Prevención de Riesgos Laborales y Big Data

Hace tiempo tuve una conversación inspiradora con el Director General de uno de nuestros clientes. En un momento dado, me lanzó esta frase “Manuel, estoy deseando poner 6conecta en marcha, digitalizar la gestión de prevención de riesgos laborales y obtener toda la información posible para analizarla. Quiero predecir cuándo va a ocurrir un accidente.”

En ese momento me vino un flash de “Minority Report”, Tom Cruise de fondo y “precogs”. ¿”PreAccidente”? El homólogo de “PreCrimen” para la Gestión de Prevención de Riesgos Laborales.

Esquivé la pregunta… “Esto… ¿cuándo decías que tendrías conexión WiFi en la planta y los mandos intermedios tablets o smartphones? ¿con qué información seremos capaces de cruzarlo?” Un poco por ayudar a aterrizar los objetivos del proyecto, y otro poco por mostrar que 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… o quizá no tanto. Los datos no son útiles por sí solos.

La paradoja del Big Data

¿Por qué el Big Data genera tantas expectativas? Porque a la mayoría no nos gusta ser responsable de las decisiones que tomamos. Sobre todo si no son acertadas.

¿Sabemos qué es el Big Data? Pues si tienes una información equivalente 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. Algo así como “El consumo de queso es un factor para morir ahogado entre tus sábanas” o “Si tienes entre entre 24 y 35 años sufrirás un corte en alguno de tus dedos” o “Si eres autónomo tienes un 30% de probabilidades menos de sufrir un accidente que un trabajador por cuenta ajena”. Titulares carne de cañón para periódicos.

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

¿Cuáles son las preguntas básicas que queremos que respondan nuestros datos? Comenzar con la pregunta 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) y no en la calidad (que casi siempre olvidamos). O cuando no hemos pensado mucho en nuestro objetivo. ¿Es lo mismo predecir que prevenir?

Claves para surfear sobre la ola de datos de seguridad y salud

Si tenemos los datos en cantidad, tiempo y formas correctos, ¿estamos utilizando las herramientas analíticas apropiadas para comprender y utilizar más plenamente la información?

Los datos deben respaldar una buena toma de decisiones. Lo peor que puedes hacer es coger el dato y escupirlo, tal cual. O cruzarlo con otro otro sin criterio. El buen dato, debe responder 3 preguntas: a) ¿Estamos mejorando? b) ¿En qué situación podría tener consecuencias graves o catastróficas? c) ¿Cuáles son los principales factores que contribuyen a nuestros incidentes y exposiciones? d) ¿Cómo podemos eliminar, minimizar o controlar esos factores?

¿Quién va a consumir el dato?. He visto acabar excelentes análisis con datos e información en la basura por no saber adaptarse al público al que va destinado. Los técnicos y responsables de seguridad y salud deben saber traducir esos datos a un lenguaje capaz de ser interpretado con éxito por la dirección y no solo deben considerar qué datos necesitan para liderar la gestión preventiva

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 benficios 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 de seguridad (índice de participación). A los empleados que los realizan, si se lo que comunican se tiene en cuenta o no, y si se soluciona o no (tiempo de solución, tasa de solución)

Los datos deben proporcionar información accionable. Las organizaciones tienden a recopilar muchos datos de seguridad (y de cualquier cosa), pero no siempre de manera que arrogen luz sobre lo que sucede en relación con los riesgos y peligros. Para predecir un accidente no te hacen falta teras y teras de información. Te hace falta una bola de cristal. Para mejorar el desempeño en seguridad y salud, hace falta provocar el cambio.

A veces, es necesario saber realizar regresiones lineales y hacer correlaciones. Por ejemplo, probar a vincular datos de incidentes con otras fuentes de información. Tenemos que ir más allá del análisis tradicional de nuestros datos de incidentes, datos de observación, datos de auditoría, etc. Las conclusiones interesantes empiezan a surgir cuando comenzamos a probar relaciones y causas no tradicionales. Esto sólo lo consigues probando.

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 60% 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. Si quieres analizar tendencias, utiliza series temporales. Si quieres utilizar un punto de vista más analítico, los índices de frecuencia de incidentes o participación (que consideran las diferencias de tamaño de la población) son mejores para comprender las diferencias en los resultados, mientras que el número total de incidentes participaciones es más útil para una comunicación general.

Por último, disponer de toda la información más o menos centralizada, o interconectada. Si tienes que bucear entre todas las fuentes de información que hay en tu empresa, es posible que para cuando quieras aplicar o tener en consideración las 4 claves anteriores, ya estés cansado. Y, ahí llegarás al punto inicial, “escupir el dato”.

Como profesionales de la prevención de riesgos laborales estamos ante una oportunidad única. Debemos aprovechar la ola tecnológica en la medida de nuestras posibilidades y aplicarla con criterio.

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