Blog de RISK-ACADEMY

En 1946, los matemáticos de Los Álamos desarrollaron la simulación de Monte Carlo para modelar reacciones nucleares bajo incertidumbre. Para la década de 1990, los enfoques matemáticos sofisticados para el riesgo ayudaron a ganar premios Nobel y a generar miles de millones en los mercados financieros. En 1998, Long-Term Capital Management (LTCM) nos mostró las limitaciones de los modelos de riesgo. ¿Hoy? Muchas organizaciones han reducido gestión de riesgos a colores en una matriz. Esto no es solo académico; está costando dinero real a las empresas debido a decisiones peores. He pasado una década ayudando a las empresas a volver de los rituales a los resultados, y hoy comparto lo que realmente funciona.

Desde el cálculo de beneficios hasta el universo paralelo

Entonces, ¿cómo pasamos de herramientas matemáticas precisas utilizadas para hacer mejores apuestas y proteger fortunas en viajes marítimos arriesgados, herramientas diseñadas explícitamente para mejorar los resultados financieros, a una situación en la que? gestión de riesgos ¿A menudo se siente desconectado del negocio central de tomar decisiones? Los orígenes eran intensamente prácticos. Piensa en las formas más tempranas de la teoría de la probabilidad aplicadas en casas de juego o por aseguradoras marítimas que navegaban por rutas comerciales peligrosas. No había departamentos de cumplimiento que exigieran registros de riesgos; simplemente había el cálculo frío y duro de probabilidades y pérdidas potenciales para hacer una mejor apuesta o establecer una prima de seguro precisa. No se trataba de documentar riesgos para la posteridad; se trataba de supervivencia y ganancia, utilizando los mejores métodos cuantitativos disponibles para entender y navegar la incertidumbre.

Tomen a esos primeros aseguradores marítimos, por ejemplo. No solo reconocieron vagamente que las tormentas representaban un riesgo para la navegación. Buscaban activamente datos, aunque imperfectos, sobre rutas marítimas, temporadas, tipos de embarcaciones y pérdidas históricas. Utilizaron esta información para calcular la probabilidad de que un barco enfrentara una tormenta catastrófica y estimaron la posible pérdida financiera si esto ocurriera. Esto no fue un ejercicio abstracto. El resultado de estos cálculos determinó directamente la prima cobrada por asegurar el viaje. Un mayor riesgo calculado significaba una prima más alta, influyendo directamente en la rentabilidad del asegurador y en el costo para el comerciante. La cuantificación no era una digresión; era el mecanismo para convertirla en el negocio principal. decisión – cómo fijar la prima de la póliza de seguro para cubrir pérdidas potenciales, sin dejar de ser competitiva. Las matemáticas sirvieron al decisión, lo que a su vez contribuyó al logro del éxito financiero.

Este pragmático, decisiónUn enfoque enfocado encontró naturalmente terreno fértil en el sector financiero. Las instituciones que manejan inversiones y préstamos vieron claramente el valor de utilizar herramientas matemáticas sofisticadas para mejorar sus propias decisiones de alto riesgo. Cuando Harry Markowitz desarrolló la Teoría Moderna de Carteras en la década de 1950, que posteriormente fue perfeccionada en el Modelo de Valoración de Activos de Capital (CAPM) junto a Merton Miller y William Sharpe, trabajo que fue reconocido con el Premio Nobel en 1990, el objetivo era claro. Estos modelos no eran meros juguetes teóricos; proporcionaban un marco cuantitativo para entender la relación entre riesgo y rendimiento esperado, informando directamente las decisiones de selección de inversiones y asignación de activos. Permitieron a los gestores de carteras tomar decisiones más informadas sobre qué activos mantener, cómo equilibrar el riesgo con la recompensa potencial y cómo valorar los instrumentos financieros. No fue perfecto; la crisis de Long-Term Capital Management en 1998 mostró las limitaciones, pero el principio fundamental se mantuvo: la cuantificación sofisticada se adoptó *porque* conducía a estrategias demostrablemente mejores y más rentables. El análisis de riesgos estaba profundamente integrado en el proceso de hacer dinero.

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Pero entonces, como los conceptos de gestión de riesgos Comenzó a filtrarse desde estos dominios inherentemente cuantitativos hacia el mundo más amplio de las empresas no financieras y las entidades gubernamentales, algo empezó a cambiar. La transición no fue repentina, sino que comenzó una deriva gradual. Los impulsores iniciales a menudo no eran puramente acerca de mejorar lo interno. decisión-haciendo. En cambio, las presiones externas comenzaron a cambiar sutilmente el enfoque. Los crecientes requisitos regulatorios, como los que siguen a grandes escándalos corporativos, y las demandas de las bolsas de valores para una mejor divulgación de la gobernanza, impulsaron a las organizaciones a *demostrar* que estaban gestionando el riesgo. La audiencia para la información de riesgos comenzó a incluir auditores, reguladores y juntas, cuyo principal interés era a menudo el cumplimiento y la supervisión en lugar de los detalles de optimizar decisiones operativas o estratégicas específicas.

A esto se sumó una percepción, especialmente en sectores no financieros, de que sus riesgos eran de alguna manera diferentes, más difusos, menos cuantificables, y carecían de los datos concretos que se ven en finanzas o seguros. Ya fuera incertidumbre estratégica, peligros operativos o complejidades del proyecto, a menudo surgía el argumento de que estas áreas no se prestaban fácilmente a los enfoques matemáticos rigurosos utilizados en otros ámbitos. Esta dificultad percibida, o quizás la falta de habilidades fácilmente disponibles o la demanda interna de cuantificación, proporcionó una justificación conveniente para avanzar hacia enfoques más cualitativos y descriptivos. Enumerar riesgos, categorizarlos de forma amplia y discutirlos en talleres parecía más accesible, incluso si carecía del vínculo directo a decisión métricas que se definieron temprano gestión de riesgos. El enfoque comenzó a migrar desde *mejorar el decisión sí mismo* a través del análisis para *documentar e informar sobre los riesgos* como una actividad separada.

El punto crítico que se estaba pasando por alto era que la 'ciencia' original de gestión de riesgos Derivó su inmenso valor precisamente porque estaba estrechamente integrado con el objetivo de tomar decisiones superiores en condiciones de incertidumbre. Calcular las probabilidades no fue solo un ejercicio matemático interesante; fue la base para hacer una mejor apuesta, establecer una prima viable o construir una cartera de inversiones más resistente. El poder no residía en las herramientas en sí mismas, sino en su aplicación directa para mejorar el calidad y resultados probables de decisiones específicas y trascendentales. ¿Qué ocurrió cuando se debilitó o incluso se cortó este vínculo vital y práctico entre el análisis y la acción? La efectividad no solo se redujo, sino que todo el propósito empezó a distorsionarse.

El valor no estaba en la *actividad* etiquetada ‘gestión de riesgos’, pero en cómo esa actividad informó directamente y mejoró las decisiones específicas – un principio fundamental que se estaba perdiendo cada vez más en la traducción.

El auge del ritual del riesgo

Esta adopción generalizada en las esferas no financieras dio lugar a un patrón distinto: la creación de lo especializado. gestión de riesgos departamentos, la redacción de lo elaborado gestión de riesgos marcos de trabajo y la implementación de procesos que operaban en gran medida en paralelo con las actividades centrales de la empresa. En lugar de que el análisis de incertidumbre formara parte de cómo se establecían las estrategias, se elaboraban los presupuestos o se planificaban los proyectos, se convirtió en una función separada, a menudo ubicada en una parte diferente de la organización, utilizando su propio conjunto de herramientas y lenguaje. Esta separación fue el primer paso crucial para alejarse de lo integrado, decisiónorígenes enfocados. En este nuevo universo paralelo fluían una serie de herramientas cualitativas: las ahora omnipresentes matrices de riesgo o mapas de calor, que representan los riesgos en tonos de rojo, amarillo y verde; la dependencia de clasificaciones subjetivas como alto, medio y bajo; y los registros de riesgo independientes cuidadosamente mantenidos, que a menudo se encuentran en hojas de cálculo o software especializado, completamente desconectados de los modelos financieros utilizados para presupuestar o de los diagramas de Gantt utilizados para la programación de proyectos. Estas herramientas ofrecían una apariencia de estructura y control, fácilmente presentables y aparentemente sencillas.

Pero, ¿por qué estas herramientas aparentemente lógicas a menudo representan una *falla* para enfrentarse realmente a la incertidumbre, potencialmente creando una ilusión peligrosa de control? Los problemas son profundos. Tome la matriz de riesgos común, que generalmente grafica la probabilidad en contra del impacto utilizando escalas o categorías numeradas. Como Douglas W. Hubbard señaló ampliamente en su trabajo, estas matrices fundamentally malinterpretan las matemáticas. Tratan las clasificaciones ordinales, donde las categorías representan un orden, como 1º, 2º, 3º, o Bajo, Medio, Alto, como si fueran datos de intervalo, donde la distancia entre puntos es significativa y constante (como las escalas de temperatura). Asignar una puntuación de '5' por impacto no significa que sea exactamente cinco veces peor que un '1', ni que la diferencia entre un '4' y un '5' sea necesariamente la misma que entre un '1' y un '2'. Multiplicar estas puntuaciones arbitrarias para obtener una "puntuación de riesgo" aumenta el error, lo que conduce a priorizaciones fundamentalmente equivocadas. Los recursos podrían ser canalizados hacia los riesgos que aparecen en rojo en el mapa, mientras que amenazas matemáticamente más significativas, quizás calificadas como 'media' en ambas escalas pero con un rango mucho más amplio de resultados negativos potenciales, son relativamente ignoradas. Además, la dependencia de etiquetas cualitativas como 'Alta probabilidad' o 'Impacto medio' oculta la verdadera naturaleza de la incertidumbre. ¿Qué significa realmente una probabilidad de 'Alta' – 50%? 80%? 99%? ¿Cuál es el rango financiero de un impacto 'Medio'? Estos términos vagos son arcilla en manos de lo omnipresente cognitivo sesgos, ampliamente documentados por los laureados con el Nobel Daniel Kahneman y Amos Tversky. Nuestros juicios sobre la probabilidad y el impacto son fácilmente influenciados por eventos recientes (sesgo de disponibilidad), nuestra tendencia a buscar evidencia que confirme nuestras creencias (sesgo de confirmación) o la forma en que se describe el riesgo (efecto de encuadre). Estas herramientas cualitativas no mitigan estos sesgos; a menudo los amplifican, lo que conduce a evaluaciones basadas más en la intuición y distorsiones psicológicas que en un análisis racional de los resultados potenciales.

Considere este escenario común: se propone un proyecto de capital importante, quizás construir una nueva fábrica o lanzar un sistema de TI significativo. El caso de negocio inicial se basa en proyecciones optimistas de costos, plazos y beneficios. El decisión La aprobación del proyecto avanza en gran medida basándose en estas estimaciones puntuales optimistas. *Por separado*, quizás semanas o meses después, se realiza un taller de evaluación de riesgos. Los participantes generan ideas sobre riesgos potenciales, los califican utilizando una matriz estándar y producen un mapa de calor colorido. Este documento podría ser presentado a un comité directivo o equipo de liderazgo, quienes echan un vistazo a la distribución de cuadrados rojos, amarillos y verdes. Pero lo crítico es que esta evaluación de riesgos rara vez provoca una reevaluación fundamental de los supuestos financieros centrales del proyecto o de la decisión inicial de continuar o detenerse. decisión. El ejercicio de riesgo ocurre *después* de la clave. decisión, sirviendo como un paso de documentación en lugar de una entrada integral antes del compromiso. Las suposiciones optimistas sobre el presupuesto y el cronograma permanecen sin ser cuestionadas por un análisis formal de su posible variación.

O piensa en otra escena familiar: una empresa dedica recursos significativos — tiempo de gestión, horas de los empleados, y, posiblemente, honorarios de consultores externos — para llevar a cabo la empresa anual gestión de riesgos talleres. Los equipos diligentemente llenan los registros de riesgos, debaten las puntuaciones de probabilidad e impacto, y asignan responsables de riesgo. Estos registros se actualizan y reportan meticulosamente hacia arriba. Sin embargo, cuando llega el momento de tomar decisiones estratégicas cruciales: ingresar a un nuevo mercado, adquirir otra empresa, cambiar significativamente el modelo de negocio, el proceso a menudo depende en gran medida de la experiencia, la intuición o la visión estratégica de la alta dirección, con poca referencia al registro de riesgos formalizado. Las suposiciones clave incorporadas en el presupuesto anual, como las previsiones de crecimiento de ventas o la estabilidad de los costos de insumos, podrían ser estimaciones simples de un solo punto sin un análisis riguroso que explore el rango de resultados potenciales o el impacto de la volatilidad. El gestión de riesgos el proceso se ejecuta en su propia pista, consumiendo recursos, mientras que el motor estratégico y financiero decisión-realizando corridas por separado, en gran parte no influenciadas por ello.

La consecuencia directa de esta desconexión es el aumento del 'teatro del riesgo' — actividades que crean la apariencia de gestionar el riesgo pero hacen poco para mejorar realmente calidad de decisiones tomadas bajo incertidumbre. Los recursos valiosos se canalizan en ejercicios burocráticos: completar plantillas, asistir a talleres, generar informes que satisfacen listas de verificación de cumplimiento o requisitos de gobernanza. Mientras tanto, las amenazas reales y tangibles para lograr los objetivos – la variabilidad potencial en el presupuesto (Budget@Risk), la probabilidad de incumplir plazos clave (Schedule@Risk), el rango de posibles resultados de flujo de caja (CF@Risk) – siguen siendo poco entendidas porque el análisis no está integrado en el lugar donde importa, dentro de la planificación y decisión-la elaboración de los propios procesos. El informe en sí mismo se convierte en el objetivo principal. El éxito se mide por la entrega oportuna de la actualización del registro de riesgos o la presentación del mapa de calor, reemplazando el objetivo original, más difícil, de integrar el análisis de incertidumbre directamente en los ciclos de planificación, formulación de presupuestos, evaluaciones de inversiones y decisiones estratégicas *antes* de que se realicen compromisos.

Esta separación no es solo una contabilidad ineficiente; activa y deliberadamente fomenta un entorno donde las decisiones peores son más probables. Las organizaciones vuelan parcialmente a ciegas, haciendo compromisos basados en suposiciones que no han sido sometidas a pruebas rigurosas frente a las incertidumbres inherentes del mundo real. ¿Cómo pueden las organizaciones liberarse de este ciclo de la performatividad? gestión de riesgos ¿Y volver al análisis que realmente informa las decisiones? El ritual reconfortante de llenar matrices y generar informes satisface necesidades procedimentales y de cumplimiento, marcando casillas y proporcionando una sensación superficial de seguridad. Pero, fundamentalmente, no logra entregar las ideas cruciales. decisión-los responsables de formular políticas requieren entender realmente y navegar por la compleja red de incertidumbres a las que se enfrentan, dejando finalmente expuesto un valor significativo e invitando a fracasos totalmente previsibles. Reconocer esta brecha entre el ritual y la realidad es el primer paso innegociable.

El camino de regreso del ritual a la realidad no consiste en agregar capas; es fundamentalmente reintegrar el análisis de incertidumbre *antes* de que se tomen decisiones. Esto hace gestión de riesgos una herramienta para lograr objetivos, no solo documentar temores. Da el primer paso: Descarga la ‘Guía de la Eficacia’ Gestión de Riesgos 3.0’ para pasos prácticos sobre la integración del riesgo en decisión-creación y cultura. Explora más recursos y conéctate con colegas en SEMANA DE CONCIENCIACIÓN SOBRE EL RIESGO https://2024.riskawarenessweek.comDeja de realizar rituales de riesgo y comienza a tomar decisiones basadas en el riesgo. ¿Cuál es una suposición clave en tu próximo gran? decisión ¿Eso necesita un análisis de incertidumbre genuino antes de que te comprometas?