Escrito por:
Salin Eduardo Avellaneda Pinzón
Matemático, MSc. Salud Ocupacional y Ambiental, Esp. Gerencia de Proyectos
Líder de desarrollo de productos de Promoción y Prevención en Positiva Compañía de Seguros
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En diferentes escenarios se ha mencionado que los datos son el nuevo petróleo, inicialmente lo dijo En 2006 Clive Robert Humby, un matemático británico y científico de datos. Cuando él hacía esta referencia presentaba la comparación con las empresas de hidrocarburos, que empezaron su auge a principios del siglo XX y dominaron el mundo. Y siguiendo con la metáfora planteada vemos cómo ahora las empresas más grandes del mundo son empresas tecnológicas, pero lo más importante es que vemos cómo los datos, al igual que el petróleo, es algo que está en abundancia pero que no todos pueden explotar.
La Cuarta Revolución Industrial se enfoca precisamente en la analítica de datos y la inteligencia artificial; revolución que ha cambiado el comportamiento de la humanidad, la industria y por ende de la gestión de los riesgos laborales y el sector asegurador. Hay claros ejemplos de cómo esta revolución ha cambiado nuestras vidas. Por ejemplo, el listado de películas que nos muestra Netflix de acuerdo con nuestras preferencias, la ruta que tomamos para llegar a nuestro trabajo gracias a Waze o usar Google Lens para que nos pueda traducir un cartel de un idioma desconocido en tiempo real. Todo esto se logra gracias a la Analítica de datos y la Inteligencia Artificial. En la industria los cambios han llevado a personalizar los servicios, segmentando a los clientes, a tomar decisiones estratégicas basadas en los datos de la empresa, la competencia y el entorno.
En la abundancia de datos que están constantemente generando los diferentes actores del Sistema General de Riesgos Laborales – SGRL, que abarcan desde el objeto con el que se accidenta un trabajador en una pequeña empresa del Vichada, hasta los índices de siniestralidad de las grandes empresas, es fácil perderse en cual información es útil para tomar decisiones efectivas que ayuden a cumplir el propósito de la entidad y el bienestar de los empleados afiliados.
Con esto en mente, la Vicepresidencia de Promoción y Prevención se alía con el Instituto de Evaluación Tecnológica en Salud – IETS, un instituto conocido por su rigor científico e interdisciplinaridad, para cumplir el propósito de darle un sentido a la desbordante cantidad de datos tanto del SGRL y Positiva como de todas sus empresas afiliadas, creando el Observatorio de Riesgos Laborales. El Observatorio ha alcanzado una gran reputación en su corto periodo de lanzamiento, algo más de un año, llegando a ser requerido por las diferentes comisiones de Seguridad y salud en el trabajo, el Ministerio de Trabajo y el Ministerio de Salud para formular políticas públicas, ganado reconocimiento en diferentes gremios y aseguradoras que intentan integrar su información de forma similar, pasando a ser un herramienta de gran utilidad para el gobierno, para Positiva en el desarrollo de productos y para las empresas afiliadas en el desarrollo de su plan de trabajo en Seguridad y Salud en el Trabajo – SST, comparándose con otras empresas de su actividad, tamaño y riesgo.
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[1] https://www.iets.org.co/
[1] https://observatorio.positiva.gov.co/
Pero ¿En qué consiste el Observatorio? Es un sitio web que a través de herramientas de Big Data integra múltiples fuentes de datos para visualizar indicadores de cobertura del SGRL, siniestralidad y comportamiento de mercado, permitiendo generar reportes que varían de acuerdo con el perfil de la persona que lo consulta, donde el usuario podrá tomar decisiones basadas en la evidencia sin necesidad de navegar en un mundo interminable de información.
Además, el Observatorio emplea técnicas de procesamiento de lenguaje natural que permiten capturar los aspectos relevantes en la descripción de los accidentes de trabajo, para discriminar información no solo de datos estructurados sino de datos no estructurados, esto es valioso porque no solo vamos a poder hacer una analítica de datos descriptiva, sino que se podrá llegar a una analítica prescriptiva y con esto encaminar las políticas y decisiones estratégicas de los usuarios.
Las funciones del Observatorio no son solo de analítica descriptiva, también se han realizado múltiples investigaciones de analítica predictiva, la más remarcable es el sistema de recomendación de productos de promoción y prevención que busca ayudar a las diferentes empresas a definir los planes de trabajo en SST, con el objetivo de la optimización de la gestión para disminuir la siniestralidad y mejorar la calidad de vida de los trabajadores, usando algoritmos de Inteligencia Artificial, que como lo mencionamos antes, podría asemejarse a Netflix o Waze. El sistema de recomendaciones mostrará la ruta más eficiente para llegar al objetivo definido en la gestión de los riesgos laborales.
El Observatorio no solo es un producto pionero en el sector asegurador, también es una visión; se espera que el proyecto pueda integrar no solo las características de siniestralidad, sino que se integran variables de movilidad social, integración con variables de condiciones de salud y de trabajo, integración interinstitucional con entidades como la UGPP o el Sistema Pensional de Colombia. Frente a los retos tecnológicos, el Observatorio va a integrar modelos de visión por computador, BlockChain y demás tecnologías de frontera con el objetivo de garantizar la satisfacción y seguridad de nuestros afiliados, generar información que genere valor a Colombia y posicionar a Positiva como una compañía pública pionera en tecnología al servicio de los trabajadores colombianos.
Y así es como el Observatorio de Riesgos Laborales de Positiva Compañía de Seguros está generando productos únicos en su clase, a través de la analítica descriptiva, predictiva y prospectiva, siempre bajo el ideal de traer bienestar a los más de tres millones de afiliados en riesgos laborales y más de seis millones en todos sus ramos y con la responsabilidad de ser la aseguradora de riesgos laborales estatal con la mayor cobertura en el país.
Bibliografía
- Bartholomew, D., Steele, F., Moustaki, I., & Galbraith, J. (2008). Analysis of multivariate social science data (Ed. 2). New York: Chapman & Hall/CRC Press.
- Sánchez, R. (1995). Enseñar a investigar. Una didáctica nueva de la investigación científica en ciencias sociales y humanas. Ciudad de México: CESU-UNAM.
- Moreno, A., & Redondo, T. (2016). Text analytics: the convergence of big data and artificial intelligence. International Journal of Interactive Multimedia and Artificial Intelligence, 3(6), 57-64.
- Sherman, R. (2014). Business Intelligence Guidebook: From Data Integration to Analytics. Morgan Kaufmann.
- Moss, L. (2003). Business Intelligence Roadmap: The Complete Project Lifecycle for Decision-Support Applications. Addison-Wesley Information Technology Series