Por qué el azar sostiene los sistemas digitales
Los generadores de números aleatorios (RNG) producen valores impredecibles para simulaciones, seguridad y procesos que deben ser justos como sorteos o muestreos.
Aleatoriedad verdadera vs pseudo
Los generadores pseudoaleatorios usan algoritmos deterministas inicializados con semillas; son rápidos y repetibles.
Los RNG verdaderos obtienen entropía de procesos físicos como ruido térmico cuando la imprevisibilidad es crítica.
Aplicaciones en distintas áreas
Los científicos de datos dependen del azar para simulaciones Monte Carlo, pruebas A/B y muestreo masivo.
La criptografía necesita fuerte aleatoriedad para crear llaves, nonces y tokens resistentes a predicción.
La calidad importa
Una semilla pobre puede producir patrones que atacantes exploten o que sesguen experimentos.
APIs como crypto.getRandomValues() ofrecen más entropía que Math.random() en contextos sensibles.
Casos de uso
- Elegir ganadores de concursos o rifas
- Distribuir carga asignando usuarios a shards
- Generar datasets de prueba para demostraciones
- Seleccionar identificadores únicos con baja probabilidad de colisión
Buenas prácticas
- Documenta la semilla si necesitas secuencias reproducibles
- Usa RNG criptográficos para autenticación o secretos
- Verifica que los rangos generados incluyan ambos extremos cuando sea necesario
- Registra el uso con cuidado para no filtrar semillas sensibles