Cómo un modelo de riesgos prepara a las empresas para el cambio climático

Extracto de la columna de Iwan Stalder, Head of Group Accumulation Management, Zurich Insurance Group.

Desde que los humanos se dieron cuenta por primera vez del tiempo y crearon un concepto de "el futuro", hemos querido saber qué va a pasar después. Pintar una imagen completa e infalible del futuro es imposible, por supuesto. Pero en los últimos años nuestros poderes para predecir la probabilidad y el impacto de eventos futuros han crecido significativamente. El término técnico para esta compleja y fascinante ciencia de la predicción es modelado de riesgos.

¿Qué es el modelado de riesgos?

Un modelo de riesgo es una representación matemática de un sistema que nos permite predecir y analizar sus posibles resultados futuros. Los modelos utilizan tanto datos históricos como los conocimientos de expertos humanos para estimar la probabilidad y el impacto de los eventos de riesgo a los que está expuesto un sistema, utilizando lo que se conoce como distribuciones de probabilidad.

Los modelos de riesgo también convierten diferentes tipos de riesgo en una moneda común o métrica de pérdida potencial. Esto permite a los modeladores comparar riesgos en diferentes categorías, peligros y regiones geográficas de una manera consistente y, por lo tanto, útil.

Los modelos de riesgo efectivos ayudan a las empresas a tomar decisiones mejor informadas y, por lo tanto, mitigar una amplia variedad de riesgos, incluidos los relacionados con los mercados financieros, las operaciones, el cumplimiento, las amenazas geopolíticas y el cambio climático. También pueden ser valiosos para los gobiernos, que además de los modelos desarrollados por la academia, utilizan modelos de riesgo desarrollados por las aseguradoras para guiar las decisiones de inversión del sector público en adaptación y resiliencia climática. Sin embargo, a pesar de su creciente utilidad, los modelos de riesgo vienen con una advertencia: nunca dan respuestas perfectas. Los modelos son simplificaciones por diseño y un modelo de riesgo eficaz debe validarse y actualizarse regularmente para que siga siendo adecuado para su propósito a lo largo del tiempo.

Modelado de escenarios vs modelado estocástico

Los modelos de riesgo son tan variados como las amenazas potenciales que están diseñados para analizar, pero con frecuencia adoptan uno de dos enfoques:

Los analistas de riesgos utilizan modelos de escenarios para crear e interrogar situaciones tangibles de "¿qué pasaría si?". Por ejemplo, tras el brote del virus Covid-19, los expertos de Zurich Insurance Group modelaron escenarios potenciales continuamente durante la pandemia. A medida que se conocieran más datos sobre el virus, estos modelos podrían actualizarse para reflejar los últimos conocimientos sobre la tasa de infección, la efectividad de las vacunas y otras variables. Los modelos de escenarios son relativamente simples, ya que generalmente no tienen como objetivo estimar la probabilidad de que ocurra un evento de riesgo. Están únicamente preocupados por lo que podría suceder a continuación si lo hace.

En contraste, los modelos estocásticos o probabilísticos se utilizan para investigar la probabilidad de una variedad de eventos y resultados diferentes que a su vez dependen de múltiples variables. Por ejemplo, un modelo estocástico diseñado para predecir los impactos potenciales de las inundaciones a gran escala podría incluir más de un millón de escenarios diferentes dentro de él para proporcionar una visión detallada de todos los riesgos y resultados potenciales a un nivel más granular.

Mapeo de los impactos del cambio climático

No es necesario ser un científico de la Tierra para apreciar que el clima de nuestro planeta es un sistema enormemente complejo y caótico. Esto hace que sea muy difícil de modelar. La tendencia general puede ser clara: las temperaturas globales promedio están aumentando, pero los modelos climáticos aún enfrentan incertidumbres significativas e inherentes. Estos incluyen la dificultad de saber qué escenario o escenarios modelar en primer lugar (que depende en gran medida de las acciones tomadas para abordar la crisis climática en el futuro inmediato). A continuación, una vez que se ha elegido un escenario específico, sigue siendo una tarea enormemente complicada anticipar todos sus efectos e implicaciones potenciales.

De hecho, tratar de predecir el impacto futuro del cambio climático revela una verdad universal sobre el modelado de riesgos: nuestro mundo es un sistema dinámico en lugar de estático. Esto significa que incluso los datos ambientales históricos más completos no pueden darnos una imagen completa de los posibles resultados futuros. Por lo tanto, los modelos climáticos deben tener en cuenta las suposiciones y predicciones hechas por los científicos ambientales, e incluso entonces, actualizarse y mejorarse periódicamente a medida que se recopilan más datos.

Las complejidades del cambio climático también exigen una variedad de enfoques. Los modelos climáticos mejoran nuestra comprensión del comportamiento climático a nivel mundial, incluyendo, por ejemplo, la temperatura y la humedad. Los modelos de catástrofes (CAT) se acercan a una región para observar en detalle los riesgos relacionados con eventos extremos específicos, como huracanes, incendios forestales e inundaciones. Para el modelado de catástrofes es importante considerar tanto la probabilidad como el impacto de los eventos extremos, por lo que se requiere un enfoque matemático diferente. Cuando las proyecciones climáticas se hacen años o incluso décadas en el futuro (los modelos del Panel Intergubernamental sobre el Cambio Climático miran hacia el final del siglo, dentro de más de 75 años), las conclusiones firmes se vuelven aún más difíciles de extraer.

También es clave que las empresas investiguen específicamente los riesgos que el cambio climático les plantea. Con demasiada frecuencia, los modelos de riesgo simplistas se centran en los peligros potenciales que el cambio climático representa para las sociedades y las economías. También se debe considerar la exposición individual y las vulnerabilidades de su empresa a los peligros ambientales.

Tomar mejores decisiones

Los encuestados de la Encuesta de Percepción de Riesgos Globales 2023 del Foro Económico Mundial enumeraron los siguientes como los cuatro riesgos globales más graves en los próximos 10 años: fracaso para mitigar el cambio climático; el fracaso de la adaptación al cambio climático; desastres naturales y fenómenos meteorológicos extremos; pérdida de biodiversidad y colapso de ecosistemas. En respuesta a esta enorme variedad de amenazas ambientales, el modelado de riesgos se está convirtiendo en una herramienta cada vez más poderosa para ayudar a las empresas a comprender los riesgos específicos relacionados con el clima que enfrentan sus organizaciones tanto a mediano como a largo plazo.

Dicho esto, es crucial recordar que, a pesar de su creciente utilidad para las aseguradoras y otros expertos en riesgo, los modelos nunca pueden eliminar la incertidumbre. Tampoco están diseñados para reemplazar el buen juicio, la perspicacia para los negocios y el sentido común. Pero cuando se diseñan e implementan correctamente, los modelos proporcionan argumentos y conocimientos invaluables para ayudar a las empresas a administrar los riesgos que enfrentan y tomar decisiones más inteligentes sobre el futuro antes de que llegue.

Zurich no asume ninguna responsabilidad por los comentarios y/o recomendaciones aquí contenidos, su utilización o consideración son de exclusiva responsabilidad del lector.