Dado que la gestión de riesgos convencional se basa en experiencias pasadas y en el juicio de expertos, los sesgos y errores humanos pueden introducirse involuntariamente en las evaluaciones de riesgos. Los expertos buscan inconscientemente información que confirme creencias o expectativas preexistentes y tienden a interpretar los datos de una forma que se ajusta a su evaluación inicial, tal vez pasando por alto pruebas contradictorias. Este sesgo de confirmación puede llevar a subestimar determinados riesgos o a hacer demasiado hincapié en riesgos conocidos, lo que dificulta la objetividad del proceso de evaluación.
Pensemos en un proyecto de construcción en el que el equipo, influido por un sesgo optimista, puede subestimar el tiempo necesario para determinadas tareas o pasar por alto desafíos de ingeniería. Este sesgo puede dar lugar a cronogramas demasiado agresivos y a limitaciones presupuestarias, lo que genera la posibilidad de retrasos y sobrecostos.
Las personas dentro de una organización pueden interpretar los mismos datos de forma diferente, lo que provoca incoherencias en la evaluación de riesgos, y la gestión convencional de riesgos puede pasar por alto riesgos emergentes y complejos: el riesgo de utilizar una nueva tecnología —incluida la evolución de la normativa y los retos técnicos imprevistos, los riesgos geológicos, logísticos y medioambientales— tiende a ser de naturaleza más reactiva.
Sea ágil. Sea adaptable. Sea proactivo.
En el cambiante panorama empresarial actual, en el que pueden surgir rápidamente riesgos nuevos e inesperados, confiar únicamente en juicios subjetivos puede dejar a las organizaciones mal preparadas para afrontar estos retos. Para abordar este problema, muchas empresas están incorporando herramientas de evaluación de riesgos objetivas y basadas en datos, como el modelado predictivo, el análisis de escenarios, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA) para complementar los métodos convencionales, esforzándose por lograr un enfoque más integral.
Debido al aumento de las capacidades de almacenamiento, las capacidades informáticas y los servicios en la nube, las organizaciones se han encontrado con una explosión en la cantidad y variedad de fuentes de datos. Por sí solo, el big data ’no es útil ’a menos que se procese para extraer valor, donde entra en juego la analítica avanzada; en otras palabras’: no basta con recopilar datos. Hay que interpretar los datos para poder utilizarlos eficazmente.
Mediante la aplicación de técnicas analíticas avanzadas sobre conjuntos de datos históricos almacenados o datos en tiempo real generados por las operaciones, los gestores de riesgos pueden transformar la gestión de riesgos en una práctica objetiva y basada en evidencia, y ayudar a las organizaciones a tomar decisiones informadas y a reducir la influencia de factores subjetivos. Esto minimiza las posibles pérdidas y ayuda a las organizaciones a aprovechar las oportunidades de crecimiento, como la participación de las partes interesadas, la adopción de tecnologías innovadoras y las medidas de aseguramiento de calidad.
Riesgo del proyecto. Riesgo financiero. Riesgo operativo.
Los servicios de análisis de riesgos pueden variar según el sector. Un enfoque a la medida ofrece ventajas al identificar, evaluar, mitigar y monitorear el riesgo, ya se trate de fraude en las transacciones en el caso de una empresa de tarjetas de crédito; riesgo de cesación de pagos para una empresa hipotecaria; riesgo de retraso en los proyectos para una empresa de construcción; análisis de peligros y operatividad para un proceso/operación planificado o existente; ciberseguridad para una operación empresarial digitalizada; análisis de impacto empresarial; o cálculo de primas para empresas o aseguradoras.
En el ámbito del riesgo financiero, el análisis de riesgos abarca el modelado de morosidad, la evaluación de solvencia, la detección del fraude en las transacciones, la identificación del fraude en la facturación, la suscripción predictiva y el cálculo de primas ajustadas al riesgo. Dentro del riesgo operativo, el análisis de riesgos implica la implantación de sistemas de alerta temprana, la gestión de riesgos de la cadena de suministro, el abordaje de mermas en el comercio minorista y la evaluación de incertidumbres relacionadas con los proyectos.
Con el aumento de las amenazas informáticas, las organizaciones de todos los tamaños están en riesgo. Las herramientas de análisis de riesgos monitorean la actividad de la red, detectan vulnerabilidades y evalúan el impacto potencial de los ciberataques. Esto ayuda a reforzar las defensas de ciberseguridad y a responder rápidamente a las vulneraciones.
Lo ’que viene
Hatch ha estado a la vanguardia de la innovación en gestión de riesgos. Al aplicar ciencia de datos avanzada, modelos probabilísticos e IA’, estamos complementando la gestión de riesgos basada en el instinto con la gestión de riesgos basada en datos, en la que las estimaciones subjetivas pueden apoyarse en la credibilidad y validación basada en datos. Esto permite a los gestores de riesgos administrar mejor los posibles riesgos y oportunidades, lo que proporciona a nuestros clientes una importante ventaja competitiva.
Nuestras soluciones innovadoras siguen mejorando las prácticas actuales de gestión de riesgos y abordan las lagunas y retos en el análisis de interrupciones de la actividad empresarial, la predicción de fallas de los activos y el análisis cualitativo del riesgo de proyectos. Estas soluciones permiten a nuestros clientes:
- Cuantificar el impacto de las catástrofes naturales y no naturales en sus operaciones en términos de interrupción de la actividad y pérdida de ingresos.
- Disponer de un plan eficaz de continuidad de actividades y recuperación en caso de catástrofe.
- Obtener información de cobertura de su seguro de interrupción de actividad empresarial y evaluar los controles que contribuyen a la resiliencia operativa.
- Reforzar la seguridad de sus sistemas priorizando acciones de mitigación en función de su impacto global.
- Captar las interdependencias entre los riesgos de los proyectos y cuantificar su impacto global.
- Evaluar la eficacia de las medidas de control mediante “escenarios hipotéticos”.
Póngase en contacto con nosotros para saber cómo nuestro equipo proporciona a los responsables de las decisiones información valiosa y les permite asignar recursos de forma eficiente y elegir las medidas más eficaces.
