Cómo los equipos de cumplimiento pueden convertir el riesgo de IA en una oportunidad
La inteligencia artificial (IA) avanza más rápido que la regulación, generando tanto oportunidades como riesgos para los equipos de cumplimiento. A medida que los gobiernos trabajan en nuevas normativas, las empresas no pueden quedarse de brazos cruzados.
¿Se están moviendo los reguladores lo suficientemente rápido para abordar los riesgos y oportunidades que la IA presenta al cumplimiento?
Los reguladores están progresando, pero la velocidad de la innovación en IA continúa superando el ritmo de la regulación. Esta brecha significa que los riesgos ya están surgiendo antes de que se establezcan las salvaguardias formales. Dado que la gestión de gobernanza, riesgo y cumplimiento (GRC) es central para el crecimiento y la confianza, las organizaciones no pueden esperar a que la regulación se ponga al día. Los líderes ahora esperan que los programas de GRC vayan más allá de la mitigación de riesgos, sirviendo como asesores de confianza que desbloquean nuevos mercados, acortan los ciclos de ventas y refuerzan la confianza a gran escala.
Marcos como el NIST AI RMF y la ISO 42001 ya proporcionan formas estructuradas de gestionar los riesgos de IA, y muchos de sus principios (por ejemplo, transparencia, explicabilidad, supervisión continua) probablemente darán forma a las futuras leyes. Adoptando estos principios ahora, las organizaciones no solo se preparan para la eventual regulación, sino que también demuestran una proactividad en cuanto a la confianza. En resumen: mientras que los reguladores proporcionarán dirección con el tiempo, las empresas deben actuar ahora como si esos estándares ya estuvieran en vigor.
¿Cómo deben prepararse los equipos de cumplimiento ante la realidad de que las regulaciones específicas de IA probablemente diferirán entre jurisdicciones?
Las regulaciones específicas de IA variarán ampliamente entre jurisdicciones, al igual que las leyes de privacidad. Para prepararse, los equipos de cumplimiento deben adoptar una mentalidad de «global primero, local rápido»: establecer una base en principios universales y luego ajustarse rápidamente a medida que surjan los requisitos locales.
Dado que los riesgos de IA son inherentemente globales, aplicar prácticas probadas de gestión de riesgos (identificar, evaluar, mitigar y monitorear) proporciona estabilidad en diferentes geografías. Esto es más efectivo cuando la seguridad, el cumplimiento y la privacidad convergen en un marco colaborativo basado en principios, permitiendo a las organizaciones escalar y adaptarse sin tener que rehacer su enfoque central cada vez que aparece una nueva norma.
Finalmente, los programas de cumplimiento deben abrazar la ajuste de riesgos. Así como los datos en tiempo real reformulan las evaluaciones de riesgos, el cumplimiento no puede depender solo de revisiones anuales. Los programas deben mantenerse vivos, flexibles y continuamente adaptativos para mantenerse al día con las amenazas, regulaciones y expectativas públicas en evolución.
¿Cómo cambia la IA la forma en que los equipos de cumplimiento manejan los requisitos de privacidad de datos, especialmente con conjuntos de datos sensibles o regulados?
Los sistemas tradicionales procesan datos de maneras predecibles y bien definidas, a menudo con atributos identificables y descubribles. En contraste, la IA puede procesar enormes conjuntos de datos de maneras opacas, creando nuevas preguntas sobre dónde y cómo se almacenan y utilizan los datos. Los líderes deben asegurar que los modelos sean imparciales, responsables y transparentes, con supervisión que se extienda más allá de la implementación inicial.
Primero, está la dimensión ética y de privacidad. Los sistemas de IA deben ser imparciales, transparentes y responsables. Lograr esto requiere tanto supervisión humana como un entendimiento de los elementos de datos que alimentan el entrenamiento y las operaciones de IA. En segundo lugar, está el desafío de la línea de datos y la limitación de propósito. Los líderes necesitan saber no solo dónde residen los datos, sino cómo fluyen hacia los modelos de IA y qué pueden hacer esos modelos con ellos. Los datos sensibles o regulados no deben ser utilizados en el entrenamiento o la inferencia sin una justificación explícita.
Quizás lo más importante, la validación no puede ser un ejercicio único. Los modelos de IA evolucionan a medida que se entrenan, lo que significa que tanto los datos como las prácticas de privacidad deben ser evaluados continuamente. El monitoreo y la revisión constantes son esenciales para asegurar un uso legal y apropiado a lo largo del tiempo.
¿Qué pasos deben tomar los oficiales de cumplimiento para validar que el procesamiento de datos impulsado por IA se alinea con los principios de minimización de datos y uso legal?
Al igual que con cualquier otra tecnología, las organizaciones deben saber qué elementos de datos entrenan sus modelos de IA, qué elementos pueden referenciar o recuperar los modelos y cómo se codifican esos elementos. Esto es muy similar a crear un dicionario de datos para la información personal almacenada, procesada o transmitida por la organización.
A partir de ahí, los oficiales de cumplimiento deben asegurar visibilidad sobre cómo y dónde se utiliza la IA en toda la empresa. La IA ya puede apoyar esto a través de la recopilación de pruebas y reportes de cumplimiento en tiempo real, ayudando a los equipos a detectar brechas y usos desalineados más rápido que los métodos manuales. Dado que los modelos de IA evolucionan, la validación debe ser continua. Esto requiere un monitoreo continuo para confirmar que el uso de datos siga siendo legal y apropiado a lo largo del tiempo.
¿La IA hará que el cumplimiento sea más fácil, más difícil o simplemente diferente? ¿Por qué?
La respuesta honesta es las tres. La IA hará que el cumplimiento sea más difícil porque introduce nuevos riesgos y nuevos marcos de cumplimiento. Estos riesgos, y los controles necesarios para mitigarlos, incluyen el sesgo en la toma de decisiones, la fuga de datos a gran escala y la falta de explicabilidad en el comportamiento del modelo. Obliga a los equipos de cumplimiento a lidiar con problemas que nunca han enfrentado antes.
Al mismo tiempo, la IA hará que el cumplimiento sea más fácil al agilizar muchas de las tareas más que consumen tiempo. Las evaluaciones de riesgos, la recopilación de pruebas, la preparación de auditorías y los cuestionarios de terceros pueden ser acelerados con la automatización y el análisis inteligente. Lo que antes tomaba días o semanas ahora puede tomar horas o incluso minutos. El uso de IA agente ampliará aún más las capacidades de los equipos de GRC ágiles para satisfacer las crecientes demandas.
Pero lo más importante, el mundo del cumplimiento mismo está cambiando a una escala mayor. En lugar de instantáneas puntuales y revisiones periódicas, el cumplimiento se está convirtiendo en una disciplina continua y adaptativa que es respaldada por la automatización y la IA. Los datos en tiempo real permiten una evaluación continua de riesgos y ajustes dinámicos. El cumplimiento se desplaza de una función de oficina trasera a un proceso activo que evoluciona tan rápidamente como los riesgos que busca mitigar.
