Imagina que estás en la playa, descansando al sol, y de repente tu cerebro decide mentirte. No es un error, es su forma natural de operar: seleccionar, distorsionar y omitir información sin que te des cuenta. Suena exagerado, pero es una realidad con consecuencias directas en tu trabajo, especialmente si eres responsable de prevención de riesgos.
En el entorno laboral actual, donde las decisiones rápidas y complejas son el pan de cada día, seguimos creyendo que somos racionales, objetivos y lógicos. Sin embargo, la ciencia cognitiva insiste en lo contrario: nuestro cerebro no busca la verdad, busca confirmar lo que ya cree.
Uno de los fenómenos más peligrosos es el bias blind spot o punto ciego del sesgo: todos creemos que los demás son más susceptibles a prejuicios cognitivos que nosotros mismos. Esta falsa seguridad nos impide cuestionar nuestras decisiones, lo que en el ámbito preventivo puede traducirse en errores sistemáticos, riesgos invisibilizados y una falsa sensación de control.
Lo mismo ocurre con el sesgo de confirmación, esa tendencia a ver solo lo que nos da la razón. Si ya hemos decidido que una medida preventiva es innecesaria, inconscientemente ignoraremos cualquier dato que nos contradiga. Y si lideramos un equipo, esta distorsión puede afectar no solo la cultura de seguridad, sino también el clima laboral, el rendimiento y el bienestar psicosocial de las personas.
Entonces… ¿cómo podemos protegernos de nosotros mismos?
Según el director del Área de Salud y Bienestar de APA, Antonio Díaz Ruiz(¹), la clave no está en eliminar estos sesgos (algo imposible), sino en hacerlos visibles y crear sistemas que los contrarresten. Díaz lo tiene claro: el liderazgo del futuro no será el de quien se cree infalible, sino el de quien es consciente de sus limitaciones cognitivas y se rodea de estructuras que las compensen.
Por eso, desde APA trabajamos sobre un enfoque innovador que va más allá de la prevención tradicional: una mirada que integra tecnología, competencias emocionales e inteligencia artificial para anticiparse al error humano.
De la intuición al dato: el papel de la IA en la predicción de riesgos
En esta línea, APA ha desarrollado +ECS – Emotional Competency System, una plataforma de inteligencia artificial avalada por las universidades Complutense y Politécnica de Madrid. Esta herramienta analiza el impacto del factor humano en las organizaciones, con el objetivo de reducir la rotación, el absentismo y la siniestralidad.
¿Cómo lo hace? Mediante un análisis predictivo-comparativo que cruza el perfil de personalidad del empleado o candidato con las competencias emocionales, actitudinales y cognitivas requeridas para su puesto. A partir de este diagnóstico, la plataforma propone entrenamientos personalizados para reducir brechas y fortalecer puntos fuertes.
Este enfoque integral no solo mejora la seguridad y el rendimiento, sino que también anticipa comportamientos de riesgo antes de que se conviertan en incidentes. En otras palabras: pasamos de actuar después del accidente, a prevenirlo desde su raíz más profunda: el comportamiento humano.
Quizá estos días de verano, más tranquilos, puedan servirnos para mirar hacia dentro. ¿Estamos realmente tomando decisiones objetivas? ¿Nuestra cultura organizacional fomenta el pensamiento crítico o la autocomplacencia? ¿Contamos con las herramientas adecuadas para entender y gestionar el factor humano?
Porque si el cerebro nos engaña —y lo hace—, es hora de dejar de confiar solo en la intuición y empezar a apoyarnos en el dato, la tecnología y la formación emocional. Así, estaremos cada vez más cerca de un futuro donde la prevención de paso a un nuevo modelo que predice aprende y se adelanta al riesgo.
(¹) Los contenidos y reflexiones presentadas se basan en el artículo «Cuidado: tu cerebro no te cuenta la verdad (y el riesgo laboral que eso implica)”, publicado en www.prevencionintegral.com, junto con las aportaciones del director del Área de Salud y Bienestar Laboral de APA, Antonio Díaz Ruiz, recogidas en sus conferencias sobre el impacto del factor humano y la inteligencia artificial en la evolución de la prevención hacia modelos predictivos.
