Razone sobre los incidentes con mayor profundidad y consistencia.
Haven reúne evidencia, líneas de tiempo, razonamiento causal, controles fallidos, análisis de causa raíz, acciones correctivas y desarrollo de informes en un solo flujo de investigación guiado por IA.
Los investigadores mantienen el control de cada conclusión. Haven organiza la evidencia, pone a prueba el razonamiento y saca a la luz vacíos que una revisión manual podría pasar por alto.
La profundidad y la consistencia son difíciles de garantizar a escala.
Los incidentes complejos generan evidencia de muchas fuentes: relatos de testigos, documentos, fotografías, datos de sensores, procedimientos y registros previos. Ensamblar esa evidencia en un relato coherente y defendible toma un tiempo considerable, y la profundidad del razonamiento puede variar ampliamente de un investigador a otro.
Haven brinda a cada investigador el mismo punto de partida estructurado: evidencia organizada, líneas de tiempo construidas, hilos causales puestos a prueba, y vacíos identificados antes de redactar el informe.
Un flujo de trabajo, desde la evidencia bruta hasta un informe defendible.
Síntesis de evidencia
Reúna relatos de testigos, documentos, imágenes y registros en una sola base de evidencia organizada.
Desarrollo de líneas de tiempo
Reconstruya la secuencia del evento y señale dónde la línea de tiempo está incompleta o es contradictoria.
Detección de contradicciones
Saque a la luz los conflictos entre fuentes para que los investigadores puedan resolverlos antes de que se conviertan en conclusiones.
Razonamiento causal multihilo
Explore más de una vía causal en lugar de detenerse en la primera explicación plausible.
Análisis enfocado en controles
Examine qué controles fallaron, se degradaron o faltaron, no solo cuál fue la causa inmediata.
Desarrollo de acciones correctivas
Conecte las acciones propuestas directamente con las causas y los controles fallidos identificados.
Desde la primera evidencia hasta un informe estructurado.
Se captura la evidencia
Las declaraciones de testigos, documentos, fotografías y registros se reúnen en un solo espacio de trabajo.
Haven organiza y cruza referencias
La evidencia se estructura en una línea de tiempo, y las contradicciones o vacíos se señalan al investigador.
Se exploran las vías causales
Haven admite razonamiento multihilo en lugar de una sola cadena causal lineal.
Se examinan los controles
Los controles fallidos, faltantes o degradados se analizan junto con los hallazgos causales.
Se redactan las acciones correctivas
Las acciones se vinculan a causas específicas y fallas de control, con un responsable y un plan de verificación.
Se ensambla el informe
La evidencia, el razonamiento y las acciones se compilan en un registro de investigación estructurado y defendible.
Respalde los métodos en los que su organización ya confía.
Haven no obliga a cada organización a usar un solo método. Fortalece la profundidad y consistencia de cualquier enfoque de razonamiento que su estándar requiera, fundamentado en el Gráfico de Conocimiento de la Industria de Haven.
Vías causales inferidas por IA para eventos complejos.
Los incidentes graves rara vez se remontan a una sola causa. Haven identifica y rastrea múltiples hilos causales que se desarrollan en paralelo, reforzados contra patrones históricos de incidentes en lugar de tratarse como fallas aisladas.
- Hilos causales paralelos inferidos por IA
- Mapeo de interacciones entre condiciones, acciones y fallas
- Detección automatizada de factores contribuyentes faltantes
- Alineación de líneas de tiempo utilizando la evidencia recopilada
- Control humano total sobre el análisis
Cinco Porqués con barreras de IA y contexto del gráfico de conocimiento.
Cada Porqué se fundamenta en evidencia y se ancla al Gráfico de Conocimiento de la Industria. Haven señala el razonamiento circular, las afirmaciones causales vagas y los quiebres de lógica a medida que avanza el análisis.
- Sugerencias generadas por IA para pasos de Porqué más profundos
- Barreras contra la repetición y la abstracción
- Vínculos con incidentes previos con patrones de causa similares
- Progresión alineada con el gráfico de conocimiento
- Recomendaciones de evidencia adicional
Clasificación de causas asistida por IA en dominios estándar.
Haven clasifica las causas en personas, proceso, equipo, entorno, materiales y gestión, y luego resalta la evidencia faltante y los factores que aparecen en incidentes similares.
- Factores contribuyentes recomendados por IA según categoría
- Identificación automatizada de vacíos por categoría
- Clasificación anclada en evidencia
- Control humano total sobre el análisis
Recomendaciones fundamentadas en razonamiento causal, no en listas de verificación genéricas.
Haven genera recomendaciones de acciones correctivas utilizando razonamiento causal, el Gráfico de Conocimiento de la Industria y patrones de incidentes previos. Cada recomendación se puntúa por esfuerzo e impacto, se mapea a la Jerarquía de Controles, y refleja intervenciones probadas efectivas en eventos similares.
- Acciones correctivas generadas por IA vinculadas directamente a las causas raíz
- Puntuación basada en esfuerzo e impacto estimado
- Mapeo de controles alineado con el gráfico de conocimiento
- Aprendizaje a partir de resultados históricos de incidentes
- Trazabilidad hasta la vía de RCA que las produjo
Matriz de Iniciativas de Seguridad
ANÁLISIS DE ESFUERZO VS. IMPACTOImpulsado por el Gráfico de Conocimiento de la Industria de Haven.
El razonamiento de Haven se fundamenta en un gráfico de conocimiento construido a partir de fuentes de la industria de alta señal, incluyendo marcos regulatorios, hallazgos de investigación de incidentes y estándares reconocidos de gestión de seguridad. Esto le da a INVESTIGATE una comprensión funcional de peligros, controles, exposiciones y modos de falla, en lugar de depender únicamente de patrones de lenguaje genéricos.
Registros de investigación construidos para resistir el escrutinio.
Haven produce resultados integrales y consistentes que los equipos de seguridad pueden usar internamente o compartir con reguladores, auditores y aseguradoras. Cada resultado está vinculado a la evidencia fuente y a la lógica causal.
Diagramas causales multihilo
Mapas visuales de vías causales paralelas, vinculados a la evidencia que las respalda.
Cadenas de Cinco Porqués
Secuencias de Porqués totalmente documentadas con citas de evidencia en cada paso.
Diagramas de espina de pescado
Factores causales organizados por categoría, generados directamente a partir de la investigación.
Planes de acción correctiva
Acciones priorizadas con puntuación de esfuerzo e impacto, listas para asignación.
Resumen ejecutivo de la investigación
Un relato conciso y defendible del incidente, sus causas y la respuesta.
Referencias Regulatorias y de Programas
Citas a los estándares regulatorios y programas internos relevantes que aplican al incidente.
Brinde a cada investigación la misma profundidad de razonamiento.
Vea cómo Haven puede ayudar a su organización a investigar de manera más consistente, manteniendo a los investigadores responsables de las conclusiones.