DNV y Equinor han presentado la Event Learning Taxonomy CLUE, una nueva taxonomía diseñada para mejorar la forma en que las empresas clasifican, analizan y comprenden los incidentes operativos.
Actualmente, muchas organizaciones utilizan sistemas de notificación de incidentes para gestionar riesgos. Sin embargo, estos modelos suelen basarse en un lenguaje centrado en fallos individuales, lo que introduce sesgos y limita la comprensión real de lo ocurrido.
En este contexto, la taxonomía CLUE propone un enfoque diferente. A través de un lenguaje neutral y descriptivo, permite analizar los eventos sin atribuir culpas, favoreciendo una interpretación más objetiva y centrada en el sistema.
La taxonomía CLUE tiene un enfoque sistémico
Esta nueva taxonomía incorpora un enfoque sistémico que considera los incidentes como el resultado de múltiples condiciones interrelacionadas. Así, se aleja de los modelos lineales tradicionales basados en causa-efecto.
Así mismo, el modelo reduce el número de categorías y simplifica su aplicación, facilitando su uso incluso por personal sin formación especializada en investigación de incidentes.
Uno de los cambios clave es la sustitución del concepto de “causa” por el de “factor contribuyente”. Este ajuste permite reflejar con mayor precisión la complejidad de los entornos industriales.
Además, CLUE utiliza una única capa analítica, lo que ayuda a estructurar mejor la información y a generar informes más claros y útiles para la toma de decisiones.
La taxonomía está diseñada para aplicarse en distintos sectores, incluyendo energía, construcción, manufactura y operaciones marítimas. Su alcance abarca incidentes relacionados con seguridad, calidad y salud laboral.
De igual forma, permite capturar aprendizajes tanto de eventos negativos como de resultados exitosos, ampliando la comprensión del desempeño operativo en condiciones reales.
Bases metodológicas y visión de futuro
El desarrollo de CLUE se basa en enfoques como el Human and Organizational Performance (HOP) y Safety-II, que priorizan el aprendizaje continuo, el contexto operativo y el diseño del sistema.
Desde DNV, Prajeev Rasiah destacó que mejorar la seguridad depende de la capacidad de aprender del trabajo diario. En la misma línea, Equinor subrayó que esta herramienta facilita obtener mejores datos y una visión más clara de las áreas de mejora.
Con esta iniciativa, ambas compañías buscan impulsar un cambio hacia modelos más constructivos, donde el aprendizaje sistémico permita fortalecer la seguridad, la calidad y el rendimiento en la industria.
Fuente y foto: DNV