Cómo el análisis de datos y el «big data» están transformando los estándares y regulaciones de la industria

De los registros en papel a los lagos de datos

Históricamente, el cumplimiento normativo se ha basado en la documentación, las auditorías y las evaluaciones puntuales. Este enfoque tiene varias limitaciones: inconsistencias en el mantenimiento de registros, indicadores de riesgo rezagados y una gran dependencia de las revisiones manuales. Con la digitalización de las operaciones de campo, las redes de sensores y los sistemas empresariales, los operadores generan ahora diariamente enormes volúmenes de datos estructurados y no estructurados.

Esta avalancha de datos, que abarca resultados de inspecciones, rendimiento operativo, factores ambientales e historial de mantenimiento, ha dado lugar a nuevas oportunidades en el análisis predictivo, el reconocimiento de patrones y la previsión de tendencias.

Por qué el Big Data está revolucionando el sector

Los reguladores y organismos normativos están integrando cada vez más los conocimientos basados en datos en sus marcos de trabajo.

Por ejemplo:

• Toma de decisiones basada en el riesgo: Las normas están evolucionando para promover metodologías basadas en el riesgo en lugar de listas de verificación prescriptivas. El análisis de datos permite un modelado de riesgos más granular, lo que permite a los operadores justificar las desviaciones o priorizar las acciones basándose en pruebas.
• Cumplimiento continuo: En lugar de auditorías periódicas, los operadores pueden demostrar el cumplimiento en tiempo real transmitiendo métricas relevantes directamente a los portales reguladores, como paneles de control en lugar de informes.
• Desarrollo de normas basadas en pruebas: Los organismos del sector pueden ahora acceder a conjuntos de datos intersectoriales, lo que permite realizar comparativas más precisas y desarrollar normas basadas en métricas de rendimiento reales, en lugar de en suposiciones o prácticas heredadas.

Desafíos: No es solo un problema tecnológico

Como ocurre con cualquier cambio de paradigma, surgen retos:

• Calidad y gobernanza de los datos: los formatos de datos incoherentes, la falta de metadatos y los sistemas aislados pueden comprometer la integridad de los análisis. Este es y seguirá siendo el mayor reto.
• Preparación normativa: Muchas regulaciones se redactaron antes de la era del big data y no siempre son compatibles con las metodologías automatizadas y en tiempo real.
• Resistencia cultural: Los equipos normativos y operativos pueden mostrarse escépticos ante los análisis de «caja negra» sin metodologías transparentes o resultados explicables.

Dicho esto, las organizaciones con visión de futuro están abordando estas cuestiones mediante el establecimiento de marcos sólidos de gobernanza de los datos, la inversión en formación y la participación de los reguladores en las primeras fases del proceso de innovación.

El camino por delante: normas dinámicas y supervisión proactiva

A medida que maduran las capacidades analíticas, podemos esperar cambios aún más transformadores:

• Niveles de vida: En lugar de archivos PDF estáticos que se actualizan cada cinco años, se espera que aparezcan estándares digitales dinámicos que evolucionen a medida que surjan nuevos datos.
• Regulaciones legibles por máquinas: Textos normativos que pueden ser analizados por algoritmos, lo que permite que el software de cumplimiento interprete y aplique las normas automáticamente.
• Colaboración entre reguladores y operadores: Las plataformas de datos compartidos y las iniciativas analíticas conjuntas podrían reducir la duplicación, mejorar la transparencia y acelerar la innovación.