Cuando la IA “suficientemente buena” te puede multar (o despedir)
En un mundo obsesionado con resultados más rápidos y económicos, la IA ha hecho que lo “suficientemente bueno” parezca muy tentador, especialmente en lo que respecta a los resultados legales y de asesoría en riesgos. Necesitas un mapa de obligaciones – “¡Hay una herramienta para eso!” Quieres resumir 400 cláusulas regulatorias – “Solo solicita al bot.”
Sin embargo, el cumplimiento normativo no es una carrera – es un contrato con reguladores, partes interesadas y el público. Y cuando los atajos fallan, “Usamos IA” simplemente no te eximirá de responsabilidad. De hecho, podría elevar el estándar de lo que se considera una negligencia temeraria.
Velocidad ≠ Seguridad – el caso de la propuesta colapsante
Comencemos con una historia reciente de la vida real. Una firma multinacional que lidiaba con reglas específicas recientemente invitó propuestas de varias empresas. Nuestra oferta destacó bibliotecas de obligaciones cuidadosamente curadas, supervisión legal y de riesgos, y “asistencia incremental de IA”. Otro proveedor prometió una plataforma única que “escribiría todas las obligaciones, mapearía todos los controles y los mantendría actualizados automáticamente”.
Durante la debida diligencia, sin embargo, el otro proveedor admitió que podía ofrecer velocidad, pero no precisión. No podían garantizar que las recomendaciones de la herramienta fueran precisas o que satisfacieran a un regulador que hiciera la pregunta de los pasos razonables. Los líderes de cumplimiento de la firma presionaron más: ¿el proveedor respaldaría el resultado? La respuesta fue no. La propuesta de valor colapsó, junto con la ilusión de que la IA sin supervisión experta puede satisfacer las necesidades de entidades reguladas complejas y apaciguar a sus cuerpos supervisores.
Contexto ≠ Comprensión: el caso donde la automatización falló en el control real
En otra historia de advertencia, un operador de un lugar de alto riesgo confió inicialmente en controles de riesgo generados por IA para cumplir con las reglas de cumplimiento del lugar (es decir, no permitir la entrada a menores de 18 años). La herramienta incorporó prácticas de la industria y recomendó una serie de medidas complejas, pero omitió completamente un control manual clave y simple: la presencia de dos guardias de seguridad a tiempo completo que verificaban a los clientes a la entrada. La IA simplemente no pudo ver lo que no estaba escrito.
Esto ofrece una lección aleccionadora: solo porque la IA puede resumir lo que hay en una página, no significa que entienda lo que sucede en el terreno.
Cuándo debe estar la IA en tu conjunto de cumplimiento
No obstante, esto no es una advertencia global contra el uso de IA. Usada correctamente, la IA ya está generando valor en riesgos y cumplimiento, incluyendo:
- Escanear bibliotecas de políticas en busca de lenguaje inconsistente
- Señalar riesgos emergentes en tiempo real a partir de quejas o datos de casos
- Mejorar la calidad de los datos en el momento de su captura
- Redactar documentación básica para revisión experta
- Identificar impactos de cambios a través de jurisdicciones y unidades de negocio
Pero nota el patrón: la IA maneja volumen y repetición; los humanos manejan matices e insights. Los casos de uso más robustos en este momento tratan la automatización como un acelerante y no como un reemplazo. Esto se debe a que la línea entre apoyo y sustitución debe trazarse con cuidado y visibilidad.
Hazte esta pregunta antes de integrar tu próxima herramienta
A medida que los reguladores pasan de evaluaciones basadas en reglas a la responsabilidad de “pasos razonables”, la pregunta clave ya no es solo “¿Cumplimos?” sino “¿Podemos probar que entendimos el riesgo y elegimos las herramientas adecuadas para gestionarlo?” Si tu mapa de cumplimiento asistido por IA no puede explicar su lógica, mostrar sus exclusiones o resistir el escrutinio bajo un contrainterrogatorio, entonces no tienes un ahorrador de tiempo – tienes un pasivo.
Así que antes de integrar una solución de “automatización todo-en-uno”, pregúntate primero: ¿Esta herramienta producirá resultados explicables y auditables? ¿Hay supervisión humana clara en cada punto de estrés de alto riesgo? ¿Podemos justificar nuestra decisión de usar esta herramienta, especialmente cuando algo sale mal? Si la respuesta a cualquiera de estas preguntas es no, no estás acelerando tu estrategia de cumplimiento – la estás socavando.
Todos amamos la velocidad, pero en riesgos, la velocidad sin precisión es un error de redondeo que espera convertirse en un titular. Los líderes de cumplimiento tienen el deber de asegurarse de que lo que es rápido también sea correcto y que, cuando no lo sea, haya alguien responsable.
En esta era de IA “suficientemente buena”, ser bueno simplemente ya no es suficiente… Ser correcto es.
