Los Factores de Riesgo Más Comunes de la IA
Con la noticia de que más del 70% de las empresas del S&P 500 proporcionan algún tipo de factores de riesgo relacionados con la inteligencia artificial (IA) en sus divulgaciones a la SEC, es un buen momento para revisar los tipos de factores de riesgo que podrías considerar, adaptando la decisión para incluir un factor de riesgo particular y lo que se redacta sobre él a tus propias circunstancias.
Si utilizas IA en operaciones comerciales clave (desarrollo de productos, servicio al cliente, análisis), no olvides vincular explícitamente los riesgos de ese uso a tu modelo de negocio y condición financiera. Y si tu empresa utiliza herramientas de IA externas, debes considerar el riesgo del proveedor, las salvaguardas contractuales y la supervisión en tu marco de gestión de riesgos.
En algunos casos, no basta con enumerar los riesgos. Puede ser útil discutir cómo la empresa está gestionando o mitigando los riesgos de IA para agregar transparencia y mejorar la calidad de la divulgación.
Categorías Comunes de Factores de Riesgo de IA
Ciberseguridad / Privacidad de Datos / Riesgo Informático
Ejemplo: “La integración de modelos de IA y grandes conjuntos de datos aumenta nuestra exposición a ataques cibernéticos, violaciones de datos o uso indebido de datos.”
Por qué importa: Los sistemas de IA a menudo dependen de grandes volúmenes de datos, modelos complejos e infraestructura informática. Más puntos de entrada = más riesgo.
Asuntos clave: integridad de datos, acceso no autorizado, ataques adversariales a los modelos, obligaciones regulatorias en torno a los datos.
Riesgo Regulatorio / Legal / de Cumplimiento
Ejemplo: “Los marcos regulatorios emergentes para la IA (nacionales y globales) pueden imponer cargas adicionales de cumplimiento o exponernos a responsabilidad si nuestros productos/servicios impulsados por IA no cumplen.”
Por qué importa: La IA está evolucionando rápidamente, pero las leyes y regulaciones están alcanzando. Una empresa puede enfrentar un riesgo material si sus prácticas de IA no cumplen o si la ley cambia.
Asuntos clave: leyes de privacidad, sesgo/discriminación algorítmica, regulación financiera, gobernanza de modelos de IA.
Riesgo Operativo / de Implementación
Ejemplo: “Nuestra capacidad para integrar IA en nuestras operaciones, desarrollo de productos o procesos internos puede no tener éxito, lo que podría resultar en retrasos, costos adicionales o fracasos.”
Por qué importa: Incluso si la tecnología es prometedora, la ejecución es crucial. Considera la calidad de los datos deficientes, la especificación incorrecta de los modelos y la falta de personal capacitado.
Asuntos clave: fallo en la capacitación/validación de modelos, escalabilidad, alineación con procesos comerciales, sobrecostos.
Riesgo Competitivo / de Innovación
Ejemplo: “Si nuestros competidores pueden desplegar tecnologías de IA de manera más efectiva o rápida, podemos perder ventaja competitiva o cuota de mercado.”
Por qué importa: La IA puede ser un diferenciador. Quedarse atrás puede tener consecuencias materiales.
Asuntos clave: velocidad de cambio, entrantes disruptivos, costo de mantenerse actualizado, pérdida de sentimiento del cliente.
Riesgo Ético / de Reputación
Ejemplo: “Si nuestros sistemas de IA producen resultados sesgados o injustos (o se perciben así), nuestra reputación podría verse dañada, o podríamos enfrentar litigios o escrutinio regulatorio.”
Por qué importa: Incluso sin una consecuencia legal directa, el golpe reputacional y el impacto comercial asociado pueden ser significativos.
Asuntos clave: sesgo/discriminación, transparencia, percepción pública del uso indebido de la IA, responsabilidad social.
Riesgo de Terceros / Proveedores
Ejemplo: “Dependemos de proveedores externos para componentes de IA, y si fallan o el modelo del proveedor es defectuoso, esto puede tener efectos adversos.”
Por qué importa: Muchas empresas no construyen toda su pila de IA internamente. Dependen de modelos, servicios y datos externos. Eso aumenta capas adicionales de riesgo.
Asuntos clave: gestión de proveedores, externalización de funciones clave de IA, riesgo de dependencia, intercambio de datos con proveedores.
Limitaciones Técnicas / Riesgo de Modelo
Ejemplo: “Los sistemas de IA pueden no funcionar como se esperaba, pueden producir resultados inexactos o inapropiados, o pueden fallar cuando surgen condiciones nuevas o no anticipadas.”
Por qué importa: Incluso los mejores algoritmos tienen límites. Entradas inesperadas, deriva, falta de interpretabilidad pueden llevar a resultados no deseados o perjudiciales.
Asuntos clave: sesgo del modelo, sobreajuste, gobernanza de “caja negra”, validación y monitoreo del rendimiento de la IA.
