Externalidades de la plataforma Deepwater Horizon de BP y la planta nuclear de Fukushima Daiichi

Una externalidad es un efecto positivo o negativo de algunos agentes económicos, no transmitido a través de cualquier cobro o de pago, que afectan al consumo o la producción de otros agentes. La contaminación y los riesgos generados por actividades peligrosas son algunos ejemplos de externalidades negativas.

Muchos proyectos son económicamente viables debido a la falta de control sobre las externalidades negativas. La plataforma Deepwater Horizon de BP y la planta nuclear de Fukushima Daiichi tienen algo en común: el tiempo ha demostrado que las externalidades fueron subestimadas.

¿Cómo calcular las externalidades de los riesgos de un proyecto?. Un estudiante no graduado de ingeniería puede hacerlo. El costo de las externalidades es la suma de los diferentes riesgos, multiplicado por el impacto de esos riesgos. El problema no es la forma de calcular los riesgos, el problema es la falta de voluntad para hacerlo.

El coste total y beneficio para la sociedad se definen como la suma de los beneficios económicos y los costos para todas las partes implicadas (las partes interesadas). Simplificando, la sociedad tiene que evitar participar en cualquier forma en los proyectos con un costo total esperado mayor que los beneficios esperados. Una buena manera de hacer esto es cargando un mal proyecto con el coste de las externalidades esperadas, convirtiendo ese proyecto en uno económicamente inviable.

Los proyectos son mi pasión. No estoy proponiendo dejar de hacer proyectos. Yo estoy proponiendo trabajar con responsabilidad social, realizando una buena Gestión de las Partes Interesadas.

Proponer proyectos con claras externalidades negativas, es una cuestión de ingenieros muy incompetentes y malas personas. Un buen Gerente de Proyecto tiene que ser consciente de las externalidades de sus proyectos. El Código de Ética y Conducta Profesional del PMI declara que "Tomamos decisiones y medidas basándonos en lo que mejor conviene a los intereses de la sociedad, la seguridad pública y el medio ambiente".

Gestión de Riesgos en la Planta Nuclear Fukushima Daiichi

He leído que hay una aproximación común a comenzar un Plan de Gestión de Riesgos en proyectos de plantas nucleares, que es el llamado Probabilistic Risk Assessment (PRA). Investigando, encontré que un PRA identifica y evalúa lo que expertos piensan son los riesgos más importantes. Métodos sofisticados como las Cadenas de Markov y las Inferencias Bayesianas son útiles para hacer un preciso análisis probabilístico. Este análisis cuantitativo está fundado en una buena etapa de identificación. ¿Qué pasa si los expertos identifican un pobre porcentaje de los riesgos?. ¿Qué aprendimos a cerca de identificación de riesgos después del 9/11?. Hacemos una buena gestión de los riesgos conocidos pero a veces una pobre gestión de los riesgos desconocidos.

He escuchado que la estrategia de diseño de plantas nucleares para prevenir accidentes y mitigar sus potenciales efectos es la de "defensa en profundidad". Esto significa que si algo falla, hay un sistema de respaldo para limitar el daño, si el sistema de respaldo falla, hay otro sistema de respaldo para esto, y así sucesivamente. Es lo que estamos viendo en la planta de energía de Fukushima Dai-ichi. No hemos visto un colapso total aún, pero hemos sabido de la descarga de más de 10.000 toneladas métricas al océano de agua radiactiva en bajo nivel, que en gestión de riesgos es llamado un riesgo secundario.

No quiero ser un fuerte crítico de esfuerzos que están más allá de mis posibilidades. Espero que esto termine bien para esta gente. Probablemente nadie puede hacer más que la Tokyo Electric Power Co (Tepco) en las circunstancias actuales. Pero lo que podemos hacer es aprender. Aun más importante que un buen análisis cuantitativo en un PRA, es la Etapa de Identificación de Riesgos. Estamos usando experiencia e imaginación para enfrentar el problema. Propongo crear modelos, algebras y descubrir lo que no es obvio. La ciencia de la computación nos puede ayudar para explorar posibilidades con motores de inferencias o resolviendo grandes ecuaciones. No tenemos mejor herramienta para enfrentar lo que no conocemos. Usar la experiencia no es una solución cuando tratamos con tantas tecnologías nuevas y tantas nuevas posibilidades.