Cambiar el paradigma de la gestión de riesgos
A pesar de que la gestión de riesgos desde hace más de 40 años implica el uso de econometría y estadística avanzada y ha progresado considerablemente desde entonces (Wiener, 2020), estas operaciones dentro de los procesos organizacionales son actualizadas de manera manual en muchos casos. En el 2020, con la crisis del COVID-19 las compañías en todas las industrias y geografías advirtieron que sus procesos para manejar riesgos disruptivos estaban en desactualizados (Vashistha, 2020). Procesos como los análisis de riesgo de proveedores existen desde hace décadas, sin embargo, se llevan a cabo anualmente en el mejor de los casos, después de la materialización de un riesgo o de que una amenaza importante se haga inminente (Vashistha, 2020). Esa naturaleza estática de los procesos deja a las empresas con puntos ciegos significativos, autores como Graham y Wiener (1995) proponen desde hace más de 25 años una evolución hacia la percepción de los riesgos de una forma holística, ya que, en la época, la gestión del riesgo estaba muy limitada al entorno de los seguros.
Esta evolución, proponen los autores, permitiría que se mejoraran las habilidades de los administradores para gestionar los riesgos, evaluando óptimamente los trade-offs e innovando, para construir conocimiento que permitiera la adaptación, resiliencia u homeostasis empresarial (Wiener, 2020). Los autores proponen que para superar esa limitación de la perspectiva “mono-riesgo” se deben incluir en el ethos de la empresa los principios de (1) la confrontación, para ver el mundo ampliamente, utilizando la prospectiva y la retrospectiva, jugar con la metodología de escenarios futuros; (2) comparar los tradeoffs entre las múltiples variables para reducir el riesgo “en general”, los autores usan la analogía médica de “tratar todo el paciente” para tratar los riesgos de una empresa o proceso como un todo. Finalmente, los autores proponen innovar buscando soluciones a varios riesgos en simultáneo, presentes y futuros (Wiener, 2020).
Actualmente los tomadores de decisiones cuentan con múltiples herramientas para cumplir y sacar provecho de los principios de ISO y los de Wiener y Graham.
Primero, se necesita un cambio de paradigma de gestión de riesgos, para esto Wetekamp (2020) propone (1) romper la percepción del riesgo en silos, ya que hay amenazas que no respetan geografías ni etapas en el proceso productivo y lo que pase en el departamento de tecnología puede caer en cascada sobre el departamento de ventas o el de contabilidad y (2) romper los viejos sistemas incapaces de procesar grandes cantidades de información: si tenemos acceso a ella, no utilizarla correctamente puede ser un error.
Para lograr esa mirada holística y siempre actualizada, las tecnologías 4.0 ofrecen muchas oportunidades. La automatización, la inteligencia artificial y el machine learning, actualmente aplicados para la gestión de riesgos en campos diversos como el de la gestión del cambio climático, la productividad industrial y la eficiencia de actividades de mercadotecnia, ofrecen la posibilidad de programar, seleccionar y refinar el petróleo de nuestra época: la información (The Economist, 2017; Nateghi & Aven, 2021).
Administrar el enorme volumen de datos de riesgo de manera rentable, eficiente y continua en el tiempo, y en usar dichos datos para aumentar la eficacia, la resiliencia empresarial y evitar la materialización de riesgos es el reto al que se enfrentan actualmente las empresas, sin embargo, los beneficios pueden ser muchos. La analítica de datos avanzada es capaz no solo de documentar históricos, diagnosticar problemas presentes o trazar tendencias, sino que también permite producir escenarios futuros posibles y generar predicciones que posibilita a los tomadores de decisiones “tratar completamente al enfermo” y “recetar la medicina” que cure o prevenga varios males al tiempo, presentes y posibles.
Cabe anotar que, por su complejidad y costo las nuevas tecnologías no siempre son una opción, especialmente para las empresas pequeñas. La precisión adicional obtenida mediante el uso de un conjunto de datos muy grande dentro de un modelo estadístico clásico puede ser estadísticamente insignificante, en cuyo caso el costo adicional el procesamiento de datos no está justificado (Nateghi & Aven, 2021). Esta limitación constituye un reto para la gestión de PYMES que merece una investigación más profunda.
Se puede concluir que, aunque el futuro de la gestión del riesgo es la automatización (Vashistha, 2021), este avance no aplica de forma universal a todas las empresas. Lo que sí aplica, es el primer paso que deben dar todas para lograr ese futuro automatizado: el cambio de mentalidad hacia una gestión de riesgos dinámica e integradora.
Referencias
- Graham, J.D., & Wiener J.B. (Eds.) (1995). Risk vs risk: Tradeoffs in protecting health and the environment. Cambridge, MA: Harvard University Press.
- Nateghi, R., Aven, T. (2021). Risk Analysis in the Age of Big Data: The Promises and Pitfalls. Risk Analysis. (Online version of article, before it is included in an issue) https://doi.org/10.1111/risa.13682
- Vashistha, A. (2021). The Future Of Risk Management Is Automated. Forbes. Consultado de https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2021/02/25/the-future-of-risk-management-is-automated/?sh=3c3b21c34ed0
- Wetekamp, J. (2021). Risk Management For Tomorrow: What Must Break To Be Rebuilt Into Something Better. Forbes. Consultado de https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2021/03/29/risk-management-for-tomorrow-what-must-break-to-be-rebuilt-into-something-better/?sh=4fe20822359e
- Wiener, J.B. (2020). Learning to Manage the Multirisk World. Risk Analysis, 40(S1), 2137-2143. https://doi.org/10.1111/risa.13629
No comments:
New comments are not allowed.