Capacidad, tolerancia y apetito de riesgo

Tres conceptos indispensables para considerar el riesgo en el ámbito de la gestión empresarial, y que por lo que he podido observar solo son considerados en determinados sectores de actividad.

Me gustaría aclarar que este blog pretende sobretodo, introducir en el mundo de la gestión de riesgos a directivos y mandos intermedios que no han tenido una relación directa con éstos por no trabajar en sectores en los que el riesgo son parte inherente a la actividad desarrollada de forma histórica.

Creo que sin duda uno de los mejores documentos que he leído al respecto es el de “Buenas Prácticas en gestión de riesgos. Definición e implantación de Apetito de Riesgo”, de la fábrica de pensamiento del Instituto de Auditores Internos de España. Este documento puede encontrarse en el siguiente enlace: 

http://auditoresinternos.es/uploads/media_items/apetito-de-riesgo-libro.original.pdf

Así, en este post haremos una simple mención a los conceptos intentando que nos podamos quedar con la intención y utilidad de los mismos más que una discusión pormenorizada de su referencia en los diferentes estándares y principios.

De este modo, hablaremos de tres niveles, coincidiendo cada uno de ellos con uno de los conceptos.

El apetito al riesgo será la cantidad de riesgo que estamos dispuestos a asumir

La tolerancia al riesgo será la cantidad de riesgo que podríamos llegar a asumir

La capacidad de riesgo es el riesgo máximo asumible sin comprometer los objetivos

Apetito, tolerancia y capacidad de riesgo. Fuente: Definición e implantación de Apetito de Riesgo. Instituto e Auditores Internos de España. 

En un curso sobre la ISO 31000:2009 al que asistí en Madrid el pasado mes de marzo, tratando sobre el tema de estas definiciones, una compañera ofreció un ejemplo que consideré simplemente brillante y que me permito reproducir con alguna aportación personal a continuación:

Imaginemos que conducimos un vehículo de gama alta que tiene una velocidad punta en autopista de 300 km/h.

Supongamos entonces que realizamos un viaje de, por ejemplo, Barcelona a Madrid.

En primer lugar fijemos el apetito al riesgo, considerando primero (y esto es de suma importancia), el tipo de riesgos que estamos dispuestos a asumir para conseguir unos objetivos también previamente definidos.

Así, podríamos por ejemplo decidir que el objetivo es llegar a Madrid en menos de 5 horas, es decir, hacer 600 km en 5 horas. Pero, también podríamos decidir que el objetivo es llegar a Madrid sanos y salvos, o hasta podríamos decidir que el objetivo es llegar a Madrid sin que nos pongan ninguna multa. De hecho, podríamos decidir el triple objetivo, llegar antes de 5 horas, sin multas y sin accidentes.

Así, la velocidad máxima a la que puede ir nuestro coche es de 300 km/h. Si nuestro único objetivo es llegar antes de 5 horas, ya tenemos la capacidad máxima de riesgo. Es decir, 300 km/h. Pero podríamos pensar que en caso de ir a 300 km/h durante todo el viaje, forzaríamos tanto el coche que sería muy posible que se estropeara durante el trayecto. Queda así definida la tolerancia al riesgo, es decir, la velocidad a la que pensamos que como máximo deberíamos ir para no cargarnos el coche.

Y para finalizar, todos tenemos una velocidad a la que nos sentimos más cómodos, pero ojo, en este caso, no podrá ser aquella tal que haga que la velocidad media no nos permita alcanzar nuestro objetivo. Es decir, tenemos un apetito al riesgo en la medida en que decidimos ir a una velocidad concreta que suponga un riesgo en tanto que pueda comprometer nuestras preferencias pero que en ningún caso pueda comprometer nuestros objetivos.

Si ahora combinamos los objetivos de duración del viaje, seguridad y legalidad, veremos que necesitamos combinar los diferentes umbrales para definir nuestro apetito y tolerancia. 

En definitiva esto es lo que pasa en muchas empresas cuando tratan de definir estos conceptos para el binomio seguridad/rentabilidad o calidad/rapidez.

Análisis de riesgos. Riesgos competitivos

En el post de hoy vamos a mencionar un tema muy concreto pero que nos permitirá empezar a vislumbrar que detrás del análisis de riesgos hay multitud de técnicas, métodos y herramientas que han sido diseñadas para dar respuesta a problemas de diferentes disciplinas pero que, con sus adecuados ajustes pueden ser perfectamente válidos para otras.

En mi caso, he trabajo en numerosas ocasiones el concepto y análisis de riesgos ambientales, pero el estudio del riesgo y sus aplicaciones en cualquier ámbito me han ocupado los dos últimos años. En este sentido, algo que me ha sorprendido, entre otras muchas cosas, es la nula referencia a conceptos y técnicas de los análisis de fiabilidad o supervivencia cuando tratamos riesgos ambientales.

En concreto, uno se sorprende de que no aparezca un concepto que podría ser de gran utilidad y que se conoce como “riesgos competitivos”.

Evidentemente, no entraré en describir los pormenores de las técnicas concretas de análisis, pero si creo interesante que se reflexione respecto a qué conocemos y no conocemos sobre el riesgo y su análisis y lo limitados que estamos por los “clichés” de nuestro campo de trabajo.

Los análisis de fiabilidad y supervivencia pretenden abordar la modelización de la variable “tiempo hasta que ocurre un evento”, siendo el evento en el ámbito de la salud, la muerte, y en el caso de la seguridad industrial el fallo.

Pues bien, dentro de este tipo de análisis, los modelos de riesgos competitivos son utilizados para analizar el comportamiento de un individuo o de un aparato/sistema, que puede fallar por diferentes causas, estudiándose para cada unidad concreta, tanto el tiempo hasta el fallo como el tipo de fallo.

En definitiva, estos modelos se caracterizan por estar definidos en base a las variables t y c, siendo “t” tiempo hasta la ocurrencia del fallo y “c” la causa del fallo.

Es importante destacar que se utiliza la palabra “fallo” de forma particular, pero que es perfectamente válido hablar de evento en general. Es decir, al final se trata de trabajar con una distribución conjunta que será diseñada de una u otra forma en función del tipo de resultados buscados.

En el caso particular de los riesgos ambientales, se aborda el problema des de la perspectiva de la “peligrosidad” del “elemento” que puede causar el daño y podría ser interesante abordar también el problema des de la perspectiva de la vulnerabilidad del agente receptor del daño, en el sentido de que por ejemplo, un “hábitat”, puede perder parte de sus elementos por diferentes causas y que en definitiva, esto no es más que la consideración de riesgos competitivos.

Quizás a nivel de análisis de eventos que puedan darse en una instalación concreta no tenga mucho interés, pero, a efectos aseguradores este tipo de análisis es mucho más riguroso y de bastante más interés que la suma de los análisis individuales.

La fisiología de las decisiones y el riesgo (I)

El riesgo parte de considerar amenazas y oportunidades de carácter físico, financiero y/o emocional.

Cuando asumimos o creemos asumir un riesgo nos preparamos fisiológicamente para ello, y eso, provoca una serie de reacciones de retroalimentación que modifican en el tiempo la percepción y valoración del riesgo considerado.

En primer lugar, ante la asunción de un riesgo, el cuerpo demandará combustible en forma de glucosa y oxígeno para quemarlo y, en segundo lugar, exige una vía de escape del dióxido de carbono generado en la combustión en forma de unos bronquios y garganta bien preparados.

Así, empieza a movilizar recursos del hígado y músculos, acelera la respiración para conseguir más oxígeno, ordena a los riñones que reabsorban agua, a la vejiga que libere contenido y aumenta el ritmo cardíaco para garantizar una mayor y más rápida llegada del oxígeno allí donde sea necesario.

Las células inmunológicas toman posiciones preferentemente en la piel para prepararse ante eventuales heridas. El sistema nervioso empieza a controlar la distribución de la sangre por todo el cuerpo, así, reduce la que va al sistema digestivo y a los órganos reproductivos y por otro lado, aumenta la que va a los principales grupos musculares, pulmones, cerebro y corazón.

Ante la posibilidad de salir beneficiado o perjudicado, se liberan al torrente sanguíneo las hormonas esteroides, que a su vez, modificarán el cuerpo y el cerebro en todos los sentidos: metabolismo, masa muscular, humor, rendimiento cognitivo e incluso recuerdos evocados.

Así, ante una toma de decisiones que nos represente una eventual pérdida o ganancia, nuestro cuerpo y cerebro se retroalimentarán para actuar en consecuencia.

Cortisol. Hormona del estrés

Muchas veces, en teoría de la decisión, se tiende a pensar que las decisiones son puntuales e irreversibles cuando, en realidad, la mayoría de decisiones empresariales pasan por procesos de análisis que derivan en cambios ante las diferentes alternativas. Es decir, ante una decisión que pueda generar la expectativa de una pérdida, el cuerpo se prepara para ello y una de las cosas que suceden es que cognitivamente cambiamos y nos volvemos más cautos, o dicho de otra forma, con mayor aversión al riesgo. Pero paradójicamente, ese volverse más cauto se acentúa una vez la decisión ha sido tomada y, en consecuencia, es más factible la vuelta atrás en una decisión que inicialmente había sido valorada de forma racional.

Esta última es una interpretación muy personal, pero lo que si está claro es que las decisiones generan y materializan expectativas y conocer como funcionamos por dentro a la hora de evaluar expectativas puede ayudarnos a entender un poco más las partes de “creencias” y “preferencias” cuando estas son subjetivas.

  

Empiezan con este una serie de posts dedicados a la fisiología y bioquímica del riesgo y la toma de decisiones.

Cuantificación del riesgo (I)

“La gente discrepa más acerca de qué es el riesgo que acerca de su cuantificación”. 
B. Fischhoff [FIS1985]

Y este blog es prueba de ello al tratar el tema de su definición hasta en cinco entradas des de sus inicios apenas hace tres meses. (Y seguiremos con ello)

Los motivos de que ésta sea la tónica también entre los expertos atiende a mi parecer a las siguientes causas:

• Si no sabemos que debemos medir, es difícil encontrar herramientas que nos ayuden a hacerlo.

• Es un concepto utilizado en multitud de disciplinas y en cada caso puede tener acepciones con implicaciones diferente.

• Es filosóficamente muy atractivo al llevar implícito el concepto de incertidumbre.

Y dado que está muy bien debatir, discrepar y razonar acerca de lo que se entiende o debe entenderse por riesgo en cada caso, pero sin olvidar que al final su cuantificación es la que nos proporciona utilidad a la gestión, seguiremos tratando el tema del concepto de riesgo pero empezaremos una serie de posts sobre su cuantificación.

El riesgo al final no es más que un tema de creencias y preferencias, pero en estos dos conceptos hay infinidad de variables. En este sentido, una definición de riesgo que me gusta especialmente, es la dada por Rüdiger Escobar, de la Michigan Technological University, y que a continuación reproduzco ampliada con alguna aportación mía (en azul) para hacerla más global:

Riesgo es la probabilidad (o grado de certeza) X₁, de que un sistema vulnerable (o modificable) X₂, experimente una pérdida/empeoramiento o ganancia/mejora X₃, debido a una amenaza/oportunidad X4, en un contexto espacial X5 y en un periodo de tiempo determinado X6.

Pues bien, esta definición tan elaborada se simplifica expresando al riesgo como una función multivariante del tipo:

R = ƒ (X₁, X₂, X₃, X₄, X₅, X₆)

Pero como apuntan el mismo Fischhoff y colaboradores (1984), el riesgo involucra hechos y valores…y por tanto es inevitablemente…incierto y ambivalente.

Y es aquí donde radica la complejidad del análisis para hacer de la cuantificación del riesgo un trabajo útil.

Dado que como hemos dicho, el análisis de riesgos al final no es más que la combinación de creencias y preferencias cuantificadas, veamos los casos en los que podemos encontrarnos a la hora de abordar dichas cuantificaciones.

En este sentido, en relación a las creencias, el tipo de resultados futuros esperables pueden ser:

a) Los resultados son perfectamente definibles y sus probabilidades son conocidas. Es decir, no puede ser esperable un resultado no contemplado y estos son finitos y contables. En el lanzamiento de un dado (de seis caras con seis valores diferentes, uno en cada cara) los resultados esperables serán 6 y no se puede contemplar que haya más o menos de seis.

En este caso, el grado de certeza que tendremos sobre la ocurrencia de cada resultado posible, se ceñirá estrictamente a las leyes de la probabilidad clásica, y a la confianza de que el dado está perfectamente equilibrado y no trucado. Los resultados y la probabilidad de que se de cada uno de ellos se conoce o puede conocer de forma empírica. La probabilidad se ciñe estrictamente a los conceptos de experimento aleatorio y azar.

b) Los resultados son perfectamente definibles pero sus probabilidades NO son   “universales”. Es decir, no puede ser esperable un resultado no contemplado, estos son finitos y contables pero la probabilidad de que suceda uno u otro no se puede valorar con certeza absoluta. Por ejemplo, ante un partido de fútbol, podemos esperar que nuestro equipo, gane, empate o pierda. No se puede dar otro resultado, pero las probabilidades de cada uno de ellos serán siempre estimaciones, ya que dependen de algo más que del azar.

c) Los resultados no pueden ser exhaustivamente definidos o resulta extremadamente costoso establecer su magnitud de forma discreta, incluyendo que pueda suceder algo no contemplado. Por ejemplo, intentar describir con exactitud el tiempo que hará mañana en cualquier lugar de España y a cualquier hora.

En este caso, el grado de certeza que tendremos sobre la ocurrencia de cada resultado posible se basará en estimaciones, y el grado de exactitud de dichas estimaciones también dependerá de:

• Como hayamos discretizado todos los resultados posibles imaginables. Por ejemplo podríamos agrupar los posibles estados del tiempo en dos grupos: Bueno y Malo, o en tres (soleado, nublado y lluvioso), o en cuatro…

• Del tipo de cálculos y/o estimaciones que se hayan hecho para determinar esa probabilidad (modelización, opinión de los habitantes de la zona…

• De los datos que se hayan utilizado para realizar dichos cálculos (des de la simple observación del cielo a el uso de series temporales de cientos de miles de datos).

d) No podemos definir los resultados o acontecimientos posibles y nos limitamos a suponerlos. Por ejemplo, y llevado al extremo, ante preguntas del tipo ¿Qué pasaría si colisionasen de frente dos coches que viajan a la velocidad de la luz?.

En este caso, el grado de certeza que tendremos sobre la ocurrencia de cada resultado posible, dependerá exclusivamente de la credibilidad que le demos a la persona o personas que han imaginado dichos resultados.

Por otro lado, en relación a las preferencias, o a cómo percibimos que nos puede afectar a nosotros o al objeto de análisis cada resultado, tendremos que tener en cuenta la “realidad” de cada persona. Y entendemos por “realidad”, la conjunción de biología y experiencia de cada persona en un momento y en un contexto determinado.

De este modo, la cuantificación de un riesgo será fruto de la elección del método que mejor se ajuste a cada uno de las combinaciones entre los tipos de eventos descritos y los tipos de personas que valorarán sus consecuencias.

Por ejemplo, par eventos que se encuentran dentro del grupo a), la cuantificación del riesgo se basará en determinar el método más útil para medir el impacto de los resultados sobre un individuo o concepto de análisis, ya que la forma en la que abordar las probabilidades de ocurrencia ya está definida. El método a seleccionar tendrá en cuenta las unidades en las que se expresan las consecuencias y la “biología” de quien las recibe.

Por otro lado, en el caso en el que conozcamos los posibles resultados pero no podamos universalizar su probabilidad de ocurrencia, deberemos seleccionar uno o varios métodos para estimarla. Y en este caso, siempre, entrará en juego la cantidad y calidad de la información disponible. Posteriormente, trataremos como en el caso anterior el tema del “impacto” de las consecuencias.

Para eventos cuyos resultados no puedan ser exhaustivamente relacionados, deberemos generar grupos que se comporten como unidades discretas sobre las que inferenciar probabilidad y consecuencias. Posteriormente procederemos como en el caso anterior.

Y finalmente, en régimen de turbulencia o de desconocimiento total de los resultados y consecuencias futuras, afrontaremos el problema teniendo en cuenta que no podemos resolverlo por procedimientos clásicos o que en caso de hacerlo, la incertidumbre asociada será tan grande que no nos serán de ninguna utilidad las conclusiones que de ellos saquemos.

En posts posteriores entraremos en el detalle de cada una de las combinaciones, pero entendiendo que es estrictamente necesario saber a qué problema nos enfrentamos en cada caso.

Un último apunte. En teoría de las decisiones no es raro encontrar la distinción entre decisiones en ambiente de riesgo y decisiones en ambiente de incertidumbre.

Al tomar decisiones bajo riesgo, lo que se suele convenir es que las opciones están definidas y se conocen las probabilidades de cada resultado, pero se matiza que, no obstante, hay incertidumbre tan solo en tanto que no podemos conocer con exactitud el resultado que seguro se obtendrá en un solo evento de un experimento aleatorio. Es decir, puedo saber que la probabilidad de que salga cara será de 0,5, pero no puedo saber si saldrá cara o cruz.

Por otro lado, se dice que al tomar decisiones bajo incertidumbre, las opciones de los resultados no están definidas y en consecuencia sus probabilidades tampoco se conocen. Es decir, la aleatoriedad suele intervenir tanto en los resultados como en la probabilidad de ocurrencia.

Hago este último comentario porque la nueva perspectiva “conceptual” que se le da al riesgo, lo define como los efectos de la incertidumbre sobre los objetivos. Porque por otro lado, al realizar un análisis de riesgos se puede pedir se acompañe de su preceptivo análisis de la incertidumbre y finalmente, porqué el concepto de incertidumbre lleva asociado su propio debate en cuanto a definición y alcance.

En resumen, la frase de Fischhoff, “La gente discrepa más acerca de qué es el riesgo que acerca de su cuantificación” podría ampliarse perfectamente a “La gente discrepa más acerca de qué es el riesgo y la incertidumbre que acerca de su cuantificación”