La Incertidumbre y la Sensibilidad de los resultados en el análisis de riesgos de los Sistemas de Gestión

En el siguiente artículo os quiero explicar en qué consisten dos de los más importantes factores que pueden afectar a la fiabilidad de los resultados en el proceso de análisis de riesgos. Estos factores son la incertidumbre y la sensibilidad de los resultados. Con la finalidad que sean dos conceptos entendibles os muestro algunos ejemplos aplicados al Sistema de Gestión de Calidad (ISO 9001).

A continuación se explican en qué consisten ambos términos:

Incertidumbre de los resultados

Se considera incertidumbre como a la falta de conocimiento completo o certeza sobre los eventos futuros y sus resultados. En el contexto de los sistemas de gestión, la incertidumbre puede manifestarse de varias maneras:

• El uso de datos incompletos y poco precisos como elementos de entrada en el análisis de riesgos. El análisis se ve comprometido cuando se emplean datos incompletos o poco precisos. Esta falta de precisión puede afectar negativamente la evaluación de la probabilidad de ocurrencia y los impactos de los riesgos identificados, lo que resulta en una estimación imprecisa de su significancia y nivel de gravedad. Como consecuencia, la toma de decisiones relacionadas con las acciones para mitigar estos riesgos puede verse afectada por errores.

• Dificultad de predecir posibles cambios que puedan surgir debido a la complejidad del entorno. Los sistemas de gestión operan en entornos complejos y dinámicos donde interactúan múltiples variables entre sí, lo que dificulta predecir completamente los resultados de las acciones de gestión de riesgos. En estos casos, es importante recopilar las opiniones sobre posibles situaciones que se puedan dar por parte de los trabajadores con más experiencia y con más antigüedad en la empresa. Seguramente estos perfiles pueden aportar conocimientos históricos sobre posibles situaciones que se han podido dar en la empresa y cómo se solucionaron en aquel entonces. Si se obtiene este conocimiento como punto de partida para poder identificar y analizar ciertos riesgos, es posible que las acciones de mitigación que se vayan a proponer sean adecuadas y efectivas.

• El entorno externo de la empresa es cambiante y debe adaptarse a posibles cambios imprevistos que puedan surgir. Algunos ejemplos de ello son cambios en la legislación, condiciones económicas o tecnológicas. Cualquiera de estos tres aspectos, entre otros, va a requerir un análisis en profundidad, identificando los riesgos que se puedan dar y las acciones estratégicas que la empresa debe aplicar para minimizar los riesgos significativos que puedan darse. En estos casos, el análisis y la aplicación de medidas debe realizarse en cuanto se detecte que se produce este cambio imprevisto, actualizando de inmediato la evaluación de riesgos de la empresa.

Ejemplos de incertidumbre de los resultados aplicados a los Sistemas de Gestión

Ejemplo 1: Industria de la Construcción. Una empresa de construcción evalúa los riesgos asociados con un proyecto de construcción de un nuevo edificio. Entre los factores de incertidumbre se encuentran los cambios en el precio de los materiales de construcción, la disponibilidad de mano de obra cualificada y las condiciones climáticas imprevistas que podrían retrasar el proyecto.

Ejemplo 2: Sector Financiero. Un banco está evaluando los riesgos asociados con sus inversiones en el mercado de valores. La incertidumbre surge de la volatilidad del mercado, los cambios en las tasas de interés y las fluctuaciones en los precios de los activos financieros.

Ejemplo 3: Sector de Tecnología. Una empresa de tecnología evalúa los riesgos asociados con el desarrollo de un nuevo producto. La incertidumbre proviene de la competencia en el mercado, los cambios en las preferencias del consumidor y la posibilidad de retrasos en el desarrollo del producto.

Sensibilidad de los resultados

La sensibilidad de los resultados en el análisis de riesgos de los sistemas de gestión se refiere a la capacidad de los resultados del análisis de riesgos para cambiar en respuesta a variaciones en los parámetros de entrada o supuestos utilizados en el modelo. Básicamente, la sensibilidad examina cómo los cambios en ciertos factores afectan a los resultados del análisis de riesgos.

Por ejemplo, si se evalúan los riesgos asociados con la construcción de un nuevo edificio, es posible que durante el análisis se determine que el coste total del proyecto es altamente sensible a los cambios en el precio del acero. Pequeñas fluctuaciones en el precio del acero pueden tener un impacto significativo en el coste total del proyecto y, por lo tanto, en la evaluación de los riesgos económicos asociados.

Considerando lo anterior, la sensibilidad de los resultados puede:

• Identificar los factores críticos o más influyentes en los resultados del análisis. Esto puede ser útil para priorizar y asignar los recursos necesarios en las acciones de mitigación asociadas a los riesgos más significativos.

• Ayudar a identificar áreas donde se necesitan datos más precisos o donde el análisis debe realizarse con más precisión para reducir la incertidumbre en el proceso de evaluación de riesgos.

Ejemplos de sensibilidad de los resultados aplicados a los Sistemas de Gestión

Ejemplo 1: Industria de la Construcción. Durante el análisis de riesgos, la empresa descubre que el costo del proyecto es altamente sensible al precio del acero, que es uno de los principales materiales de construcción utilizados en el proyecto. Pequeños cambios en el precio del acero pueden tener un impacto significativo en el costo total del proyecto y en los márgenes de beneficio de la empresa.

Ejemplo 2: Sector Financiero. Durante el análisis de riesgos, el banco identifica que su cartera de inversiones es altamente sensible a los movimientos en las tasas de interés. Un aumento en las tasas de interés podría disminuir el valor de la cartera, mientras que una disminución podría aumentarlo. Esta sensibilidad influye en las decisiones de gestión de riesgos y en la diversificación de la cartera del banco.

Ejemplo 3: Sector de Tecnología. Durante el análisis de riesgos, la empresa descubre que el éxito del producto es altamente sensible a la calidad y la innovación. Pequeñas mejoras en la calidad y la innovación del producto pueden aumentar significativamente su aceptación en el mercado, mientras que cualquier falta de calidad podría llevar al fracaso del producto.

Estrategias para abordar la incertidumbre y sensibilidad:

Se pueden considerar que las tres principales estrategias que se pueden aplicar para tomar las medidas concretas y deliberadas para minimizar la incertidumbre y sensibilidad de los resultados son las siguientes:

• Diversificación. La diversificación es una estrategia que implica distribuir los recursos en una variedad de opciones o categorías con el fin de reducir la exposición a cualquier riesgo específico. Por ejemplo, en un sistema de gestión financiera, una empresa puede diversificar su cartera de inversiones invirtiendo en una variedad de clases de activos, como acciones, bonos, bienes raíces y materias primas. Al hacerlo, la empresa reduce la dependencia de cualquier activo o mercado en particular, lo que ayuda a mitigar el impacto negativo de eventos imprevistos o cambios en condiciones económicas específicas. Además, en el contexto operativo de una empresa, la diversificación puede aplicarse diversificando las líneas de productos, mercados geográficos, proveedores o canales de distribución. Esto ayuda a reducir la vulnerabilidad de la empresa ante factores externos que podrían afectar negativamente su desempeño.

• Seguimiento y adaptación. Las empresas pueden realizar el seguimiento de los factores de sensibilidad identificados durante el análisis de riesgos y ajustar sus estrategias según sea necesario para adaptarse a los cambios en el entorno.

• Planificación de las acciones de tratamiento del riesgo. Las organizaciones pueden desarrollar planes de contingencia para abordar los posibles escenarios de riesgo identificados durante el análisis, lo que les permite responder de manera rápida y efectiva a eventos inesperados.

En la siguiente tabla se puede visualizar un pequeño resumen de lo explicado en este artículo: