No conformidad 1 (Imparcialidad)
| NO CONFORMIDAD | No. 1 de 10 |
|---|---|
| Descripción de la No conformidad: | El laboratorio podría no estar asegurando en todos casos que las actividades del laboratorio se realizan de manera imparcial. |
| Numeral de la norma: | NTC – ISO / IEC 17025:2017 numeral 4.1.1. |
| Evidencia objetiva 1: |
Al revisar la sistemática definida, documentada e implementada con base en los lineamientos que describen los documentos:
Contexto: No se evidencia la manera como el laboratorio garantiza imparcialidad en las actividades vitales de los procesos que componen el sistema de gestión como tales como por ejemplo para el área técnica la selección verificación y / o validación de los métodos, la estimación de la incertidumbre de medición, el aseguramiento metrológico, la supervisión y autorización técnica del personal clave del laboratorio, o para las demás área actividades como la selección y evaluación de proveedores o incluso la revisión por la dirección. Evidencia objetiva: La Guía para la gestión de la imparcialidad GES-03 Versión 05 del 2024-01-29, en el numeral 3.1.1. no propone la identificación de riesgos asociados a la perdida de imparcialidad en las actividades críticas, que bajo condiciones rutinarias de servicio realizan los procesos del laboratorio lo que evade el “criterio” (así le llama el documento) de condición operativa. |
| Evidencia objetiva 2: | Cuando se aplican evaluaciones para asegurar que la persona ha recibido de manera adecuada la teoría de algún tema de capacitación, la calificación de las mismas las realiza el instructor con base en su criterio personal y no basado en una sistemática definida, documentada e implementada dentro del sistema de gestión de la calidad. |
1. Resumen Ejecutivo: Análisis de la No Conformidad N.º 1 (Gestión del Riesgo a la Imparcialidad)
Veredicto: El hallazgo es técnicamente correcto y válido.
El Problema Central (La Brecha Estratégica-Operativa): El laboratorio Celsius S.A.S. confunde tener "intenciones" (políticas escritas) con tener "controles" (gestión del riesgo).
Aunque declaran ser imparciales, sus mecanismos de control solo cubren riesgos administrativos (sobornos, ventas), dejando totalmente desprotegidas las decisiones técnicas críticas.
Argumentos Clave del Fallo:
- Ceguera ante el Sesgo Técnico: La gestión actual ignora que un metrólogo puede sesgar resultados sin necesidad de dinero de por medio (ej. manipular incertidumbres para lograr un mejor TUR o elegir métodos "fáciles" pero menos precisos). El laboratorio incumple el numeral 4.1.4 al no identificar estos riesgos operativos.
- Subjetividad en la Competencia (Evidencia 2): Se detectó que las evaluaciones de capacitación dependen exclusivamente del criterio personal del instructor, sin rúbricas ni baremos. Esto viola la imparcialidad al convertir al evaluador en "juez y parte" sin reglas claras, basando la competencia en la opinión y no en la evidencia objetiva.
- Matriz de Riesgos Incompleta: La matriz actual es insuficiente porque solo mira hacia afuera (proveedores, clientes) y no hacia adentro (decisiones del Director Técnico, compras técnicas).
Solución Requerida: Para cerrar la NC, no sirve reescribir la política. Se debe operativizar la imparcialidad:
- Incluir riesgos de sesgo técnico (validación, cálculo) en la matriz.
- Crear rúbricas objetivas para evaluar al personal.
- Implementar revisiones cruzadas para cálculos críticos.
2. Resumen Ejecutivo: Paper "La Imparcialidad Técnica como Constructo Metrológico"
Autor: Ing. Luis Albeiro Vieira Peñuela
Tesis del Artículo: La interpretación tradicional de la norma ISO/IEC 17025:2017 sobre la imparcialidad es reduccionista. Se ha limitado a evitar conflictos de interés financieros/comerciales, ignorando que el mayor riesgo para la validez de los resultados es el sesgo cognitivo y técnico del propio personal científico. La imparcialidad no es solo honestidad, es objetividad técnica.
Puntos Críticos de Riesgo Técnico Analizados:
- En la Validación de Métodos (El Sesgo de Confirmación): Existe un conflicto de interés cuando quien valida un método es quien lo usará. El riesgo es diseñar la validación para que "pase" (eligiendo rangos favorables o criterios laxos), validando así la propia incompetencia técnica bajo una falsa apariencia de cumplimiento.
- En la Estimación de Incertidumbre (Manipulación Estadística):
- Tipo A: Riesgo de "parada opcional" (detener las lecturas cuando la desviación estándar es baja para aparentar mejor capacidad).
- Tipo B: Selección oportunista de distribuciones de probabilidad (ej. usar triangular en vez de rectangular sin evidencia) para subestimar artificialmente la incertidumbre y mejorar la capacidad comercial (CMC).
- En el Aseguramiento de Validez (Autoengaño):
- Uso de Golden Samples (muestras "dóciles" y muy conocidas) para evitar sorpresas desagradables.
- Racionalización de errores: buscar excusas externas ("fue el cable", "fue la temperatura") para justificar puntos fuera de control y evitar detener el servicio.
Conclusión del Autor: Un laboratorio solo es verdaderamente imparcial si su matriz de riesgos contempla y mitiga la subjetividad humana en el proceso de medición. Se proponen controles como auditorías verticales de incertidumbre, diseños experimentales ciegos y reglas de decisión estadísticas automatizadas para eliminar la discrecionalidad.