Para predecir un accidente te hace falta una bola de cristal

“Quiero predecir cuándo va a ocurrir un accidente.”

Esta frase, sentencia me la lanzó el Director General de unos de nuestros clientes.

En ese momento me vino un flash de “Minority Report”, Tom Cruise de fondo y “precogs”. ¿”PreAccidente”?

No tuve más remedio que  preguntar  “¿cuándo decías que tendrías conexión WiFi en la planta y los mandos intermedios tablets o smartphones? ¿con qué información seremos capaces de cruzarlo?”

A veces, hay que ayudar a poner las cosas en contexto. Antes de correr, hay que aprender a caminar.

Los datos nos proporcionan conocimiento. El conocimiento nos ayuda a tomar decisiones acertadas. Y las decisiones acertadas aumentan las probabilidades de mejorar el desempeño organizacional. Sencillo, ¿no?

Quizá no tanto. Las nubes de datos no son útiles por sí solas.

¿Por qué el Big Data genera tantas expectativas?

Porque a la mayoría no nos gusta ser responsables de las decisiones que tomamos.

Y tomar decisiones estresa. 

Sobre todo si luego no son acertadas.

Por eso preferimos confiar en que otros las tomen por nosotros.

A ver, si tienes una información relevante y equivalente a 40 millones de millones de folios en tu base de datos, tienes Big Data.

En ese momento, quizá puedas llegar a alguna conclusión interesante … aunque cuidado, quizá puedas llegar a conclusiones absurdas si juntas 2 líneas de datos en un gráfico puedes obtener titulares como:

  • “El consumo de queso es un factor para morir ahogado entre tus sábanas”
  • “Si tienes entre entre 24 y 35 años sufrirás un corte en alguno de tus dedos”
  • “Si eres autónomo tienes un 30% de probabilidades menos de sufrir un accidente que un trabajador por cuenta ajena”

Si quieres conocer conclusiones paradójicas del Big Data, en este enlace puedes pasar un buen rato

Comenzar con la pregunta adecuada abre la puerta a las respuestas, convirtiendo la información en una herramienta práctica, no solo en una expectativa.

Pero esa expectativa fácilmente se viene abajo si nos centramos en el volumen, que casi nunca tenemos.

Hay que centrarse en la calidad, que casi siempre olvidamos.

Las claves, que siempre las hay.

No vale con escupir datos. Los datos deben respaldar una buena toma de decisiones.

El buen dato debe responder 4 preguntas:

  • ¿Estamos mejorando?
  • ¿En qué situación podría tener consecuencias graves o catastróficas?
  • ¿Cuáles son los principales factores que contribuyen a nuestros incidentes y exposiciones?
  • ¿Cómo podemos eliminar, minimizar o controlar esos factores?

En la basura es donde acaban muchos análisis por no saber adaptarse al público al que van destinados.

Los técnicos y responsables de seguridad y salud deben traducir los datos en lenguaje comprensible para la dirección y para los empleados.

Si hablamos del índice de incidencia…

  • Al empleado que está a pie de campo no le importa mucho (o nada) el índice de incidencia de accidentes de tu empresa.
  • A tu director le importará en la medida que esté por encima o por debajo de la media del sector o de tus competidores.

¿Y el número de comunicados de riesgo registrados?

  • La dirección querrá saber para qué sirven (qué beneficios se obtiene con ello) y si son eficaces (si se pierde el tiempo o no).
  • A ti, como responsable de seguridad y salud, la calidad de esos comunicados de riesgo y si realmente están incidiendo o no en una mejora de la cultura preventiva (índice de participación).
  • A los empleados que los realizan, si le comunican si se tiene en cuenta o no, y si se soluciona o no (tiempo de solución, tasa de solución)

¿Y todo esto te vale para predecir un accidente?

No.

¿Y el big data me dirá cuándo ocurrirá un accidente?

Tampoco.

¿Entonces?

Para predecir un accidente te hace falta una bola de cristal.

Si quieres mejorar el desempeño en seguridad y salud en tu organización, hace falta provocar el cambio.

Las conclusiones interesantes tienen impacto si se saben transmitir. Y no hacen falta teras y teras de información.

El hecho de que en las inspecciones detectemos continuamente que en las vías de evacuación hay obstáculos o que falta señalización no significa que vayamos a tener un incendio. Implica que en caso de haber un incendio el resultado será catastrófico.  Si transmitimos que en el 95% de los incendios con víctimas mortales no estaba correctamente implantado el plan de evacuación o emergencia, tendrá un impacto muy diferente a decir que en el 70% de tus instalaciones las vías de evacuación no están despejadas de obstáculos.

Los datos deben presentarse en términos significativos, de forma simple, clara y sin información confusa.

Y para llegar a la relevancia del dato necesitas información centralizada e interconectada. 

La buena noticia es que hoy en día tenemos al alcance de unos pocos clics mucha información, herramientas más o menos sofisticadas, que permiten llegar a conclusiones muy interesantes.

 

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