Seguridad Basada en Datos – Cuando la Información se Transforma en Prevención

En los artículos anteriores revisamos cómo una gestión de riesgos sólida, el desarrollo permanente de la cultura de seguridad y el rol activo de las personas son pilares fundamentales para prevenir accidentes. Para que estos elementos se mantengan en el tiempo, es necesario contar con un sistema que permita tomar decisiones oportunas y bien enfocadas. Aquí es cuando la seguridad basada en datos toma un rol clave, ya que nos permite dar un salto en la gestión preventiva, mejorando la calidad de las decisiones, anticipando situaciones de riesgo y fortaleciendo el aprendizaje organizacional.

Tener datos no es suficiente. La información solo genera valor cuando se analiza, se comprende y se traduce en acciones concretas. Un checklist completado, un hallazgo registrado o un incidente reportado no previenen accidentes por sí mismos. Lo que realmente importa es la capacidad de la organización para aprender de esos datos y ajustar su forma de trabajar.

Datos que generan aprendizaje, no solo cumplimiento

Uno de los riesgos de la digitalización es caer en una gestión centrada únicamente en el cumplimiento: muchos registros, muchos indicadores, pero poco análisis. Una seguridad basada en datos requiere cambiar el enfoque y usar la información para identificar patrones, entender tendencias y anticipar situaciones de riesgo antes de que se materialicen.

Por ejemplo, el análisis sistemático de hallazgos puede mostrar que ciertos riesgos se repiten en una misma etapa del proceso, o en determinados turnos. De la misma forma, la investigación de incidentes, incluso aquellos sin lesión, permite identificar debilidades en los controles, fallas organizacionales o brechas en la capacitación.

La digitalización facilita este aprendizaje al centralizar la información, generar reportes automáticos y permitir comparaciones en el tiempo. Pero el aprendizaje ocurre cuando líderes y equipos conversan sobre los datos, reflexionan y toman decisiones correctivas.

Nuevos indicadores para anticipar, no solo reaccionar

Tradicionalmente, la seguridad se ha medido con indicadores reactivos, como la tasa de accidentes o días perdidos. Si bien siguen siendo relevantes, estos indicadores miran el pasado. Hoy es posible incorporar indicadores proactivos, que ayudan a anticipar escenarios de riesgo.

Algunos ejemplos son: porcentaje de controles críticos verificados, cantidad de hallazgos repetidos, tiempos de cierre de acciones correctivas, participación en reportes de riesgos o cumplimiento de inspecciones planificadas. Estos indicadores permiten evaluar si el sistema preventivo está funcionando según lo planificado.

Cuando estos datos se revisan periódicamente y se integran a la toma de decisiones, la seguridad deja de ser reactiva y se convierte en una gestión que se anticipa y que aporta a objetivos de productividad, calidad junto a los de prevención.

Inteligencia Artificial: el siguiente paso en la prevención

La incorporación de Inteligencia Artificial (IA) abre nuevas oportunidades para profundizar este enfoque. Para esto se requiere un rediseño de procesos, que incorpore a las personas desde las primeras etapas, con objetivo de potenciar sus capacidades de análisis y decisión.

Constantemente aparecen nuevos ejemplos de cómo podemos aplicar la IA en la prevención de riesgos; análisis de grandes volúmenes de datos, priorización de riesgos, detección temprana de desviaciones, apoyo en investigación de incidentes, o asistentes digitales que orientan sobre controles críticos, procedimientos y buenas prácticas en terreno, entre muchas otras posibilidades. Revisaremos las oportunidades que nos presenta la IA en futuros artículos.

En estos últimos cuatro artículos hemos recorrido un camino sobre como la prevención efectiva no se construye con soluciones aisladas, sino con la integración coherente de método, cultura, personas y aprendizaje. Partimos con la metodología, que nos da una estructura de trabajo; avanzamos hacia la cultura, ya que los sistemas solo funcionan cuando se convierten en valores y formas de actuar compartidas; luego pusimos a las personas en el centro, pues son quienes transforman las reglas en comportamientos seguros; y finalmente incorporamos los datos y la tecnología como herramientas para decidir mejor, anticiparse y aprender. Es así como la tecnología, que no es un fin en sí mismo, se transforma en un aliado para prevenir accidentes y sostener organizaciones seguras en el tiempo.