El Día Mundial de la Seguridad y Salud en el Trabajo (SST) pone de manifiesto la importancia de fortalecer los sistemas de Gestión de Seguridad y Salud en el Trabajo, tanto en el plano nacional como en el empresarial.

Vamos a centrarnos en el ámbito empresarial, en la importancia de crear e invertir en sistemas de seguridad y salud en el trabajo. En este sentido, las organizaciones pueden encontrar en el análisis de datos de RR. HH. una oportunidad para conocer las variables que impactan en la siniestralidad, evaluar la eficacia de las medidas preventivas  u obtener un nivel de riesgo para anticiparse en la toma de decisiones.

Objetivos de la gestión de la seguridad y la salud en el trabajo

El Sistema de Gestión de la Seguridad y Salud en el Trabajo abarca una disciplina que trata de prevenir las lesiones y las enfermedades causadas por las condiciones de trabajo, además de la protección y promoción de la salud de los empleados.

Esto implica, entre otras acciones, identificar peligros y riesgos e implementar medidas preventivas encaminadas a reducir la siniestralidad. Además, está concebido como un sistema de mejora continua con el fin de anticipar, reconocer, evaluar y controlar todos los riesgos que puedan afectar a la seguridad y la salud en el trabajo. Así pues, siendo un sistema de gestión, sus principios están enfocados a: planificar, actuar, verificar, ajustar.

Para dar respuesta a todo ello, tenemos en el análisis de datos una poderosa herramienta que nos puede ayudar a tomar decisiones más objetivas, basadas en datos, que nos permitan mejorar la gestión de la seguridad y la salud en el trabajo.

Primeros pasos de la analítica de datos en seguridad y salud

Como en cualquier proyecto de análisis de datos, y especialmente en el ámbito de los RR. HH., es imprescindible involucrar desde el inicio a todos los interesados o stakeholders: responsables de prevención, áreas de producción, procesos, recursos humanos, área de IT, legal, protección de datos, etc.

El punto de partida serán una o varias preguntas relacionadas con el negocio, que nos den la información relevante sobre el proceso que queremos mejorar. En este caso, por ejemplo:

• ¿Qué actividades tienen mayor probabilidad de incidente o accidente?
• ¿Qué factores tienen un mayor impacto en el riesgo de una actividad concreta?
• ¿Existe relación entre los días de la semana y la siniestralidad?
• ¿Influye la formación en materia de seguridad y salud, o la implementación de algunas medidas correctivas, a la hora de reducir la siniestralidad?
• ¿Hay subcontratistas con mayores tasas de siniestralidad laboral?

También necesitamos saber los datos sobre incidentes y accidentes de los que disponemos y con qué período temporal: actividad, fecha y lugar del incidente o accidente, además de su gravedad, lugar de las lesiones, acciones correctivas, inspecciones, etc. Y también es interesante cruzarlos con la información procedente de los sistemas de RR. HH., relacionada con los profesionales implicados: experiencia, formación en prevención, antigüedad, empresa subcontratista o no, etc.

Llegados a este punto, de las preguntas iniciales, preseleccionaremos las iniciativas que nos permitan abordar una cuestión estratégica para la organización y que sean viables por disponer de datos suficientes. Daremos prioridad para tener unos primeros resultados en un periodo de tiempo de 2-3 meses (el llamado mínimo producto viable), y a la sponsorización del proyecto. Esto nos permitirá comunicar los resultados de este proyecto piloto y que la cultura del dato vaya calando en la organización.

¿Cómo analizamos los datos de seguridad y salud en el trabajo?

Una vez identificadas la pregunta o las preguntas en las que nos vamos a centrar y los datos existentes, definiremos la metodología más adecuada: metodología clásica, con un objetivo claro, una planificación y entregables definidos; o metodología agile, con un objetivo y alcance de alto nivel y unos sprints de duración determinada, definiendo tras cada sprint el alcance más acotado del siguiente.

En este momento, también podemos constituir el equipo del proyecto, normalmente multidisiciplinar, incorporando a los perfiles apropiados: analista de negocio, director de proyecto, ingeniero de datos, científico de datos, psicómetra, scrum master, agile coach, lingüista computacional, desarrollador de software, etc. Es importante que todos los implicados participen en la reunión de inicio de proyecto, en la que alinear expectativas y terminar de definir los requerimientos.

En la fase inicial se realizará la extracción, tratamiento y limpieza de datos (ETL), momento en el que se define el histórico de datos con el que vamos a trabajar. Es interesante además valorar la pertinencia de incorporar datos externos, tales como la climatología o el calendario de festivos, o la antigüedad de las máquinas de trabajo, por ejemplo.

Una vez confeccionada la tabla analítica con los datos limpios, se puede comenzar con la fase de análisis, acorde con el objetivo del proyecto y los datos disponibles. Según estos, también se elegirá el tipo de analítica a abordar:

• La analítica descriptiva o la estadística inferencial nos va a permitir identificar relaciones lineales entre variables relevantes y la siniestralidad, y conocer, en términos cuantitativos, cómo están impactando los incidentes y accidentes en la organización. Igualmente, podemos estudiar la eficacia de las medidas preventivas en cuanto a su impacto en la probabilidad de incidentes y accidentes.

• Un modelo predictivo será útil si el objetivo es anticiparse. Es posible, por ejemplo, obtener un nivel de riesgo, relacionado con la probabilidad de que suceda un incidente en una actividad concreta, atendiendo al histórico de datos y a las variables que mayor peso tienen en esa predicción.

Es importante ir dando pasos poco a poco: partir de una analítica descriptiva para entender lo que está pasando e ir avanzando hacia una analítica predictiva en RRHH que nos permita anticipar la toma de decisiones, basándonos en datos y, con ello, impactar positivamente en la seguridad y salud de las personas. En un último caso, también sería posible simular escenarios o probar el impacto de determinadas decisiones en simuladores o cuadros de mando construidos a medida para la organización.

Sea cuál sea el objetivo y la metodología de análisis, en este camino para incorporar la cultura del dato en las áreas de seguridad y salud, nos encontraremos con una aportación de valor, proporcionándonos un mayor conocimiento sobre los factores que impactan en los incidentes y accidentes y que afectan a la salud de las personas trabajadoras. Esto nos permitirá realizar acciones para prevenirlos, consiguiendo así un aumento de la productividad y la eficiencia, y un mayor compromiso de las personas de la organización y resto de stakeholders.

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