Analítica Predictiva en SST: Cómo Transformar Datos Históricos en Algoritmos de Prevención de Accidentes Graves

El Cambio de Paradigma: De la Reactividad a la Anticipación

Durante décadas, la SST se ha gestionado a través del retrovisor. Los indicadores clave de desempeño (KPIs) tradicionales, como el Índice de Frecuencia o de Gravedad, nos dicen qué salió mal el mes pasado, pero poco aportan sobre lo que sucederá mañana. La Analítica Predictiva rompe este ciclo.

Al aplicar algoritmos de Machine Learning sobre los datos que ya posees (inspecciones, reportes de condiciones inseguras, clima, turnos de trabajo y perfiles sociodemográficos), es posible identificar patrones invisibles al ojo humano. Ya no se trata de evitar el próximo accidente basándose en la suerte, sino en la probabilidad estadística.

Los 3 Pilares para Construir Algoritmos de Prevención

1. Calidad y Curaduría de Datos (Data Cleansing)

Un algoritmo es tan bueno como los datos que lo alimentan. El primer paso es centralizar la información dispersa en hojas de cálculo, software de gestión y registros manuales. Es vital estandarizar la taxonomía de los incidentes para que el modelo pueda «entender» las correlaciones entre variables aparentemente inconexas.

2. Ingeniería de Características (Feature Engineering)

Aquí es donde el experto en SST se une al científico de datos. Debemos definir qué variables influyen realmente en el riesgo. ¿Es la hora del día? ¿Es la experiencia del supervisor? ¿Es la combinación de alta humedad con trabajos en altura? Al identificar estos «predictores», alimentamos el modelo con la inteligencia de negocio necesaria.

3. Selección y Entrenamiento del Modelo

Desde Bosques Aleatorios (Random Forests) hasta Redes Neuronales, la elección del modelo depende de la complejidad del entorno. Estos modelos se entrenan con datos históricos para que, al ingresar datos en tiempo real, puedan emitir una «Alerta de Riesgo Elevado» con un porcentaje de certeza accionable.

El Impacto en el Marketing de la Seguridad

Implementar analítica predictiva no solo salva vidas; posiciona al departamento de SST como un centro de innovación y valor estratégico. En el marketing interno, esto se traduce en una mayor confianza de los trabajadores y una reputación corporativa sólida que atrae talento y mejora la percepción de marca ante clientes y accionistas.

Beneficios Tangibles de la Analítica en SST:

• Reducción de costos por primas de seguros y multas.
• Optimización de los recursos de inspección (ir donde el riesgo es mayor).
• Disminución drástica de la tasa de accidentabilidad grave y mortal.
• Cultura preventiva basada en evidencia, no en intuiciones.