La pirámide de accidentes: lo que nos sigue enseñando y lo que ya no deberíamos pedirle
Actualizado: 27 sept
Noventa y cinco años después, pocas imágenes han circulado tanto en el mundo de la seguridad y salud como la conocida pirámide de probabilidad de accidentes.
Está en las formaciones de acogida, en los cuadros de mando, en las presentaciones a los comités de dirección y, probablemente, en más de una pared.
Y casi siempre transmite el mismo mensaje: si reducimos la base (incidentes, near miss y otros sucesos de menor gravedad), los accidentes graves acabarán reduciéndose también.
La idea parece intuitiva. El problema aparece cuando dejamos de utilizar la pirámide como una forma de representar determinados datos, y empezamos a utilizarla como si fuera una ley de la naturaleza. Porque la pirámide mezcla varias afirmaciones. Y no todas tienen el mismo respaldo.
Empecemos por el principio
Heinrich publicó en 1931 la conocida proporción 300-29-1: por cada lesión grave, 29 lesiones leves y 300 accidentes sin lesión.
Aquí conviene hacer un par de precisiones que a menudo se pierden cuando la cifra se reproduce en una presentación:
Primero, en ediciones posteriores Heinrich precisó que los 330 casos pertenecían al mismo tipo de accidente y afectaban a la misma persona (Manuele, 2011).
Segundo, lo que Heinrich denominaba lesión grave no equivalía necesariamente a lo que hoy entendemos por accidente grave o mortal. Se refería a casos comunicados a la aseguradora, no específicamente a fallecimientos (Manuele, 2011).
Y hay una tercera cuestión todavía más incómoda: los datos originales no pueden revisarse.
En su estudio, Manuele intentó localizar la investigación en la que se basaban las cifras sin conseguirlo. Lo que tenemos son, fundamentalmente, los libros publicados por Heinrich.
Después llega Frank Bird: En 1969 analizó 1.753.498 accidentes comunicados por 297 empresas de 21 sectores y obtuvo la proporción 1-10-30-600 (DNV, s. f.). Su modelo incorporaba los daños materiales y, además, situaba el sistema de gestión entre los elementos fundamentales sobre los que actuar.
Esto es importante porque Bird y Heinrich no estaban diciendo exactamente lo mismo.
Por eso probablemente sea mejor no meterlos a los dos en el mismo saco.
Entonces, ¿qué queda de la pirámide?
Bastante más de lo que a veces pensamos.
La primera cuestión es la forma de la pirámide. Los sucesos de menor gravedad son, en general, más frecuentes que los graves. Martin y Black (2015), utilizando datos de siete multinacionales, encontraron precisamente esa relación.
También hay investigaciones que muestran que determinados sucesos de menor gravedad pueden aportar información relevante sobre la aparición posterior de eventos graves. Yorio y Moore (2018), por ejemplo, analizaron datos procedentes de más de 25.000 explotaciones mineras y encontraron una relación entre la frecuencia de determinados sucesos y la aparición posterior de accidentes mortales. Pero esa relación dependía, entre otras cosas, de cómo se definía la gravedad. Esto último es importante.
La pirámide no es completamente inútil. Al contrario: nos recuerda algo que sigue siendo válido:
Los eventos que no han producido lesiones pueden contener información sobre las condiciones en las que estamos trabajando.
El problema aparece cuando asumimos que todos esos eventos están relacionados de la misma manera con los accidentes graves. No lo están.
El problema empieza cuando convertimos la pirámide en una regla de tres
La relación 1-10-30-600 no es una constante universal.
Martin y Black encontraron diferencias importantes entre empresas y no encontraron una proporción fija que pudiera utilizarse para anticipar cuántos accidentes graves deberían producirse a partir del número de incidentes.
Esto parece una cuestión académica, pero tiene consecuencias muy prácticas: Si en un cuadro de mando alguien interpreta que "tenemos demasiados incidentes, así que estamos más cerca de un accidente grave", está haciendo una lectura que los datos no permiten hacer.
Y lo mismo ocurre en sentido contrario: Un buen índice de frecuencia no significa necesariamente que el riesgo de sufrir un accidente grave sea bajo.
La explosión de la refinería de BP en Texas City en 2005 es probablemente uno de los ejemplos más conocidos. Murieron 15 personas. El informe del Baker Panel señaló que BP había interpretado la mejora de sus indicadores tradicionales de accidentalidad como una señal de que su desempeño en seguridad era adecuado, mientras que existían problemas importantes relacionados con la seguridad de procesos (BP U.S. Refineries Independent Safety Review Panel, 2007).
La lección no es que los indicadores de accidentalidad no sirvan, es que no pueden medir por sí solos todo el riesgo.
¿Y qué hacemos con los incidentes?
Venimos contado incidentes, near miss, primeros auxilios, accidentes sin baja... Y contar está bien, aunque contar no es necesariamente comprender.
Dos incidentes pueden tener exactamente la misma consecuencia (ninguna lesión) y, sin embargo, tener un potencial completamente diferente:
Una persona tropieza con una caja y no se hace daño.
Un vehículo pierde el control cerca de una persona y tampoco se hace daño nadie.
Desde el punto de vista de la consecuencia, ambos pueden acabar registrados como "sin lesión".
Desde el punto de vista del riesgo, evidentemente, no estamos ante la misma situación.
Por eso cada vez tiene más sentido introducir una pregunta diferente:
¿Qué podría haber ocurrido?
Y no quedarse únicamente con ¿qué ocurrió?
Ese cambio lleva directamente al concepto de SIF (Serious Injury and Fatality) y, especialmente, al potencial SIF de un evento.
Martin y Black encontraron que solo una parte de los casos analizados tenía potencial para producir una lesión grave o mortal, con diferencias importantes entre empresas.
Esto vuelve a llevarnos al mismo punto: no todo lo que está en la base de la pirámide apunta hacia la misma cima.
El otro problema de la pirámide: Heinrich y el comportamiento
Aquí hay otro aspecto que merece cierta cautela. El famoso reparto 88-10-2 de Heinrich se ha utilizado durante décadas para defender que la mayoría de los accidentes se deben a actos inseguros de las personas.
Manuele (2011) cuestiona seriamente esta interpretación: Los registros utilizados por Heinrich procedían fundamentalmente de expedientes de seguros y registros empresariales que no fueron diseñados para realizar un análisis moderno de causas. Además, cada accidente se asignaba a una única causa.
El riesgo de utilizar ese planteamiento hoy es evidente.
Si partimos de que el problema fundamental es que las personas "hacen las cosas mal", la respuesta más sencilla será volver a formar al trabajador o trabajadora:
Más formación.
Más recordatorios.
Más carteles.
Más procedimientos.
Y quizá el problema real esté en otro sitio: el diseño del equipo, la organización del trabajo, la presión productiva, un mantenimiento deficiente, un control crítico que no funciona o una decisión de gestión que ha creado la exposición.
No siempre será así, aunque sí con la suficiente frecuencia como para que merezca la pena mirar más allá del comportamiento individual.
Entonces, ¿qué hacemos con la pirámide?
Probablemente, algo bastante sencillo: dejar de pedirle lo que no puede darnos.
Puede seguir siendo útil para visualizar que los sucesos de menor gravedad son mucho más numerosos y que merece la pena prestarles atención.
Lo que no deberíamos hacer es utilizarla como una calculadora de accidentes graves.
Ni pensar que reducir automáticamente el número de incidentes hará desaparecer los accidentes graves.
Ni utilizar un buen índice de frecuencia como prueba de que estamos controlando todos los riesgos relevantes.
Qué hacer distinto: cinco decisiones
Si la pirámide sirve para ver pero no para predecir, el cambio está en cómo se usa en el cuadro de mando.
Separar volumen y gravedad en el cuadro de mando
Decisión: mantener los índices de frecuencia para gestionar volumen y reportar aparte los eventos con potencial SIF.
Impacto: la dirección deja de leer un buen índice como garantía frente a lo grave.
Clasificar cada evento por su potencial, no por su consecuencia
Decisión: añadir a cada registro una pregunta: ¿pudo razonablemente acabar en lesión grave o mortal? Martin y Black proponen una columna "SIF sí/no".
Impacto: la base de la pirámide deja de ser un recuento y pasa a ser un mapa de precursores.
Medir la fiabilidad de los controles críticos
Decisión: verificar de forma específica los controles sobre actividades críticas, como por ejemplo, bloqueo y consignación, trabajos en altura, equipos móviles, cargas suspendidas y espacios confinados, entre otros.
Impacto: los recursos se concentran donde se originan los desenlaces graves.
Retirar el IF (Indice de Frecuencia) como objetivo o previsión
Decisión: no fijar cuotas de incidentes ni anunciar que "toca" un accidente grave.
Impacto: el sistema deja de optimizarse para el dibujo y vuelve a mirar el riesgo.
Cambiar la pregunta en la revisión por la dirección
Decisión: pasar de "¿cuántos hemos tenido?" a "¿cuál de estos pudo matar a alguien y qué control falló?".
Impacto: la conversación directiva se desplaza del volumen a la exposición.
Una última advertencia
La pirámide nació para contar sucesos: algo que ocurre en un instante, a una persona y con una consecuencia visible. Lo que no encaja en ese formato queda fuera sin que nadie lo decida: Una ansiedad sostenida o un agotamiento que acaba en baja no tiene cabida en este análisis, porque no hay un incidente que los preceda ni un momento en que ocurran. La salud mental, hoy en el centro de la conversación sobre salud laboral, queda fuera del modelo por construcción.
Tampoco es un rasgo exclusivo de Heinrich. El estudio de Martin y Black (2015) excluyó de forma deliberada las lesiones de origen ergonómico. Los modelos que corrigen la pirámide siguen mirando el mismo tipo de daño.
Casi un siglo después, seguimos midiendo la seguridad con una idea de daño más estrecha que la que hoy tiene la sociedad.
La segunda grieta es la noción de gravedad. Para Heinrich era grave lo que llegaba a la aseguradora; las definiciones actuales de SIF hablan de lesiones que amenazan la vida o la cambian de forma permanente (Martin y Black, 2015). El criterio ha pasado de quién paga a qué pierde la persona.
Y sigue moviéndose. Desde 2019, la estadística española cuenta como mortal cualquier fallecimiento derivado de un accidente de trabajo en el plazo de un año, con independencia de cómo se calificara al principio (Instituto Nacional de Seguridad y Salud en el Trabajo [INSST], s. f.).
Las dos cuestiones merecen su propio espacio: cómo encaja la salud mental en sistemas pensados para contar sucesos, y qué debe significar "grave" cuando lo que está en juego ya no es solo el cuerpo. Parte del camino lo recorrimos al hablar de la reforma de la LPRL y de ISO 45001:2027; el resto queda para próximos artículos.
La pirámide sigue siendo útil para mirar la base. Lo que ya no se sostiene es esperar que la cima baje sola.
Referencias
BP U.S. Refineries Independent Safety Review Panel. (2007). The report of the BP U.S. Refineries Independent Safety Review Panel. https://www.csb.gov/assets/1/20/baker_panel_report1.pdf
DNV. (s. f.). A tribute to Frank E. Bird Jr. https://www.dnv.com/oilgas/international-sustainability-rating-system-isrs/tribute-to-frank-bird.html
Instituto Nacional de Seguridad y Salud en el Trabajo. (s. f.). Indicador de accidentes laborales de tráfico. https://www.insst.es/el-observatorio/indicadores-evolutivos/accidentes-de-trabajo-y-otros-danos-a-la-salud/accidentes-laborales-de-trafico
Manuele, F. A. (2011). Reviewing Heinrich: Dislodging two myths from the practice of safety. Professional Safety, 56(10), 52–61. https://aeasseincludes.assp.org/professionalsafety/pastissues/056/10/052_061_F2Manuele_1011Z.pdf
Martin, D. K., & Black, A. A. (2015). Preventing serious injuries & fatalities: Study reveals precursors & paradigms. Professional Safety, 60(9), 35–43. https://aeasseincludes.assp.org/professionalsafety/pastissues/060/09/F2_0915.pdf
Yorio, P. L., & Moore, S. M. (2018). Examining factors that influence the existence of Heinrich's safety triangle using site-specific H&S data from more than 25,000 establishments. Risk Analysis, 38(4), 839–852. https://doi.org/10.1111/risa.12869
