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Más allá de los KRIs: Haciendo que las métricas de rendimiento sean conscientes del riesgo

Los gestores de riesgos desarrollaron una tendencia preocupante a crear sistemas paralelos para todo. Un ejemplo principal es la separación entre Indicadores Clave de Desempeño (KPI) e Indicadores Clave de Riesgo (KRI). Todos están usando KRIs sin siquiera darse cuenta de cómo RM1 ellos son. Esta división artificial no refleja la realidad empresarial y crea una complejidad innecesaria, además de reducir la efectividad.

El problema con los sistemas de riesgo paralelos

Cuando las organizaciones mantienen métricas de riesgo separadas junto con métricas de rendimiento, crean problemas significativos. Los equipos registran esencialmente la misma información en diferentes formatos, lo que conduce a duplicación de esfuerzos. Estos sistemas paralelos a menudo envían mensajes contradictorios – KPIs impulsando un rendimiento agresivo mientras que los KRIs sugieren precaución – creando confusión para decisión-creadores. Esta separación refuerza la peligrosa idea de que el riesgo es algo que solo los "especialistas en riesgos" deben preocuparse, en lugar de una consideración integral para todos.

Considere un hospital que realiza un seguimiento de las puntuaciones de satisfacción de los pacientes (KPI) por separado de las tasas de errores de medicación (KRI). Ambas métricas se relacionan con el mismo proceso de atención al paciente, pero son gestionadas por diferentes equipos con líneas de reporte separadas. Esta desconexión crea puntos ciegos donde ninguno de los equipos tiene una visión completa de la realidad operativa.

Transformando KPIs en métricas conscientes del riesgo

En lugar de mantener sistemas paralelos, las organizaciones deberían evolucionar sus KPIs para incorporar directamente las dimensiones de riesgo. Esto significa utilizar rangos y umbrales en lugar de objetivos únicos, monitorear tendencias y tasas de cambio en lugar de solo valores absolutos, establecer límites basados en riesgos que activen acciones específicas y centrarse en indicadores principales dentro de los marcos de rendimiento existentes.

Para una empresa de logística, en lugar de tener un porcentaje de entregas a tiempo (KPI) y una tasa de averías de vehículos separada (KRI), pueden desarrollar una métrica de rendimiento de entrega basada en riesgos que incorpore tanto el rendimiento actual como indicadores de tendencia, como el estado del mantenimiento de los vehículos, con umbrales claramente definidos para diferentes niveles de respuesta.

Beneficios de la integración

Al incorporar las consideraciones de riesgo directamente en las métricas de rendimiento, las organizaciones obtienen varias ventajas. Simplifican la elaboración de informes al mantener un conjunto integrado de métricas en lugar de sistemas paralelos. Mejoran decisión calidad al garantizar que el rendimiento y el riesgo se consideren simultáneamente. Crean una mayor conciencia del riesgo a medida que todos se vuelven sensibles al riesgo, no solo los especialistas en riesgos. Y enfocan los recursos de manera más efectiva con menos tiempo dedicado a mantener marcos de trabajo separados.

La transición a KPIs conscientes del riesgo requiere un enfoque reflexivo. Las organizaciones deberían comenzar revisando los KPIs y KRIs existentes para identificar solapamientos y conexiones. Luego, deberían redefinir los KPIs para incluir rangos aceptables, umbrales y análisis de tendencias en lugar de objetivos de punto único. Deben incorporar indicadores principales que proporcionen señales de advertencia temprana de posibles problemas.

El resultado final es un enfoque más simplificado y efectivo que trata el riesgo como una parte inherente de la gestión del rendimiento en lugar de una consideración separada. Esta integración se alinea perfectamente con decisión-céntrico gestión de riesgos, asegurando que la incertidumbre se tenga en cuenta antes y durante la ejecución de las actividades comerciales, no como un pensamiento posterior.

Qué métricas de rendimiento en su organización cree que se beneficiarían más de ser transformadas en mediciones conscientes del riesgo, y qué umbrales específicos las harían más eficaces para decisión-haciendo?

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