Una colisión en el aire (MAC) es un evento fatal con trágicas consecuencias. Para reducir el riesgo de una MAC, es imperativo entender los precursores que la desencadenan. Un precursor principal de una MAC es la pérdida de separación (LOS) o una infracción de separación. Este estudio desarrolla un modelo para identificar los factores que contribuyen a una LOS entre pares de aeronaves. Se utiliza un modelo de Red Bayesiana (BN) para estimar las dependencias condicionales de los factores que afectan la criticidad, es decir, cuán cerca ha estado la LOS de convertirse en una colisión. Este modelo probabilístico se construye utilizando el software GeNIe a partir de datos (basados en una base de datos creada a partir del análisis de incidentes) y el juicio de expertos. Los resultados del modelo permiten identificar cómo los factores relacionados con el escenario, el factor humano (ATC y tripulación de vuelo) o los sistemas técnicos, afectan la criticidad de la LOS. Con base en esta información, es posible excluir elementos irrelevantes que no contribuyen o cuya influencia podría ser despreciada, y priorizar el trabajo en los más importantes, con el fin de aumentar la seguridad de la ATM.