinco estilos de programa, que van desde una formación de habilidades simple hasta un modelo totalmente integrado que añade planificación estructurada, orientación personal y vínculos con empleadores. Expertos de la docencia, la orientación y la industria valoran cada opción, de nuevo usando lenguaje cotidiano mapeado al sistema de opinión circular. Cuando el método procesa esta información, una opción destaca: combinar formación profesional con asesoramiento básico de carrera ocupa consistentemente el primer lugar, por delante de formaciones más básicas e incluso de esquemas integrados más complejos.

Resultados estables ante un escrutinio más profundo

El estudio comprueba después cuán frágiles son estas clasificaciones. Varía la importancia asignada a los diferentes factores y desplaza el equilibrio entre las dos fórmulas de puntuación. También mide cuán similares son las clasificaciones entre métodos utilizando una prueba estadística estándar. En todas estas comprobaciones, la misma combinación de programa se mantiene en la cima y el orden de las otras opciones cambia muy poco. Esto sugiere que el método no es excesivamente sensible a pequeños ajustes o desacuerdos entre expertos, un requisito clave para su uso en entornos reales de educación y política.

Qué significa el estudio para estudiantes y planificadores

En resumen, el artículo muestra una forma de hacer que las decisiones complejas sobre formación y orientación profesional sean más honestas respecto a la incertidumbre sin volverse caóticas. Al permitir que las opiniones expertas sean difusas y vacilantes, pero aun así combinarlas de forma estructurada, el método identifica opciones que son a la vez eficaces y estables en numerosas pruebas. Para un lector general, la conclusión es que añadir incluso una orientación profesional modesta a la formación profesional puede marcar una diferencia clara y fiable en los resultados de empleo, y que herramientas de decisión cuidadosas y conscientes de la incertidumbre pueden ayudar a escuelas y agencias a elegir esas mejoras con mayor confianza.

Cita: Chen, J. A robust decision making algorithm for handling uncertainty in career planning via a circular intuitionistic fuzzy SWARA WASPAS method. Sci Rep 16, 15953 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-45506-0

Palabras clave: planificación profesional, formación profesional, toma de decisiones, lógica difusa, orientación laboral