¿Cuál es el futuro de la prevención de emergencias? Explorando los desafíos de confiar en la inteligencia artificial en la gestión del Medio Ambiente, la Salud y la Seguridad.

La inteligencia artificial (IA) está en todas partes. Integrada en nuestra vida cotidiana, desde nuestras aplicaciones de viajes compartidos hasta los algoritmos en nuestros canales de redes sociales, la IA tiene el potencial de revolucionar todas las industrias. Sin embargo, hay una serie de desafíos que muchas tecnologías aún deben superar antes de que realmente puedan implementar la IA, y ese es especialmente el caso en la industria de la gestión de riesgos.

Hoy en día, las empresas de todas las industrias confían en los procedimientos de medio ambiente, salud y seguridad (EHS) para promover un lugar de trabajo más seguro y compatible. Esencial para las estrategias de gestión de riesgos de las empresas, los programas de EHS se utilizan comúnmente para ayudar a las empresas a evitar eventos no deseados. Muchos esperan que la IA pueda ayudarlos a comprender cómo los eventos de EHS están afectando sus resultados. Sin embargo, hasta la fecha, predecir la causa raíz compleja de un evento no deseado ha sido difícil, si no imposible.

Para que las empresas realmente aprovechen el poder de la inteligencia artificial en las plataformas de EHS, primero deben asegurarse de tener la infraestructura para implementar estrategias de datos de gestión de riesgos integradas. Estos deben extenderse a cada unidad de negocio para comprender claramente los factores de riesgo que podrían causar un incidente. A través de una visión integral de su entorno de riesgo, las empresas pueden aprovechar mejor las plataformas de EHS y acercarse a la utilización de la inteligencia artificial para predecir eventos no deseados.

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Volviendo a los conceptos básicos de la gestión de EHS

Desarrollar una estrategia sólida de EHS es esencial. Como base de la estrategia de gestión de riesgos de las empresas, los programas de EHS ayudan a las empresas a prevenir incidentes en el lugar de trabajo que podrían afectar negativamente a los trabajadores, las operaciones comerciales, el entorno circundante, las comunidades y los activos físicos.

Para comprender realmente la importancia de la gestión de EHS, echemos un vistazo al derrame de petróleo de British Petroleum (BP) Deepwater Horizon . En abril de 2010, una plataforma de perforación petrolera explotó, causando el mayor derrame de petróleo en la historia de las operaciones de perforación petrolera marina. Liberando 134 millones de galones de petróleo en el Golfo de México durante un período de 87 días, el derrame de petróleo mató a miles de animales marinos, contaminó hábitats y echó a perder millas de costa para animales y humanos por igual.

Durante la investigación, se descubrió que BP había tomado una serie de decisiones operativas que aumentaron drásticamente el riesgo en varias áreas críticas. Por ejemplo, los empleados de BP testificaron que en lugar de considerar su seguridad ocupacional en sus evaluaciones de desempeño, fueron juzgados por la rapidez con que realizaban una tarea porque las tareas completadas más rápidamente reducían el costo general de un proyecto.

Este incidente, y muchos otros similares, muestra la importancia de las operaciones integradas que permiten que la gestión de riesgos ambientales, de salud y seguridad influya en la gestión de riesgos empresariales. Cuando las organizaciones dan prioridad a la gestión de riesgos financieros sobre la gestión de riesgos no financieros, existe una mayor probabilidad de que se produzcan incidentes perjudiciales importantes.

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Sin embargo, eventos importantes como Deepwater Horizon también ilustran la colisión y, a veces, el conflicto entre la práctica de gestión de riesgos y la información de gestión de riesgos. Como sabemos, hoy en día existen enormes cantidades de datos en las empresas. Mientras existan esos datos, el desafío y la oportunidad es aprovechar esos datos para tomar decisiones informadas y combinar los méritos de los datos de gestión de riesgos con la cultura de riesgo y la toma de decisiones de una organización.

Según Disaster Recovery Journal, el 64% de las organizaciones en 2020 todavía utilizaban herramientas y métodos ad hoc para gestionar la continuidad del negocio y la gestión de riesgos. Este enfoque tradicional no proporciona la velocidad, la escala y la agilidad necesarias para mantenerse al día con el entorno empresarial actual. Empresas

necesitan acceso rápido y eficiente a datos integrados de riesgos operativos y empresariales en áreas como salud, seguridad, medio ambiente e impacto social.

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Para que las empresas aprovechen la inteligencia artificial, primero necesitan una comprensión holística de los riesgos en todo el negocio, no solo dentro de cada unidad de negocio. Es la interconectividad entre las personas, los procesos, los eventos, los departamentos y los controles dentro de una organización lo que proporciona la información más profunda necesaria para identificar los riesgos y, por lo tanto, prevenir resultados no deseados de manera proactiva. Una vez que esta infraestructura esté en su lugar, las empresas pueden comenzar a pensar en cómo la IA puede desempeñar un papel en su estrategia de gestión de riesgos.

Desglose de la naturaleza aislada de la gestión de EHS

A pesar del hecho de que muchos riesgos atraviesan disciplinas, como medio ambiente, salud, seguridad, control social y de calidad, la gestión de riesgos a menudo opera en silos, lo que dificulta la comprensión holística de los indicadores de riesgo y las consecuencias. Tradicionalmente, las empresas realizan evaluaciones de riesgo cada seis a 12 meses y luego reevalúan esos riesgos periódicamente para crear el registro de riesgos del próximo año. Sin embargo, debido a la rapidez con la que evolucionan los nuevos riesgos, las empresas deben romper sus silos de gestión de riesgos para crear un enfoque más ágil.

En el pasado, el problema es que la falta de datos ha actuado como una barrera para predecir eventos no deseados en el ámbito del medio ambiente, la salud y la seguridad. En muchos casos, las empresas pasan por alto los datos históricos que podrían identificar señales de alerta que conducen a incidentes más grandes. Operar en silos significa que es posible que diferentes partes del negocio no se comuniquen entre sí para recopilar y analizar estos datos históricos de riesgo. Simplemente agregar IA no va a resolver el problema. Sin datos integrados, estandarizados y optimizados en cada unidad de negocio, la IA no puede predecir cuándo algo va a salir mal.

Para que la tecnología EHS aproveche la inteligencia artificial, las empresas deben centrarse en el seguimiento y la gestión de los controles. El núcleo de la gestión de riesgos es estandarizar el proceso de identificación, implementación, seguimiento y gestión de controles. Al simplificar la gestión de los controles críticos, las empresas pueden garantizar que se identifiquen todos los riesgos, se acceda a ellos y que los controles se implementen, comprendan y sean efectivos.

Al unificar los datos, las empresas pueden conectarse entre el riesgo empresarial y operativo y entre el riesgo financiero y no financiero. Esta supervisión central permite a las organizaciones romper los silos departamentales y comerciales que les hacen perder las fallas de control, lo que resulta en eventos no deseados.

El software EHS es a menudo un catalizador hacia la estandarización de la gestión del control, pero las personas de una organización juegan un papel importante. Sin embargo, muchas organizaciones han descubierto que la falta de aceptación de la tecnología por parte de los empleados hace que el proceso de estandarización se derrumbe. El problema es que a menudo existe una brecha de habilidades o una renuencia a cambiar dentro de la fuerza laboral que dificulta la implementación de nuevas tecnologías. Las empresas deben comprender que es más probable que las personas utilicen una nueva plataforma si pueden ver claramente su valor y comprender cómo usarla.

Educar a los empleados sobre los objetivos del software EHS y cómo puede facilitar sus tareas diarias y los informes promoverá la aceptación de los empleados. Una vez que vean y comprendan de primera mano cómo la captura de datos precisa y en tiempo real y la supervisión de riesgos influyen en la estrategia de gestión de riesgos más amplia de su empresa, se sentirán más capacitados para adoptar el sistema. No es hasta que los empleados comienzan a utilizar el software EHS correctamente que las organizaciones pueden romper los silos de la gestión de EHS y conectar los puntos entre los principales indicadores y los incidentes.

La IA se basa en datos uniformes y estandarizados para poder reconocer patrones y aprender. Por lo tanto, hasta que las organizaciones tengan programas de EHS lo suficientemente maduros para adoptar tecnologías que recopilen, produzcan e informen esos datos, el mercado no estará listo para cosechar los beneficios de la IA. En este momento, muchos programas de EHS todavía no están agregando datos con el volumen y la consistencia necesarios para aprovechar la IA.

Entonces, no nos adelantemos. Antes de pasar a las posibilidades de la IA en EHS, concentrémonos en dar los pasos necesarios para llegar allí. En primer lugar, las organizaciones deben implementar procesos estándar de EHS y recopilación de datos en sus sitios. Luego, necesitan analizar los datos para comprender por qué ocurren los incidentes en primer lugar y cómo prevenirlos. Una vez que se establezca esta visión holística de la gestión de riesgos, quizás valga la pena volver a examinar el tema de la IA en EHS ... pero tenemos un largo camino por recorrer antes de llegar allí.