Estudiar la fiabilidad de sistemas complejos utilizando técnicas de aprendizaje automático implica enfrentar una serie de desafíos técnicos y prácticos, que van desde la naturaleza intrínseca del sistema y los datos hasta las dificultades en la modelización y el despliegue efectivo de modelos en escenarios del mundo real. Este estudio compara la efectividad de las técnicas estadísticas clásicas y los métodos de aprendizaje automático para mejorar el análisis de sistemas complejos en evaluaciones de fiabilidad. Nuestro objetivo es demostrar que en muchas aplicaciones prácticas, los algoritmos estadísticos tradicionales producen con frecuencia resultados más precisos e interpretables en comparación con los métodos de aprendizaje automático de caja negra. La evaluación se lleva a cabo utilizando tanto datos del mundo real como escenarios simulados. Informamos los resultados obtenidos de algoritmos de modelización estadística, así como de métodos de aprendizaje automático que incluyen redes neuronales, K-vecinos más cercanos y bosques aleatorios.