Evaluar la probabilidad de falla de un sistema es esencial para evaluar su confiabilidad. Esta probabilidad puede depender significativamente de parámetros determinísticos como parámetros de distribución o parámetros de diseño. La sensibilidad de la probabilidad de falla con respecto a estos parámetros es entonces crítica para el análisis de confiabilidad del sistema o en la optimización del diseño basada en confiabilidad. Aquí, presentamos un nuevo enfoque para estimar las derivadas de la probabilidad de falla con respecto a las entradas determinísticas, donde el sesgo puede ser controlado y el presupuesto de simulación se mantiene bajo. La estimación de sensibilidad se obtiene como un subproducto de una regresión polinómica heterocedástica con una base de datos construida con métodos de simulación. El polinomio proviene de una expansión en serie de Taylor de la integral del dominio de sensibilidad aproximada obtenida con el enfoque Weak. Esta nueva metodología se aplica a dos casos de uso de ingeniería con la estrategia de muestreo de importancia.