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6 métricas imprescindibles para la evaluación de riesgos operacionales

Escrito por Equipo de Investigación ORCA | 09 de septiembre de 2024

La gestión efectiva del riesgo operacional es esencial para garantizar la continuidad de las operaciones y la estabilidad de las organizaciones. Medir este tipo de riesgos requiere un enfoque estructurado, basado en métricas clave que proporcionen información precisa y procesable.

Estas métricas permiten evaluar tanto la probabilidad como el impacto de los riesgos, facilitando un control rentable y el uso de analítica avanzada para predecir y mitigar eventos adversos.

A continuación, presentamos las métricas más relevantes para la evaluación y maduración de un programa de control de riesgos operacionales.

 

1. Frecuencia de incidentes operacionales

Esta métrica mide la cantidad de incidentes operacionales ocurridos en un periodo de tiempo determinado. La evaluación de la frecuencia permite identificar patrones y detectar áreas donde los controles son insuficientes o están fallando de manera recurrente.

Esta métrica es crítica para entender la tendencia del riesgo operacional y enfocar los recursos donde más se necesiten.

 

¿Por qué es útil?

  • Ayuda a identificar riesgos recurrentes que impactan la eficiencia operativa.

  • Facilita la analítica predictiva al detectar ciclos de ocurrencia y condiciones que disparan los incidentes.

  • Contribuye a un control más rentable al reducir la necesidad de aplicar medidas generalizadas.

 

2. Pérdida esperada (o “EL” por las siglas en inglés de Expected Loss)

La pérdida esperada es una métrica que combina la probabilidad de que ocurra un incidente con el impacto financiero estimado que este podría tener en la organización.

Se calcula multiplicando la probabilidad de un riesgo por el impacto potencial que generaría si se materializa. Es una métrica fundamental en la priorización de riesgos y la asignación eficiente de recursos.

 

¿Por qué es útil?

  • Permite priorizar la mitigación de los riesgos con mayor impacto potencial y frecuencia, optimizando los costos de control.

  • Su naturaleza cuantitativa facilita su uso en modelos de analítica avanzada y simulación de riesgos.

  • Ayuda a mejorar la madurez del programa al integrar aspectos financieros directamente en la gestión del riesgo operacional.

 

3. Tiempo medio de recuperación (Mean Time To Recover: MTTR)

El MTTR mide el tiempo promedio que le toma a la organización restablecer sus operaciones normales después de un incidente. Esta métrica es clave para entender la resiliencia de la organización frente a interrupciones operacionales.

Un MTTR alto indica problemas en los procesos de respuesta y recuperación, mientras que un tiempo bajo sugiere que los controles son eficaces.

 

¿Por qué es útil?

  • Facilita un control operacional rentable al minimizar el tiempo de inactividad.

  • Es ideal para análisis avanzados en combinación con la frecuencia de incidentes, permitiendo simular escenarios de impacto prolongado.

  • Madura el programa de control al identificar cuellos de botella en la respuesta a incidentes y optimizar protocolos de recuperación.

 

4. Índice de gravedad del incidente

El índice de gravedad mide el impacto cualitativo y cuantitativo de cada incidente en función de su alcance y el daño causado. Esta métrica puede ser escalada de acuerdo con factores como la afectación a los clientes, la duración de la interrupción y las pérdidas financieras directas.

Ayuda a categorizar incidentes en niveles de severidad (bajo, medio, alto) para priorizar acciones correctivas.

 

¿Por qué es útil?

  • Proporciona una medida clara del impacto acumulativo de los riesgos en la organización.

  • Funciona bien en el análisis avanzado, permitiendo correlaciones entre diferentes tipos de incidentes y su gravedad.

  • Ayuda a la maduración del programa al mejorar la priorización en la respuesta ante riesgos, focalizando los esfuerzos en los eventos de mayor gravedad.

 

5. Costo de control por riesgo

Este indicador mide el costo directo asociado con la implementación de controles diseñados para mitigar un riesgo específico, comparado con el impacto financiero estimado si el riesgo se materializara.

Proporciona una visión clara de la relación costo-beneficio de las inversiones en controles operacionales.

 

¿Por qué es útil?

  • Ayuda a gestionar los recursos financieros de manera más eficiente, evitando gastos innecesarios en controles que no justifican su costo.

  • Facilita la optimización continua del programa de control a través de análisis costo-beneficio avanzados.

  • Promueve la maduración al asegurar que los controles estén alineados con los riesgos más críticos y con un retorno tangible en términos de mitigación.

 

6. Cumplimiento de Indicadores Clave de Riesgo (KRI: Key Risk Indicators)

Los KRIs son métricas que miden el riesgo potencial en función de señales tempranas. Estos indicadores monitorean variables que, si se desvían de los umbrales predefinidos, pueden alertar sobre un aumento en la exposición a riesgos operacionales.

Ejemplos incluyen el volumen de transacciones fallidas, la rotación de personal crítico o el tiempo de inactividad en sistemas clave.

 

¿Por qué es útil?

  • Proporciona alertas tempranas para la acción proactiva, mejorando la capacidad de prevención.

  • Es fundamental para la analítica avanzada, ya que permite la identificación de correlaciones y patrones entre diferentes indicadores de riesgo.

  • Fomenta la maduración del programa al integrar medidas predictivas en lugar de solo reactivas, creando un enfoque de gestión basado en datos.

 

Mide, mejora y mitiga

La evaluación de los riesgos operacionales a través de métricas claras y accionables es esencial para mejorar la eficiencia, prevenir incidentes y optimizar recursos.

Las métricas presentadas permiten no solo medir y controlar los riesgos, sino también anticiparlos y mitigarlos de manera rentable, contribuyendo a la maduración y evolución de los programas de control de riesgos en cualquier organización.

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