AI para el CRO: Transformando la gobernanza, el cumplimiento y la seguridad de la IA
La inteligencia artificial (IA) y las tecnologías de IA son fundamentales para el éxito de la función de riesgo en las organizaciones. Los directores de riesgo (CROs) pueden implementar la IA para abordar el cumplimiento y navegar por los riesgos de gobernanza de datos y a nivel empresarial.
Importancia de la IA en la gestión de riesgos
Con una larga lista de beneficios significativos y casos de uso potenciales, la IA está desempeñando un papel crucial en el éxito de los negocios, especialmente para la función de riesgo. A medida que los avances en IA continúan evolucionando, los CROs son contribuyentes clave en la implementación de una estrategia de IA efectiva para gestionar proactivamente los riesgos asociados a la IA, establecer una base sólida de gobernanza de IA y fomentar una adopción responsable y transformadora de la IA.
Según la Encuesta de IA del Mercado Medio de RSM 2025, el 91% de los ejecutivos del mercado medio están utilizando IA en sus prácticas comerciales, aunque el 53% de las organizaciones que han adoptado IA generativa creen que estaban solo algo preparadas para hacerlo. Además, el 70% de las que utilizan IA generativa informan que necesitan ayuda externa para maximizar el uso de esta herramienta.
El papel de los CROs en la adopción de IA
La IA está redefiniendo el panorama empresarial, y los CROs pueden aprovechar herramientas y modelos emergentes de IA para abordar el cumplimiento y las regulaciones, navegar por la gobernanza de datos y mitigar riesgos a nivel empresarial. Algunas áreas clave en las que los CROs deben enfocarse al considerar una estrategia de IA incluyen:
- Alineación: La gobernanza de IA y las estrategias de datos deben apoyar los objetivos, la estrategia, los valores y los requisitos regulatorios de la empresa.
- Consistencia: Las prácticas de datos y los estándares de gobernanza deben ser uniformes en toda la organización.
- Definición: Los roles y responsabilidades deben estar preestablecidos para los criterios de evaluación de modelos, las estructuras de supervisión y la inclusión de todos los sistemas de IA, incluidos los herramientas de terceros.
- Toma de decisiones informadas: La respuesta a incidentes, la retroalimentación de las partes interesadas y el cumplimiento regulatorio continuo deben definirse claramente.
Es importante que los líderes de riesgo establezcan una visión sobre el uso actual de herramientas de IA, ya que muchas de ellas pueden no estar aprobadas o evaluadas por la organización.
Desafíos y oportunidades
Aunque la gestión de riesgos presenta un enorme potencial para la optimización y mejora de procesos mediante soluciones de IA, los CROs deben considerar el potencial de sesgos que pueden surgir en diversas formas, incluyendo:
- Sesgo de datos: Ocurre cuando se utilizan datos irrelevantes o inapropiados para entrenar modelos, lo que influye inapropiadamente en los resultados generados.
- Sesgo humano: Este sesgo se produce cuando los usuarios influyen inconscientemente en la entrada de datos y las interacciones con el modelo, lo que a menudo lleva a sesgos implícitos.
- Sesgo ético: Surge de limitaciones organizativas, como recopilar datos solo de un subconjunto demográfico.
Los CROs deben permanecer vigilantes al establecer el despliegue de IA, considerando que los empleados tienen acceso tanto a herramientas de IA abiertas como ChatGPT, como a Microsoft Copilot, que opera dentro del entorno seguro de la empresa.
Gestión de riesgos de IA y casos de uso
Al considerar los potenciales casos de uso de IA, los CROs deben garantizar que los científicos de datos y de TI validen adecuadamente los modelos para que los resultados no generen oportunidades para problemas regulatorios o de cumplimiento. La validación de la salida del modelo es un componente crítico para aumentar la eficiencia, gestionar riesgos y mejorar la productividad.
Los desafíos potenciales incluyen:
- Privacidad y seguridad de los datos: Modelos de IA como ChatGPT pueden estar expuestos a información sensible si se proporciona información confidencial a través de indicaciones incorrectas.
- Drenaje, sesgo y limpieza de datos: Pruebas de datos deficientes pueden llevar a un sesgo y a resultados de datos poco fiables.
- Requisitos regulatorios: Los modelos deben cumplir con regulaciones tanto locales como globales, y la validación debe demostrar a los reguladores que no existe sesgo.
Para asegurar una gobernanza de datos de IA efectiva, una organización debe involucrarse en una colaboración interfuncional que incluya unidades de negocio, equipos de riesgo y TI, cada uno desempeñando un papel significativo.
Conclusión
La IA está transformando rápidamente la forma en que trabajamos y gestionamos riesgos. Desplegar herramientas y modelos de IA se ha convertido en una necesidad para las empresas que buscan transformar sus operaciones y procesos. Sin embargo, debido a las complejidades y las incertidumbres asociadas con estos avances tecnológicos, la gobernanza de IA se ha convertido en una preocupación crítica para los líderes en riesgo.
Los líderes de riesgo deben considerar el apoyo adicional necesario para determinar las mejores soluciones de IA y el marco más beneficioso. Además, una perspectiva externa puede aumentar la visibilidad en las estrategias de adopción y gobernanza de IA, reduciendo el potencial de riesgos reputacionales y financieros.
