Pirámide de Heinrich vs Bird

La pirámide de Heinrich y la de Bird comparten una intuición poderosa: la siniestralidad grave se “alimenta” de una base amplia de eventos de menor consecuencia. Heinrich (1931) observó un patrón aproximado 1–29–300 (por cada lesión grave, 29 lesiones menores y 300 incidentes sin lesión), mientras que Frank E. Bird, décadas después, amplió el análisis para incluir daños a la propiedad y cuasi accidentes, proponiendo el 1–10–30–600. Visualmente ambas se representan como triángulos para subrayar que la frecuencia decrece a medida que aumenta la severidad. Estas proporciones no pretenden ser universales, pero sí orientativas para gestionar de forma preventiva. 

Orígenes y bases empíricas

Heinrich trabajó en el ámbito asegurador y revisó amplios registros de siniestros industriales en EE. UU.; de ahí derivó su “ley” y la idea—muy influyente en el siglo XX—de que el 88% de los accidentes hacía raíz en decisiones humanas inseguras. Bird, por su parte, analizó ~1.7 millones de reportes provenientes de casi 300 empresas, separó explícitamente los daños materiales y formalizó la categoría de “near miss” en su relación 1–10–30–600; más tarde consolidó su enfoque de “control de pérdidas” en Practical Loss Control Leadership (ILCI, 1985). 

Enfoques conceptuales: de actos inseguros a control de pérdidas

La propuesta de Heinrich se asoció a programas centrados en la conducta (actos inseguros) y observación de “pequeños” incidentes como palanca para evitar los mayores. Bird desplazó el foco hacia la gestión de causas básicas del sistema (controles, mantenimiento, procedimientos, diseño), al mostrar que los cuasi accidentes y los daños a la propiedad comparten raíces con los eventos con lesión. Este giro conceptual—de la culpa individual al desempeño del sistema—ha sido reforzado por críticas contemporáneas que cuestionan la idea de que “lo humano” explique casi todo y que reducir el total de incidentes siempre reduzca la gravedad. 

¿Correlación o causalidad? Lo que dicen los datos y las críticas

Con el tiempo, múltiples estudios han señalado que las proporciones varían por sector, tarea y grado de subregistro, y que los eventos de alta severidad (SIF, por sus siglas en inglés) no siempre comparten los mismos precursores que las lesiones leves. Organismos como el National Safety Council (Campbell Institute) recomiendan no confiar ciegamente en “aplanar la base” del triángulo si no se atacan los precursores de SIF. La evidencia reciente muestra que, mientras las lesiones leves descienden, las SIF pueden estancarse si no se gestionan sus causas específicas. 

Qué añade Bird que no tenía Heinrich

El aporte clave de Bird es operativo: distinguir entre lesiones leves, daños a la propiedad y cuasi accidentes, porque todos generan señales de control de riesgo en el sistema. Al hacer visibles los “pérdidas sin lesión” (por ejemplo, fallas de equipo que no lesionan a nadie), su modelo habilita métricas adelantadas (leading) y fomenta investigar más allá del daño personal. La lógica es: si un equipo se sobrecalienta o un procedimiento se omite sin consecuencias hoy, mañana puede escalar a un evento severo si el contexto cambia. 

Lo que ya no alcanza: del triángulo clásico a la prevención de SIF

La práctica moderna complementa las pirámides con marcos centrados en SIF: identificar tareas y exposiciones con potencial de lesión grave o fatal, mapear sus precursores y asegurar “controles críticos” que no fallen a la vez. Esto implica priorizar escenarios de alta energía, trabajo en altura, izaje, energías peligrosas, espacios confinados, procesos con pérdida de contención, etc., más que perseguir indiscriminadamente cada incidente menor. La literatura de SIF sugiere ajustar indicadores, investigación e inversión hacia esos riesgos de alto impacto.

Uso práctico hoy: cómo extraer valor sin caer en “mala aplicación”

• Medir más y mejor los cuasi accidentes, pero con calidad: promover reporte sin culpa, clasificar por exposición a alta energía y por fallas de barreras, y no solo “contarlos”.

• Investigar por severidad potencial, no solo por daño real: un “casi” con energía alta merece una investigación de nivel mayor que una torcedura menor.

• Gestionar controles críticos: identificar funciones que evitan la catástrofe (aislamientos, enclavamientos, ventilación, permisos de trabajo) y verificar su eficacia con pruebas y monitoreo.

• Evitar metas vanidosas: reducir “recordables” no garantiza menos SIF; alinear objetivos con exposición y severidad potencial.
  
  

Comparación sintética

Heinrich aportó un marco pedagógico y un lenguaje común (1–29–300) que impulsó la notificación y la observación de actos y condiciones subestándar. Bird refinó la taxonomía (1–10–30–600), integró pérdidas materiales y elevó la investigación de cuasi accidentes como fuente de aprendizaje del sistema. Ambos son útiles si se entienden sus supuestos y límites: servir como “mapas” para orientar la búsqueda de causas y controles, no como leyes inmutables ni metas numéricas per se.

Conclusión

Las pirámides de Heinrich y Bird siguen siendo valiosas para visualizar la relación entre frecuencia y severidad, instaurar cultura de reporte y guiar la mejora continua. Su aplicación madura exige, sin embargo, complementarlas con enfoques de SIF, análisis de riesgos basado en energía, y verificación de controles críticos. En otras palabras: aprovechar la base para aprender, pero gobernar la cúspide con ingeniería, gestión y liderazgo que no dejen la prevención de lo grave al azar.