Tutti Vogliono l’AI nella Gestione del Rischio. Pochi Sono Pronti per Essa
Tutti corrono per implementare l’AI. Ma nella gestione del rischio da terze parti (TPRM), questa corsa potrebbe essere il rischio più grande di tutti.
L’AI dipende da una struttura: dati puliti, processi standardizzati e risultati coerenti. Tuttavia, la maggior parte dei programmi TPRM manca di queste fondamenta. Alcune organizzazioni hanno leader di rischio dedicati, programmi definiti e dati digitalizzati. Altre gestiscono il rischio in modo ad hoc tramite fogli di calcolo e drive condivisi. Alcune operano sotto un’attenta vigilanza normativa, mentre altre accettano rischi molto più elevati. Non ci sono due programmi uguali, e la maturità varia notevolmente dopo 15 anni di sforzi.
Come Sapere se il Tuo Programma È Pronto per l’AI
Non tutte le organizzazioni sono pronte per l’AI, e va bene. Uno studio recente ha rivelato che il 95% dei progetti GenAI fallisce. E secondo Gartner, il 79% degli acquirenti di tecnologia afferma di rimpiangere il proprio ultimo acquisto perché il progetto non era stato pianificato correttamente.
Nella TPRM, la prontezza per l’AI non è un interruttore da accendere. È una progressione, e una riflessione su quanto sia strutturato, connesso e governato il tuo programma. Sapere dove ti trovi è il primo passo per utilizzare l’AI in modo efficace e responsabile.
Nei primi stadi, i programmi di rischio sono per lo più manuali, dipendenti da fogli di calcolo, memoria istituzionale e proprietà frammentata. Non ci sono metodologie formali o supervisione coerente del rischio da terze parti. In questo ambiente, l’AI avrà difficoltà a separare il rumore dall’intuizione, e la tecnologia amplificherà l’incoerenza piuttosto che eliminarla.
Man mano che i programmi maturano, inizia a formarsi una struttura: i flussi di lavoro diventano standardizzati, i dati sono digitalizzati e la responsabilità si espande attraverso i reparti. Qui, l’AI inizia a offrire un reale valore. Ma anche i programmi ben definiti spesso rimangono isolati, limitando la visibilità e l’intuizione.
La vera prontezza emerge quando questi silos si rompono e la governance diventa condivisa. Programmi integrati e agili connettono dati, automazione e responsabilità attraverso l’impresa, permettendo all’AI di trovare il suo posto, trasformando informazioni disconnesse in intelligenza e supportando decisioni più rapide e trasparenti.
Perché Non Esiste una Soluzione Unica, Nonostante la Maturità del Programma
Anche se due aziende hanno programmi di rischio agili, non seguiranno lo stesso percorso per l’implementazione dell’AI, né vedranno gli stessi risultati. Ogni azienda gestisce una rete diversa di terze parti, opera sotto normative uniche e accetta livelli di rischio differenti.
Ogni tolleranza al rischio di un’organizzazione definisce quanto incertezza è disposta ad accettare per raggiungere i propri obiettivi, e nella TPRM, quella linea si sposta continuamente. Questo è il motivo per cui i modelli di AI standard raramente funzionano. Applicare un modello generico in uno spazio così variabile crea punti ciechi anziché chiarezza, creando la necessità di soluzioni più specifiche e configurabili.
Un approccio più intelligente all’AI è modulare. Implementare l’AI dove i dati sono solidi e gli obiettivi chiari, poi scalare da lì. Alcuni casi d’uso comuni includono:
- Ricerca di Fornitori: Utilizzare l’AI per setacciare migliaia di potenziali fornitori, identificando i partner a minor rischio, più capaci o più sostenibili per un progetto imminente.
- Valutazione: Applicare l’AI per valutare la documentazione dei fornitori, certificazioni e prove di audit. I modelli possono segnalare incoerenze o anomalie che potrebbero indicare rischio, liberando gli analisti per concentrarsi su ciò che conta di più.
- Pianificazione della Resilienza: Utilizzare l’AI per simulare gli effetti a catena delle interruzioni. Come influenzerebbero le sanzioni in una regione o un divieto normativo su un materiale la tua base di fornitori? L’AI può elaborare dati complessi di commercio, geografia e dipendenza per modellare i risultati e rafforzare i piani di emergenza.
Ognuno di questi casi d’uso offre valore quando è implementato con intenzione e supportato dalla governance. Le organizzazioni che vedono un reale successo con l’AI nella gestione dei rischi e della catena di approvvigionamento non sono quelle che automatizzano di più. Sono quelle che iniziano in piccolo, automatizzano con intenzione e si adattano frequentemente.
Costruire Verso un’AI Responsabile nella TPRM
Man mano che le organizzazioni iniziano a sperimentare con l’AI nella TPRM, i programmi più efficaci bilanciano innovazione e responsabilità. L’AI dovrebbe rafforzare la supervisione, non sostituirla.
Nella gestione del rischio da terze parti, il successo non è misurato solo da quanto velocemente puoi valutare un fornitore; è misurato da quanto accuratamente vengono identificati i rischi e quanto efficacemente sono state implementate le azioni correttive. Quando un fornitore fallisce o un problema di conformità fa notizia, nessuno chiede quanto fosse efficiente il processo. Chiedono come è stato governato.
Quella domanda, “come è governato”, sta rapidamente diventando globale. Con l’accelerazione dell’adozione dell’AI, i regolatori di tutto il mondo stanno definendo cosa significa “responsabile” in modi molto diversi. Alcuni approcci divergenti introducono nuovi strati di complessità. Un fornitore che opera in un’area potrebbe affrontare obblighi di reporting rigorosi, mentre uno in un’altra potrebbe avere aspettative più flessibili ma comunque in evoluzione. Ogni definizione di “AI responsabile” aggiunge sfumature a come il rischio deve essere valutato, monitorato e spiegato.
Come Iniziare
Trasformare l’AI responsabile in realtà richiede più di semplici dichiarazioni politiche. Significa mettere in atto le giuste fondamenta: dati puliti, responsabilità chiare e supervisione continua. Ecco cosa significa:
- Standardizzare fin dall’inizio: Stabilire dati puliti e coerenti e processi allineati prima dell’automazione. Implementare un approccio graduale che integri l’AI passo dopo passo nel tuo programma di rischio, testando, convalidando e affinando ogni fase prima di scalare. La privacy e la trasparenza dei dati devono essere non negoziabili fin dall’inizio.
- Iniziare in piccolo e sperimentare spesso: Il successo non riguarda la velocità. Lanciare piloti controllati che applicano l’AI a problemi specifici e ben compresi. Documentare come si comportano i modelli, come vengono prese le decisioni e chi ne è responsabile.
- Governare sempre: L’AI dovrebbe aiutare ad anticipare le interruzioni, non causarli. Trattare l’AI come qualsiasi altra forma di rischio. Stabilire politiche chiare e competenze interne per valutare come la tua organizzazione e i suoi fornitori utilizzano l’AI.
Non esiste un blueprint universale per l’AI nella TPRM. Ogni azienda avrà un approccio diverso in base alla propria maturità, ambiente normativo e tolleranza al rischio, ma tutti i programmi dovrebbero essere costruiti con intenzione. Automatizzare ciò che è pronto, governare ciò che è automatizzato e adattarsi continuamente mentre la tecnologia e le regole intorno ad essa evolvono.
