Todos Querem IA na Gestão de Riscos. Poucos Estão Prontos para Isso
Introdução
Todos estão correndo para implantar IA. No entanto, na gestão de riscos de terceiros (TPRM), essa corrida pode ser o maior risco de todos.
A IA depende de estrutura: dados limpos, processos padronizados e resultados consistentes. No entanto, a maioria dos programas de TPRM carece dessas bases. Algumas organizações têm líderes de risco dedicados, programas definidos e dados digitalizados. Outras gerenciam riscos de forma ad hoc por meio de planilhas e drives compartilhados. Algumas operam sob rígida supervisão regulatória, enquanto outras aceitam riscos muito maiores. Nenhum programa é igual, e a maturidade ainda varia amplamente após 15 anos de esforços.
Como Saber se Seu Programa Está Pronto para IA
Nem toda organização está pronta para IA, e isso é aceitável. Um recente estudo do MIT descobriu que 95% dos projetos de GenAI estão falhando. E, segundo a Gartner, 79% dos compradores de tecnologia afirmam que se arrependeram da última compra porque o projeto não foi adequadamente planejado.
No TPRM, a prontidão para IA não é uma chave que você liga. É uma progressão e uma reflexão de quão estruturado, conectado e governado seu programa é. Saber onde você está é o primeiro passo para usar a IA de forma eficaz e responsável.
Desenvolvendo Programas de Risco
Nos estágios iniciais, os programas de risco são em grande parte manuais, dependentes de planilhas, memória institucional e propriedade fragmentada. Há pouca metodologia formal ou supervisão consistente do risco de terceiros. As informações dos fornecedores podem estar em threads de e-mail ou na cabeça de algumas pessoas-chave, e o processo funciona, até que não funcione mais. Nesse ambiente, a IA terá dificuldades para separar ruído de insight, e a tecnologia amplificará a inconsistência em vez de eliminá-la.
À medida que os programas amadurecem, a estrutura começa a se formar: os fluxos de trabalho se tornam padronizados, os dados são digitalizados e a responsabilidade se expande entre os departamentos. Aqui, a IA começa a agregar valor real. No entanto, mesmo programas bem definidos muitas vezes permanecem isolados, limitando visibilidade e insights.
Implementação da IA em TPRM
Mesmo que duas empresas tenham programas de risco ágeis, elas não seguirão o mesmo caminho para a implementação da IA, nem verão os mesmos resultados. Cada empresa gerencia uma rede diferente de terceiros, opera sob regulamentações únicas e aceita níveis diferentes de risco.
Uma abordagem mais inteligente para a IA é modular. Implemente a IA onde os dados são fortes e os objetivos são claros, depois expanda a partir daí. Casos de uso comuns incluem:
- Pesquisa de Fornecedores: Use IA para filtrar milhares de fornecedores potenciais, identificando os parceiros de menor risco, mais capazes ou mais sustentáveis para um projeto em andamento.
- Avaliação: Aplique IA para avaliar a documentação, certificações e evidências de auditoria dos fornecedores. Modelos podem sinalizar inconsistências ou anomalias que podem indicar risco, liberando os analistas para se concentrarem no que realmente importa.
- Planejamento de Resiliência: Use IA para simular efeitos de interrupções. Como sanções em uma região ou uma proibição regulatória sobre um material impactariam sua base de fornecimento? A IA pode processar dados complexos de comércio, geográficos e de dependência para modelar resultados e fortalecer planos de contingência.
Construindo uma IA Responsável em TPRM
À medida que as organizações começam a experimentar IA em TPRM, os programas mais eficazes equilibram inovação com responsabilidade. A IA deve fortalecer a supervisão, não substituí-la.
No gerenciamento de riscos de terceiros, o sucesso não é apenas medido pela rapidez com que você pode avaliar um fornecedor; é medido pela precisão na identificação de riscos e pela eficácia na implementação de ações corretivas.
Como Começar
Transformar a IA responsável em realidade requer mais do que declarações de política. Significa colocar as bases certas no lugar: dados limpos, responsabilidade clara e supervisão contínua. Aqui está como isso se parece:
- Padronize desde o início: Estabeleça dados limpos e consistentes e processos alinhados antes da automação. Implemente uma abordagem faseada que integre a IA passo a passo em seu programa de risco, testando, validando e refinando cada fase antes de escalar.
- Comece pequeno e experimente frequentemente: O sucesso não se trata de velocidade. Lançar pilotos controlados que apliquem IA a problemas específicos e bem compreendidos.
- Sempre governe: A IA deve ajudar a antecipar interrupções, não causar mais delas. Trate a IA como qualquer outra forma de risco. Estabeleça políticas claras e expertise interna para avaliar como sua organização e seus terceiros usam IA.
