¿Es el accidente un fenómeno causal o casual?

4. Refutación de la fórmula “riesgo = probabilidad de accidente x severidad de sus consecuencias” porque la noción “probabilidad de accidente” no existe en un sistema laboral

La probabilidad de accidente es un concepto tratado con excesiva ligereza. Nos enfrentamos con un problema teórico, porque antes de intentar valorar la probabilidad de accidente debemos demostrar que existe. La habitual justificación es la siguiente: la experiencia nos dice que el accidente es un suceso aleatorio porque en su ocurrencia influye el azar. Como en toda probabilidad interviene el azar, queda justificado que la probabilidad de accidente existe. Demostraré por reducción al absurdo que en un sistema laboral (puesto de trabajo) tal probabilidad no existe. La hipótesis que pondré a prueba es que la probabilidad de accidente existe y tiene un valor comprendido entre cero y la unidad.

Sabemos que en toda probabilidad debe existir un conjunto de casos favorables (sucesos verdaderos) y otro conjunto de casos posibles (sucesos verdaderos y falsos). Por ejemplo, si lanzamos una moneda al aire puede suceder que salga cara o cruz. Existe un caso favorable (un suceso verdadero, cara) y dos casos posibles (un suceso verdadero y otro falso, cara y cruz). Por tanto, la probabilidad de cara en una moneda es ½. Trasladando estas ideas al análisis de la probabilidad de accidente significa que existe un caso favorable (accidente verdadero, es decir, el accidente es un suceso que puede suceder) y dos casos posibles (accidente verdadero y accidente falso, es decir, dos sucesos, uno que puede suceder y otro que puede no suceder). Por tanto, para calcular la probabilidad de accidente debemos hallar el cociente entre el supuesto favorable accidente verdadero y los dos supuestos posibles, verdadero y falso. Este cociente vale exactamente ½, una constante. Hemos llegado a una contradicción, porque la hipótesis es que la probabilidad de accidente es una variable que puede tener cualquier valor comprendido entre cero y la unidad, luego la hipótesis ha sido rechazada.

Un lector sagaz podría creer que esta anomalía se debe a que en este análisis no hemos tenido en cuenta la presencia de peligro, que evita que la probabilidad de accidente sea una constante. Realicemos un segundo análisis corregido. Supongamos que cargamos una moneda con un peso para desequilibrarla, de tal modo que sea más fácil que en su lanzamiento resulte “cara” que “cruz”. Sabemos que la frecuencia con que ocurre un suceso aleatorio es equivalente a una probabilidad empírica, luego podemos afirmar que la probabilidad en el lanzamiento de una moneda cargada deja de ser siempre igual a ½. Por ejemplo, podemos hacer que la probabilidad de “cara” sea mayor que ½, debido al peso que desequilibra la moneda.

Trasladando estas ideas a la probabilidad de accidente, imaginemos que cargamos de peligro una condición de trabajo para desequilibrarla, de tal modo que sea más frecuente el “accidente verdadero” que el “accidente falso”. Sabemos que la frecuencia con que ocurre el suceso aleatorio accidente es equivalente a una probabilidad empírica, luego podemos afirmar que la probabilidad de accidente deja de ser siempre igual a ½. Por ejemplo, podemos hacer que la probabilidad de accidente sea mayor que ½ a causa del peligro que desequilibra la condición de trabajo. Muchos dicen que este resultado teórico se ajusta a la realidad, porque la experiencia nos dice que cuanto más grande es el peligro mayor es la probabilidad de accidente. Esto explica la anterior paradoja, porque no tuvimos en cuenta la presencia de peligro, factor causante del desequilibrio de la probabilidad (para que sea mayor que ½).

Imaginemos ahora que descargamos poco a poco la carga que desequilibra la moneda. Comprobamos experimentalmente que la probabilidad de “cara” disminuye gradualmente hasta que alcanza su valor de equilibrio igual a ½, justo cuando se elimina completamente la carga que desequilibra la moneda. Imaginemos también que descargamos poco a poco el peligro que desequilibra un puesto de trabajo. Análogamente, la probabilidad de accidente debe disminuir gradualmente, hasta que también alcanza su valor de equilibrio igual a ½, justo cuando eliminamos completamente el peligro que desequilibra el puesto de trabajo. Pero este resultado teórico es falso, porque la experiencia nos dice que la probabilidad de accidente es exactamente igual a cero: cuando el peligro está ausente el accidente es imposible. Pero la probabilidad de accidente en ausencia de peligro no puede ser ½ y 0 al mismo tiempo, luego hemos llegado a una contradicción. La hipótesis ha sido nuevamente rechazada.

Para utilizar el concepto científico de probabilidad de accidente debemos pensar en un número que evalúa la esperanza de ocurrencia del suceso aleatorio “accidente”. El caso favorable es el accidente (“accidente verdadero”) y los casos posibles son, además del accidente, todos los posibles sucesos que, pudiendo ser accidentes, no han llegan a convertirse en ellos: son los incidentes (que generalmente se denominan “accidentes falsos”). Para estimar la probabilidad de accidente necesitamos conocer el número de casos favorables (accidentes verdaderos) y el número de casos posibles (accidentes verdaderos y falsos, es decir, accidentes e incidentes).

La experiencia nos dice que, en general, es imposible determinar cuántos incidentes podrían ocurrir en el caso concreto. Por ejemplo, es posible anticipar con certeza que el suceso de caída de una persona desde un andamio sin ninguna clase de medida de seguridad siempre será un accidente, pero es imposible anticipar con certeza que el suceso de desmoronamiento de un apilamiento inestable de mercancías siempre será un accidente, porque depende de la casualidad que en ese preciso momento pase una persona junto al apilamiento y sufra sobre su cuerpo el impacto de un bulto que cae al suelo. Consecuentemente, en el caso general es imposible valorar la probabilidad de accidente, porque las circunstancias en que pueden ocurrir incidentes son innumerables y muchas veces desconocidas e incognoscibles1. Este resultado experimental no rechaza la hipótesis, pero como no tenemos certeza de si en determinada situación ocurrirá, o bien un accidente, o bien un incidente, esta dificultad práctica imposibilita valorar la probabilidad de accidente excepto en los casos triviales (como en el anterior ejemplo del andamio sin barandilla).

Lo único válido que puede afirmar la teoría es lo siguiente: la probabilidad de accidente en una situación concreta existe en dos y sólo dos casos: ineficacia total de medidas de seguridad (no existen medidas de seguridad, o existen, pero son totalmente ineficaces) y eficacia total de medidas de seguridad (el accidente es totalmente imposible). En el primer caso, tenemos certeza de que el accidente “sucederá” más tarde o más temprano, porque el concepto “probabilidad” es adimensional (es un número sin dimensiones), luego no depende del tiempo transcurrido. En el segundo caso (eficacia total de medidas de seguridad), tenemos certeza de que el accidente “nunca sucederá”. En cada uno de estos dos casos la probabilidad de accidente existe, teniendo por valor la unidad y cero, respectivamente. Pero estos resultados son triviales, luego no nos dicen nada nuevo que no sepamos ya de antemano.

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No parece tener sentido que la probabilidad de un solo hecho se exprese en términos de frecuencias. Supongamos que el trabajador en cuestión se cae del andamio. ¿Comprueba eso la predicción de la probabilidad del 5%? Evidentemente no, porque una probabilidad es compatible tanto con la realización del suceso aleatorio como con su no realización. Si contemplamos un gran número de sucesos aleatorios, entonces el porcentaje del 5% de accidentes tiene sentido y puede comprobarse por observación. Pero un enunciado de probabilidad sobre un solo hecho aleatorio no tiene sentido2 porque el conjunto de sucesos aleatorios posibles tiene un solo elemento (es como pretender calcular la probabilidad de extraer determinado objeto de una bolsa donde hay sólo un objeto donde elegir). Creemos que tiene sentido decir que hay un 5% de probabilidad de que un trabajador sufra un accidente en un andamio sin barandilla, pero lo que en realidad afirmamos es una cosa distinta: implícitamente nos referimos a una clase de trabajadores que se encuentran en esas mismas condiciones.

Es cierto que, vulgarmente, se utiliza la palabra “probabilidad” para indicar nuestra creencia de la ocurrencia de un suceso. Por ejemplo, cuando decimos “probablemente lloverá” a la vista de los indicios de negros nubarrones. De igual modo, se dice “probablemente ocurrirá un accidente”, a la vista de los indicios de peligro. Pero en este contexto no utilizamos la palabra “probabilidad” en sentido científico o matemático sino intuitivo, para indicar nuestra personal creencia (subjetiva) en el grado de verdad de un hecho o suceso. Lo que, en realidad, queremos decir es: “estoy casi seguro de que lloverá pronto” o “estoy casi seguro de que aquí ocurrirá un accidente”. Se trata de un hábito lingüístico inofensivo en la vida cotidiana, pero pernicioso en la ciencia. No tiene sentido asignar una probabilidad a un suceso aislado. No podemos decir en el lanzamiento de una moneda al aire que el evento aislado “cara” ocurre en cierto grado, es decir, es más o menos probable, porque su probabilidad es la constante ½. Del mismo modo, no podemos decir que el evento aislado “accidente” ocurre en cierto grado, es decir, es más o menos probable, porque su probabilidad es la constante ½.

La probabilidad de accidente deja de ser una constante cuando no lo contemplamos en un sistema laboral, sino como evento perteneciente a un conjunto de sistemas laborales homogéneos (para que puedan ser comparables). El concepto científico de probabilidad es el siguiente: esperanza de que ocurra determinado suceso miembro de un conjunto de sucesos homogéneos aleatorios. En otras palabras, sólo es razonable determinar la probabilidad de accidente en un puesto de trabajo entre varios semejantes, de la misma manera que sólo es razonable determinar la probabilidad de sacar una bola negra en una bolsa donde sólo hay bolas de colores. Es trivial calcular la probabilidad de sacar una bola negra en una bolsa donde sólo hay una bola negra, porque la probabilidad es la certeza. Del mismo modo, es trivial calcular la probabilidad de accidente en un puesto de trabajo con peligro, porque el resultado es la certeza: el accidente ocurrirá más pronto o más tarde, pero ocurrirá con certeza. Si queremos calcular la probabilidad de accidente en determinado puesto de trabajo entre varios semejantes, no se puede determinar ex ante sino ex post, es decir, recabando datos después que han ocurrido accidentes en determinado período de tiempo. Debemos dividir los casos favorables (número de accidentes ocurridos) entre el número de casos posibles (número de puestos de trabajo semejantes, donde ha ocurrido el mismo tipo de accidente en el mismo tipo de puesto de trabajo).

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Por otra parte, la experiencia nos dice que la cantidad de daño esperada no es constante sino variable. Y, además, nos dice que esta variable es aleatoria, porque la severidad de las consecuencias es una magnitud que oscila entre dos valores, uno máximo y otro mínimo (propiedad que no tiene en cuenta la forma habitual de valorar el riesgo, lo que significa que su valoración es arbitraria puesto que es totalmente subjetiva). Esto significa que debemos valorar la severidad de las consecuencias también mediante otra probabilidad referida, en este caso, a la magnitud de un daño. Así pues, sostengo que la variable aleatoria “severidad de sus consecuencias” debe valorarse mediante el daño más probable o daño típico (más frecuente), que es el parámetro estadístico denominado “moda”, que tiene más sentido que el daño máximo, mínimo o medio. Por ejemplo, si en determinada clase de accidentes el daño máximo es A y el mínimo es B, puede ocurrir que la media (A+B)/2 esté muy desplazada hacia alguno de ambos extremos, lo cual sucede cuando la severidad de las consecuencias no sigue, desde un punto de vista estadístico, una curva “normal” (curva “en campana” simétrica). En este caso, el daño promedio no coincide con el eje vertical de esa curva, sino que está desplazado hacia alguno de sus lados.

5. Conclusiones

Además de falsa, la teoría es sumamente incompleta, porque puede ser refutada numerosas veces, ya que nada dice ni puede decir frente a hechos que existen o eventos que suceden tales como: “acceso previsto o imprevisto de un trabajador a un agente dañino, o a la inversa”; “ocurrencia de fallo técnico o humano”, “falta de aplicación de medidas de seguridad ante la ocurrencia de un fallo o ante sus consecuencias”, etc. Por ejemplo, ¿en qué componente del riesgo se incluyen los siguientes elementos que tienen influencia en la creación de riesgo? No es una lista exhaustiva:

Duración de la exposición de personas a agentes dañinos
Posturas inadecuadas, gestos inadecuados, etc. que crean trastornos músculo-esqueléticos
Tareas que ocasionan fatiga física y mental
Falta de suficiente información, formación y adiestramiento a los trabajadores
Circunstancias que crean aburrimiento o estrés laboral.
Trabajar a destajo (remuneración por tiempo, no por horas, lo que implica favorecer un accidente cuando se trabaja con prisas)
Trabajo nocturno (crea daños psíquicos a largo plazo, porque los seres humanos no somos animales nocturnos)
Falta de interés, de motivación y satisfacción en el puesto de trabajo
Falta de colaboración de los trabajadores en la prevención de riesgos
Falta de organización, planificación, etc. por la dirección
Deficiencias en el diseño, en la fabricación, en el control de calidad en las compras, etc.

Muchos de estos elementos forman parte de lo que se denomina ergonomía en el puesto de trabajo. En estos casos, no siempre hay exposición a agentes dañinos, sino desempeño de un puesto de trabajo de forma inadecuada, desempeño inadecuado para determinada persona, exigencias inadecuadas de la dirección (ejemplo, trabajar por objetivos difícilmente alcanzables, lo cual genera estrés). Nada de esto contempla la teoría.

Como resumen de este análisis, siempre que aparece un fallo en una teoría es producto de ideas preconcebidas que son falsas. ¡Qué intuitiva puede parecer la teoría clásica del riesgo, sin ser más verdadera por ello! Podría creerse que la teoría clásica es buena porque, hasta ahora, ha sido útil. Pero la utilidad de una creencia o teoría no demuestra su verdad. La verdad empieza donde el error termina. Lo cierto es que la vieja teoría no es tan útil como creemos. Su falsedad tiene mucho que ver con la ineficacia en conseguir la reducción de accidentes y patologías laborales. Pero tengo buenas noticias, porque la teoría del riesgo ha resurgido de sus cenizas como el ave fénix3. Este cambio exige liminar prejuicios. Pero esto puede ser difícil para quien tiene sólidamente arraigado el actual concepto y valoración del riesgo. Para eliminar el error es necesario hacer el esfuerzo intelectual de estar dispuesto a abandonar ideas preconcebidas, porque el mayor enemigo de la verdad son las convicciones