En el mundo empresarial, como en la vida cotidiana, surgen problemas continuamente. Algunos, de acuerdo a los síntomas, requieren mayor grado de compromiso y asistencia que otros; pero en perspectiva, para solucionar problemas de verdad, hay que eliminarlos de raíz detectando las causas que los produjeron.
El ACR o análisis de causa raíz es un método que se encarga, justamente, de la resolución de problemas, e intenta evitar la recurrencia de los mismos a través de identificar sus causas. Existen varios métodos que abordan la causa raíz de un problema, por consiguiente, el ACR es un método reiterativo y una herramienta para la mejora continua.
Esta metodología es utilizada normalmente en forma reactiva para identificar la causa de un efecto, para revelar problemas y resolverlos. El análisis de causa raíz se realiza después de ocurrido el evento. Con una buena comprensión de los ACR permite que la metodología sea preventiva y permite pronosticar eventos probables antes de que sucedan.
El ACR se enfoca en las causas de los problemas en los procesos y no en los síntomas, ya que paliar los síntomas o indicios solo hará que aparezcan nuevos síntomas, mientras que no se determinen las causas que los están originando.
1) El primer objetivo del análisis de la causa raíz es descubrir la causa raíz de un problema o evento.
2) El segundo objetivo es comprender completamente cómo solucionar, compensar o aprender de cualquier problema subyacente dentro de la causa raíz.
3) El tercer objetivo es aplicar lo que aprendemos de este análisis para prevenir sistemáticamente problemas futuros o repetir éxitos.
El análisis de causa raíz es tan bueno como lo que hacemos con él, por lo que el tercer objetivo de ARC es importante. Podemos usarlo para modificar también los problemas centrales del proceso y del sistema de una manera que evite problemas futuros.
En lugar de simplemente tratar los síntomas del COVID, por ejemplo, el análisis de causa raíz podría sugerir un uso más continuado de la mascarilla, evitar las aglomeraciones y sanitizarse las manos para reducir el riesgo de reincidencias del mismo virus y de sus cepas recientes.
El tratamiento de los síntomas individuales puede resultar productivo. Resolver una gran cantidad de problemas parece que se está haciendo algo. Pero si en realidad no diagnosticamos la causa raíz real de un problema, es probable que tengamos exactamente el mismo problema una y otra vez.
En lugar de que un editor de noticias simplemente corrija cada una de las comas de Oxford omitidas, evitará más problemas capacitando a sus escritores para que usen las comas correctamente en todas las asignaciones futuras.
Hay algunos principios básicos que guían el análisis eficaz del análisis de causa raíz, algunos de los cuales ya deberían ser evidentes. Estos no solo ayudarán a la calidad del análisis, sino que también ayudarán al analista a ganarse la confianza y la aceptación de las partes interesadas, los clientes o los pacientes.
Como ilustran los principios anteriores: cuando analizamos problemas y causas profundas, es importante adoptar un enfoque integral y holístico. Además de descubrir la causa raíz, debemos esforzarnos por brindar contexto e información que resulte en una acción o decisión. Recuerda: un buen análisis es un análisis procesable.
De los métodos ACR más conocidos para el análisis de causa raíz, hemos seleccionado los siguientes:
Una de las técnicas más comunes para realizar un análisis de causa raíz es el enfoque de los 5 porqués. También podemos pensar en esto como el enfoque del niño pequeño con muchos interrogantes. Para cada respuesta a una pregunta “por qué”, continúe con un "Está bien, pero ¿por qué?", pregunta. Los niños son sorprendentemente eficaces en el análisis de la causa raíz.
La sabiduría común sugiere que alrededor de cinco preguntas “por qué” pueden llevarnos a la mayoría de las causas fundamentales, pero podríamos necesitar tan solo dos o hasta 50 porqués.
Los 5 porqués sirven como una forma de evitar suposiciones. Al encontrar respuestas detalladas a preguntas incrementales, las respuestas se vuelven cada vez más claras y concisas. Idealmente, el último porqué conducirá a un proceso fallido, pero que después puede arreglarse.
Otra técnica común es el diagrama de espina de pescado, también llamado diagrama de Ishikawa, para mapear visualmente la causa y el efecto. Esto puede ayudar a identificar las posibles causas de un problema, y animarnos a seguir caminos categóricos y ramificados hacia las causas potenciales, a fin de llegar al correcto. Es similar a los 5 porqué pero más visual.
Por lo general, comenzamos con el problema en medio del diagrama (la columna vertebral del esqueleto del pez), luego hacemos una lluvia de ideas con todas las posibles causas, que más adelante se colocan en las ramas salientes de la línea principal (las costillas del esqueleto del pez).
Las categorías son muy amplias y pueden incluir elementos como “personas” o “medio ambiente”. Después de agrupar las categorías, las dividimos en partes más pequeñas. Por ejemplo, en personas podríamos considerar posibles factores de causa raíz como “liderazgo”, “dotación personal” y “capacitación”.
A medida que profundizamos en las posibles causas y subcausas, cuestionando cada rama, nos acercamos a las fuentes del problema. Podemos utilizar este método para eliminar categorías no relacionadas e identificar factores correlacionados y probables causas raíz. En aras de la simplicidad, considera cuidadosamente las categorías antes de crear un diagrama.
El diagrama de Pareto es un ejemplo claro de una herramienta que permite la selección e identificación de elementos que son responsables de ocasionar un gran impacto en la mejora de los procesos, siguiendo la siguiente relación.
El 80% de los resultados son causados por el 20% de los factores. Este es el concepto de análisis de Pareto 80/20. Desde la perspectiva de ser un método para identificar problemas , se puede afirmar que el 80% de los problemas se pueden tratar de resolver tratando el 20% de las causas.
Se trata de una herramienta que se utiliza para determinar si en realidad en un cálculo de muchas opciones se requiere el número de objetos que forman parte del espacio muestral, los cuales se pueden determinar con la construcción de un diagrama del árbol.
Consta de una serie de pasos, en donde uno de ellos tiene un número de formas infinitas de llevarse a cabo. Se utiliza en los problemas de conteo y probabilidad. Para la construcción de un diagrama de árbol, vas a partir agregando una rama para cada una de las posibilidades, acompañada de su probabilidad. Cada una de estas ramas se conoce como rama de primera generación.
En el final de cada rama de primera generación, se construye un nudo del cual parten nuevas ramas conocidas como ramas de segunda generación, según las posibilidades del siguiente paso, salvo si el nudo representa un posible final del experimento (nudo final).
Hay que tener en cuenta que la construcción de un árbol no depende de tener el mismo número de ramas de segunda generación que salen de cada rama de primera generación, y que la suma de probabilidades de las ramas de cada nudo debe dar 1.
Por supuesto que existen más métodos para el análisis de causa raíz, pero aquí solo hemos desarrollado los más conocidos y utilizados, a fin de que puedas implementarlos en tu empresa, según las necesidades y calibres de los problemas que te surjan. Puedes combinar métodos o elegir uno solo que te resulte efectivo para mejorar los procesos.