Decisiones de Riesgo

Este elemento es una ampliación de los cursos y guías de Lawi. Ofrece hechos, comentarios y análisis sobre este tema. [aioseo_breadcrumbs] En inglés: Risk decisions.

Decisiones de Riesgo

Los accidentes ocurren, en el pasado y en el presente, y los esfuerzos para analizar cómo evitar que vuelvan a ocurrir siempre han sido la columna vertebral para mejorar la seguridad. Mediante el estudio de las causas y estadísticas de los accidentes, se ha reducido su frecuencia y gravedad de las consecuencias. Se desarrollaron algoritmos y herramientas analíticas, principalmente después de la Segunda Guerra Mundial, que complementan las mejoras de seguridad de las investigaciones de accidentes. El enfoque analítico ha evolucionado considerablemente a lo largo de los años en términos de mejoras en la metodología y las capacidades de cálculo. La evolución también ha sido una respuesta a la ampliación del alcance tanto de las causas de riesgo como de las consecuencias, es decir, de los objetivos.

Tomar decisiones sobre el riesgo

Algunas de las matemáticas y estadísticas de riesgo se desarrollaron para satisfacer la necesidad de decidir la vida media restante para estimar el costo (o coste, como se emplea mayoritariamente en España) de las pólizas de seguro de vida[1]. Desde entonces se han acumulado conocimientos prácticos sobre reducción de riesgos en industrias de alto riesgo como la navegación, las plantas químicas, el petróleo y el gas, las centrales nucleares, la aviación y la exploración espacial. El riesgo se definió en relación con las consecuencias no deseadas, en función de la probabilidad de que ocurra un evento y de su gravedad (véase[2] para una visión general). Si se conocen las causas del riesgo y existen datos de probabilidad, el riesgo puede calcularse en análisis cuantitativos de riesgo (QRA). La toma de decisiones basada en los resultados de los análisis de riesgo de forma sistemática inspiró el concepto de gestión de riesgos, con el objetivo de reducir el riesgo a partir de los resultados de la ERQ. La naturaleza cuantitativa de este enfoque permitió realizar análisis de costes (o costos, como se emplea mayoritariamente en América) y beneficios. Si se llevaba a cabo correctamente, el resultado era una mejor utilización de los recursos limitados, ya fuera dinero, expertos u otros medios.

Las diferentes aplicaciones de la gestión de riesgos en seguros, finanzas e industria se desarrollaron con poco intercambio mutuo entre ellas. La tradición de gestión de riesgos de las finanzas se centraba en el riesgo, incluyendo tanto las ganancias como las pérdidas debidas a las inversiones, mientras que en la industria y la ingeniería, el riesgo se asociaba únicamente a las pérdidas potenciales. Debido a que el riesgo es una expresión de los eventos que pueden ocurrir en el futuro, el riesgo es intrínsecamente incierto. Las decisiones que pueden desencadenar tales eventos a menudo se toman para lograr múltiples objetivos, por ejemplo, obtener ganancias mientras se mantienen los márgenes de seguridad relacionados con la salud y el medio ambiente. La cuestión de cómo equilibrar varios objetivos no es trivial. Algunos podrían estar en conflicto, otros podrían apoyarse mutuamente. Puede haber diferentes partes interesadas afectadas por la decisión, con diferentes prioridades y poder de influencia, y pueden estar involucradas directa o indirectamente. Las partes interesadas pueden ser propietarios, empleados, vecinos, políticos, ONG o competidores. Algunos objetivos pueden ser ciertos y otros inciertos. Algunos de los efectos de las decisiones pueden ocurrir en un futuro lejano, lo que plantea la cuestión del descuento. Puesto que el descuento de los humanos es diferente al de la “economía”, la utilidad racional que maximiza al hombre económico, el escenario estaba preparado para las diferencias de opiniones y prioridades. La toma de decisiones en la gestión de riesgos es, por lo tanto, una aplicación práctica del juicio bajo la incertidumbre, un campo de investigación que conduce al estudio de los sesgos cognitivos y se convierte en la base de la economía del comportamiento.

Los fenómenos físicos se explican a través de las relaciones causa-efecto, al igual que las acciones humanas, y funcionan bien en casos sencillos.

Puntualización

Sin embargo, la capacidad de predecir el estado futuro de los sistemas físicos se reduce cuando aumenta la complejidad, por ejemplo, en los pronósticos meteorológicos. La predicción se hace aún más difícil cuando los sistemas contienen seres humanos que supuestamente deben tomar decisiones multiatribuidas, como en la política y la economía.

Un remedio es mejorar la utilización del conocimiento de la ciencia conductual y cognitiva en la parte de la toma de decisiones de la gestión de riesgos… Véase también:

• Riesgo Legal
• Riesgo País
• Aversión al Riesgo
• Riesgo Subjetivo
• Riesgo Percibido
• Riesgo Objetivo
• Riesgo Funcional
• Riesgo Comparativo
• Conductas de Riesgo
• Caracteres del Riesgo
• Riesgo Moral

La ciencia del comportamiento es relativamente joven en comparación con la física y la ingeniería. Se considera de naturaleza “más blanda” y difícil de cuantificar. Más preocupante es que las diferentes “escuelas” de la tradición social y humana puedan dar una impresión de fragmentación, ya que los desacuerdos se agravan entre las diferentes profesiones y disciplinas. Esta situación es real, desafortunadamente, y las principales diferencias están relacionadas con cuál debe ser el tema central de la ciencia del comportamiento y cómo explicar los fenómenos estudiados. El enfoque promovido en este capítulo es la psicología como ciencia natural de la conducta. Los conceptos explicativos son como los utilizados en la biología evolutiva, la variación, la selección y los replicadores, para explicar la aptitud en la adaptación en lugar de las relaciones causa-efecto entre la mente y el cuerpo. Al igual que la selección natural o darwiniana explica la evolución filogenética (genética), el comportamiento se explica por los efectos de selección de las consecuencias del comportamiento durante la vida de un individuo (evolución ontogénica).

Investigaciones sobre los accidentes

El cambio de enfoque de quienes ejecutan las operaciones a los diseñadores y planificadores en la gestión refleja el avance de la tecnología que estaba a punto de cambiar el papel humano primario en la vida laboral, de la mano de obra a la planificación (véase más en esta plataforma general) y la toma de decisiones. La gestión, la organización y la cultura se incluyeron firmemente como temas a tratar en las investigaciones de accidentes en la mayoría de los países a finales del siglo XX. La aviación puede servir como ejemplo de un historial exitoso de investigación de accidentes.

Pormenores

Las anomalías de vuelo y los informes de errores del piloto son obligatorios tanto para los aviones como para el control en tierra. Los pilotos y los controladores de tránsito aéreo que presenten informes de incidentes no estarán sujetos a enjuiciamiento judicial a menos que se trate de una falta deliberada y grave. El hecho de que los vuelos aéreos sean posiblemente el medio de transporte más seguro de todos cuando la exposición se mide por unidad de distancia y no por unidad de tiempo se debe en gran medida a las lecciones aprendidas de los sistemas de información no punitivos y a los resultados de los esfuerzos de investigación exhaustiva de accidentes.

Errores Humanos

Los errores humanos pueden ser omisiones o comisiones, lo que significa que algo se ha olvidado o que se ha cometido un error.Entre las Líneas En versiones posteriores de los modelos de fiabilidad humana se indicaron las probabilidades de error humano en función de los factores que determinan el rendimiento (véase una definición en el diccionario y más detalles, en la plataforma general, sobre rendimientos) (PSF). Los modelos se calibraron utilizando datos de experimentos, estadísticas y juicios de expertos. Ejemplos de PSF son la calidad de la interfaz hombre-máquina, la violación de estereotipos, el nivel de estrés demasiado alto o demasiado bajo, los actos aislados, el conflicto de motivos, la calidad de la retroalimentación, etc.. Los modelos de error humano eran principalmente tareas motoras o decisiones simples relacionadas con la ejecución de las tareas.

Los programas de investigación de seguridad fueron nutridos por el crecimiento de las actividades offshore de petróleo y gas en Gran Bretaña y Noruega.Entre las Líneas En Noruega, tras el accidente de Aleksander Kielland en 1980, en el que una flotilla zozobrada causó 123 víctimas mortales, se produjo un aumento de los fondos destinados a la seguridad. El accidente de Piper Alpha en el sector británico en 1988 también sirvió como un impulso para aumentar los esfuerzos de seguridad, lo que dio como resultado el enfoque de caso de seguridad. La financiación (o financiamiento) estatal de la seguridad en Noruega se dedicó principalmente a la seguridad en el trabajo, la democracia en el lugar de trabajo y las cuestiones socio-técnicas, mientras que los medios para desarrollar la fiabilidad humana disminuyeron. Esto se debió posiblemente a la presión de los sindicatos, que ejercieron una influencia considerable en la financiación (o financiamiento) gubernamental (o, en ocasiones, de la Administración Pública, si tiene competencia) de la investigación sobre seguridad. El enfoque en el trabajador como factor de riesgo no era políticamente aceptable, a pesar de que los factores situacionales o PSFs fueron modelados como causas de error humano. Cuando se desarrollaron repositorios empíricos de tasas de fallos, y se incluyó el error humano en las tasas de fallo de los equipos, la necesidad de datos de fiabilidad humana desapareció y la profesión de la fiabilidad humana pasó a la historia.Entre las Líneas En Gran Bretaña la situación era mejor debido al mayor sector industrial y a la cooperación entre la industria, las universidades y las consultorías.

La forma en que los seres humanos contribuyen al riesgo va desde simples tareas motoras hasta decisiones complicadas que incluyen a otras personas y otras instituciones. La primera se desarrolló cuantitativamente como fiabilidad humana, mientras que la segunda, fallas en la toma de decisiones, hasta ahora no han sido incluidas formalmente en la ERR a conocimiento de este autor.

Puntualización

Sin embargo, los errores de decisión han sido ampliamente estudiados por la ciencia del comportamiento en la tradición del sesgo cognitivo. La ausencia de un análisis de los fallos en la toma de decisiones en la gestión de riesgos está probablemente relacionada con la falta de datos empíricos, la alta complejidad de las decisiones bajo riesgo y las deficiencias de la ciencia del comportamiento en esta área. El comportamiento en la toma de decisiones no se entiende lo suficiente, aunque el progreso durante el último par de décadas ha sido significativo, como lo ejemplifican la investigación del sesgo cognitivo y la tradición de “empujar” relevante para las políticas. El aprendizaje automático, la red bayesiana y los robots de IA autodidácticos son disciplinas de investigación prometedoras.

Análisis de comportamiento y gestión de riesgos

En pocas palabras, la gestión de riesgos implica tomar decisiones para influir en el riesgo de una manera predecible y controlada. La expresión anterior se basa en los siguientes criterios: se dispone de conocimientos sobre el nivel de riesgo y los márgenes de seguridad, y los responsables de la toma de decisiones están capacitados para observar y obedecer los límites de aceptación del riesgo.

Puntualización

Sin embargo, hay varias razones por las que esto puede no suceder: primero, las QRAs pueden no llevarse a cabo, por lo que no hay ninguna referencia, es decir, ninguna medida cuantitativa del riesgo o tendencia actual.Entre las Líneas En segundo lugar, no se definen los límites de aceptación del riesgo, por lo que si se conociera el riesgo, no se sabría que es demasiado alto.Entre las Líneas En tercer lugar, los responsables de la toma de decisiones no están capacitados para observar y actuar sobre la base de las tendencias en el nivel de riesgo, en relación con los límites de aceptación del riesgo. Y finalmente, la conducta de decisión humana es vulnerable a una serie de sesgos cognitivos que involucran el pensamiento y las emociones. El incumplimiento de los supuestos anteriores puede dar lugar a un proceso de gestión de riesgos defectuoso.

Contingencias de disonancia cognitiva

La disonancia cognitiva se introdujo como una explicación del comportamiento de elección en una situación de ambigüedad[49] y es un ejemplo de una actividad en la que están presentes tanto el comportamiento del encuestado como el del operario. La influencia del afecto en la toma de decisiones puede ser muy significativa[50]. Un ejemplo de sesgo es el “efecto halo” que puede ocurrir cuando las fuertes reacciones positivas se reflejan (condicionadas) a estímulos que de otro modo serían neutrales, un efecto de la generalización de los estímulos en el condicionamiento clásico. La reacción opuesta se llama “efecto cuerno”. Un aspecto de las reacciones emocionales es que tienden a ser positivas o negativas, experimentadas como placer o dolor, en términos generales. Cuando hay correspondencia entre, por ejemplo, nuestra creencia y lo que percibimos, es decir, la confirmación, hay un sentimiento de placer. Cuando hay una discrepancia de algún tipo, la sensación es desagradable.

Basado en la experiencia de varios autores, mis opiniones, perspectivas y recomendaciones se expresarán a continuación (o en otros lugares de esta plataforma, respecto a las características en 2026 o antes, y el futuro de esta cuestión):

En términos de comportamiento, y algo simplificado, podríamos decir que la consonancia cognitiva, es decir, la confirmación, produce un comportamiento que se refuerza positivamente, mientras que la disonancia produce un comportamiento que está bajo control aversivo, lo que resulta en un comportamiento de escape o de evasión. (Tal vez sea de interés más investigación sobre el concepto). Los casos repetidos de una respuesta que termina efectivamente una disonancia pueden convertirse en una respuesta de evitación automatizada. Se puede afirmar un argumento similar con respecto a la consonancia; mantiene el comportamiento en un curso constante. El comportamiento automatizado escapa a nuestra atención, y no nos damos cuenta ni de la disonancia ni de la consonancia. El comportamiento de la decisión automatizada en el “piloto automático” es energéticamente eficiente, ya que no se llevan a cabo consideraciones deliberadas. El resultado puede ser que no se noten los cambios que deberían haber inducido otro resultado de la decisión.

Si se trata de emociones y valores fuertemente conflictivos, el comportamiento de disonancia cognitiva es difícil de modificar[51], en particular si se trata de reacciones automatizadas.

Pormenores

Las acusaciones de estar predispuesto pueden fortalecer la emoción aversiva, ya que mueve la atención del resultado de la decisión a la persona que toma la decisión. (Tal vez sea de interés más investigación sobre el concepto). La atribución a una persona conduce a menudo a reacciones de defensa en forma de autojustificación, y el comportamiento puede volverse extremadamente resistente al cambio[52]. Las conductas de defensa se han convertido en conductas de evasión automatizadas, ya sea como autojustificación, como contraataque de alguna forma o como una combinación de ambas. El comportamiento automatizado no se refleja; es subconsciente. La autojustificación automatizada incluye autoilusiones o puntos personas con discapacidad visual para que todo el mundo se dé cuenta, excepto el propio autojusticiero[53], un tema favorito en muchas comedias.

Favorecer las creencias que no son falsificables es una poderosa forma de defensa contra la disonancia cognitiva, ya que protegerá contra el hecho de que se demuestre que están equivocadas, lo cual es una experiencia desagradable para la mayoría de las personas. El comportamiento de confirmación puede ser mantenido tanto por refuerzos negativos como positivos. Un individuo puede tener un comportamiento de confirmación que se mantiene simultáneamente como comportamiento de evasión/escapada y como comportamiento de búsqueda de gratificación positivamente reforzado (ref. el principio de Pollyanna). Las múltiples contingencias podrían explicar por qué el comportamiento de confirmación es una opción por defecto muy fuerte y por qué la falsificación es tan rara como estrategia de prueba de creencias en la vida diaria, así como en la toma de decisiones de gestión de riesgos.

La tasa base de abandono y exposición

Uno de los sesgos cognitivos más conocidos es el abandono de la tasa base[3], que ocurre cuando no se tiene en cuenta la información de fondo y la decisión se basa en información superficial y menos relevante. El riesgo se expresa en relación con la exposición, como el número de eventos o incidentes dividido por el número de oportunidades para que ocurran incidentes. Cuando las descripciones pegadizas y estereotipadas dominan o sustituyen a las tasas básicas, las decisiones pueden basarse en heurísticas engañosas que reflejen esos estereotipos. El sesgo de negligencia de la tasa base es especialmente relevante para las estimaciones cualitativas del riesgo porque este tipo de análisis de riesgo no requiere datos cuantitativos de exposición. (Tal vez sea de interés más investigación sobre el concepto). El resultado puede ser la adaptación al peligro, un deslizamiento inadvertido hacia un comportamiento de aceptación del riesgo más indulgente. Antes de la decisión errónea de lanzar el transbordador espacial Challenger en enero de 1986, el proceso de decisión fracasó en varios de los criterios mencionados anteriormente. El resultado fue la pérdida del transbordador y la muerte de siete tripulantes. Un mejor conocimiento de la ARE y de los sesgos cognitivos en la toma de decisiones bajo riesgo e incertidumbre podría haber cambiado la decisión fatal y haber evitado el accidente.

Revisor: Lawrence, muy seleccionado.

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