La toma de decisiones necesita basarse en información, no toda la información genera la inteligencia capaz de prevenir riesgos y evitar la “culpa in vigilando” . En las organizaciones del siglo XXI hace falta conjugar información y formación, vivimos en un mundo VUCA donde el conocimiento y la predecibilidad son claves para adaptarse a él; por tanto, demasiada información en manos de personas con poca formación es sinónimo de decisiones carentes de inteligencia.
Cuando la información se recopila y analiza con la intención de obtener resultados que permitan tomar las decisiones adecuadas para adoptar las medidas que prevengan o disminuyan el efecto de los riesgos, nos acercamos a lo que se conoce como inteligencia[1], que dista mucho del "Big Data"[2] (mal llamada inteligencia empresarial) y de la llamada Inteligencia Artificial[3].
La inteligencia bien aplicada requiere además de la creación del ciclo de la inteligencia, compuesto de: 1. Planificación y Dirección 2. Recolección 3. Procesamiento 4. Análisis y Producción 5. Difusión.
La gestión del riesgo requiere de información para poder adoptar las medidas oportunas para combatirlo, pero: ¿Las organizaciones disponen de información veraz y actualizada sobre sus riesgos? ¿Disponen de las personas capaces de tomar decisiones sobre estos? ¿Son Proactivas o Reactivas respecto de sus riesgos? ¿Previenen desde el incidente o solo detectan el accidente? ¿Toman decisiones inteligentes?
Hacer la información más visual y con capacidad de poder ser analizada y compartida con todos los niveles de la organización, ayuda a mejorar la gestión del riesgo, los Sistemas Inteligentes de Análisis y Gestión del Riesgo gozan de esta capacidad y de la posibilidad de que las organizaciones eviten la "Culpa in vigilando"[4].
Los Sistemas Inteligentes de Análisis y Gestión del Riesgo, mediante la utilización de algoritmos, permiten realizar las mediciones de las que actualmente carecen las organizaciones, no solo sobre los Riesgos Laborales, sino sobre cualquier tipo de Riesgo, permitiendo detectar el incidente sin repercusión y activando una medida correctora de forma proactiva que impida mayores consecuencias y evite el potencial accidente, midiendo la frecuencia diaria de incidencias en cada uno de los procesos y mostrando incluso conductas no evaluadas capaces de generar incidentes y accidentes, con la importantísima ventaja añadida de medir los niveles de cumplimiento de la organización, generar un informe diario sobre cada una de las medidas preventivas implantadas en sus procesos y facilitar un histórico del cumplimiento, todo ello contenido en un archivo de datos e imágenes que lo muestren y le confiera valor probatorio.
Debemos recordar que el control de incidentes evita accidentes, poder acreditar de forma fehaciente este control sobre el incidente por parte de la organización puede impedir que el accidente tenga consecuencias sancionadoras o que deriven responsabilidades civiles o penales.
A modo de ejemplo sobre el control de riesgos en nuestro país, podemos exponer que la prevención del riesgo más extendida actualmente y con mayor calado en las organizaciones es, sin duda, la Prevención de Riesgos Laborales y podríamos apuntar que existen muchos servicios de PRL, propios y ajenos, muy profesionales y que realizan el análisis, la evaluación, la implantación y gestión integrada de la actividad preventiva en esta materia, pero por desgracia son incapaces de medir el riesgo real en tiempo real en cada proceso de una organización, ya que el mecanismo actual de prevención básicamente está asentado en el análisis de la información sobre incidentes y accidentes que causen daños o lesiones, podríamos decir que es un análisis más reactivo que proactivo.
Esto se debe a que las organizaciones carecen de datos sobre el cumplimiento e incumplimiento real de las medidas preventivas que adoptan, sobre la frecuencia de incumplimientos "invisibles" porque no generan incidentes ni accidentes con daños, sobre procesos esporádicos que ni siquiera se han detectado y mucho menos analizado o evaluado su riesgo. Esto significa que la prevención de los riesgos más extendida e implantada en nuestro país está basada en el análisis de los datos históricos sobre incidentes y accidentes de la organización en cuestión, de la experiencia adquirida estudiando otras organizaciones similares, en la experiencia del servicio de PRL, etc…. siendo en la mayor parte de los casos un intangible con costes que las organizaciones asumen pero que no valoran adecuadamente, confundiendo la inversión con un gasto, puesto que la pregunta que se hacen es: Si no ocurre un accidente ¿cuántos hemos evitado? y si ocurre un accidente ¿para qué sirven?
En resumen, Sistemas Inteligentes de Análisis y Gestión del Riesgo permiten que las organizaciones hagan de su Política de Prevención de Riesgos algo tangible que puedan comunicar y difundir fácilmente entre los miembros de la organización y capaz de proporcionarles una prueba documentada de cara a evitar sanciones administrativas o responsabilidad en el orden civil o penal, en definitiva, conocer el porqué de la inversión.
Si busca la mejora continua en la incidencia de los riesgos, ya puede disponer de esta herramienta de control y prevención en tiempo real mediante la aplicación de Sistemas Inteligentes de Análisis y Gestión del Riesgo, que además crearán un histórico del cumplimiento en prevención de riesgos, informatizado y personalizado para su organización. 720º CH Riesgos.
[1] La página de ASR. Concepto de Inteligencia. Recuperado de https://www.intelpage.info/concepto-y-tipos.html. Inteligencia es: la conversión de la información recolectada usando fuentes muy variadas en conocimiento mediante un proceso de análisis. La misión de la inteligencia es proporcionar al Gobierno información útil, seguridad, y procedimientos no convencionales, para contribuir a que se adopte y ejecute la mejor decisión, previniendo y disminuyendo los riesgos.
[2] Mediacloud. Definición de Big Data. Recuperado de https://blog.mdcloud.es/que-es-big-data-y-para-que-sirve/. Big Data: no nos referimos únicamente a los datos, sino sobre todo a la capacidad de poderlos explotar para extraer información y conocimiento de valor para nuestro negocio. La finalidad del Big Data es poder diseñar nuevos productos y servicios basándose en los nuevos insights que adquirimos sobre nuestros clientes, sobre nuestra competencia o el mercado en general.
[3] Inteligencia Artificial. Real Academia Española. Recuperado de https://dle.rae.es/inteligencia#2DxmhCT. Inteligencia Artificial: Disciplina científica que se ocupa de crear programas informáticos que ejecutan operaciones comparables a las que realiza la mente humana, como el aprendizaje o el razonamiento lógico.
[4] Prevencionar. Reflexiones Jurídicas: Ámbito de aplicación de la culpa "In Vigilando" del Empresario. Recuperado de https://prevencionar.com/2015/09/28/reflexiones-juridicas-ambito-de-aplicacion-de-la-culpa-in-vigilando-del-empresario/. Culpa in vigilando: Además de adoptar las medidas preventivas, hace falta el deber de vigilancia del empresario que se configura, no como una obligación preventiva específica cuyo incumplimiento pueda provocar el reproche administrativo sancionador, sino como un deber instrumental que modula el cumplimiento de las normas que en materia de prevención de riesgos laborales establecen medidas de seguridad y salud específicas. Así, en virtud de este deber de vigilancia el empresario ha de tener presente que no basta con un cumplimiento formal de las medidas preventivas sino que es necesario que una vez adoptadas garantice su efectividad, ya que como destaca la STS de 17 de mayo de 1995 (RJ 1995/4145), la finalidad de la legislación en materia de prevención de riesgos laborales "no es meramente que se cumplan las obligaciones o deberes formales y sí que se adopten", se cumplan efectiva y realmente las medidas de seguridad previstas para evitar los peligros que la actividad laboral en cada caso pueda comportar, se trata en definitiva de proteger la salud y la vida de los trabajadores a través del cumplimiento de unas medidas concretas de seguridad y por ello no basta con acreditar que existen o que se han propuesto tales medidas de seguridad y si necesariamente que se hayan adoptado o cumplido.
