9 riesgos en la Inteligencia Artificial y cómo gestionarlos

¿Qué es la inteligencia artificial?

En los últimos años, la inteligencia artificial, AI por sus siglas en inglés, se ha convertido en una de las herramientas que mayor interés genera en todo tipo de industrias debido a las ventajas que ofrece para hacer más eficientes y efectivas diferentes actividades que normalmente realizaría una persona.

Y gracias a los avances en la informática, el aprendizaje automático y otras tecnologías relacionadas, la inteligencia artificial (IA) cada vez es más utilizada en las organizaciones porque ayuda a resolver problemas complejos de negocio y a tomar decisiones mucho más informadas y precisas en una gran cantidad de áreas, incluida la gestión de riesgos. 

De acuerdo con Microsoft, la inteligencia artificial ha sido diseñada para ofrecer un mejor conocimiento e información de valor a partir de grandes conjuntos de datos, lo que se conoce como Big Data, los cuales se caracterizan por su volumen, velocidad, variedad y veracidad. 

Y la finalidad de la IA es replicar lo más posible la inteligencia humana por medio de algoritmos, modelos o sistemas informáticos para ofrecer soluciones a problemas reales que se presentan tanto en el contexto empresarial como en la vida cotidiana. 

Es por esto que aplicar inteligencia artificial en las organizaciones sirve, por ejemplo, para automatizar tareas repetitivas y muy operativas, aumentar la eficiencia y la productividad, analizar grandes volúmenes de información para detectar patrones y tendencias que un humano podría ignorar, tomar mejores decisiones e impulsar nuevas innovaciones y desarrollos que respondan a las necesidades del mercado y de cada industria. 

En este sentido, la IA tiene el potencial de transformar la manera en la que vivimos, trabajamos y cómo nos relacionamos con otros, pero siempre debe ser vista como una herramienta y no como un fin: la IA ayuda a resolver problemas complejos y a abordar de una manera más práctica los retos del mundo actual.

Conoce aquí sobre algunas de las ramas o técnicas más comunes de inteligencia artificial, así como los usos de esta herramienta en la gestión de riesgos y cómo Pirani está aprovechando la IA para potencializar las funcionalidades de sus cuatro sistemas de gestión de riesgos (ORM - AML - ISMS - Compliance).

En este artículo analizaremos los principales riesgos asociados con la IA:

1. Sesgos algorítmicos y discriminación

2. Privacidad y Seguridad de los datos

3. Impacto en el empleo y la economía

4. IA en tareas críticas y sistemas autónomos

5. Manipulación de la información y noticias falsas

6. Ética y responsabilidad en la IA

7. Desafíos regulatorios y legales

8. IA y seguridad nacional

9. Imprevisibilidad y complejidad de los sistemas de IA

Y también proporcionaremos estrategias para gestionarlos de manera efectiva.

Estos son los 9 riesgos de la Inteligencia Artificial

1. Sesgos algorítmicos y discriminación

Uno de los riesgos más preocupantes de la inteligencia artificial es la posibilidad de que los algoritmos perpetúen o amplifiquen sesgos preexistentes. Los sistemas de IA se entrenan utilizando datos históricos, que a menudo reflejan desigualdades sociales. Si no se abordan adecuadamente, estos sesgos pueden dar lugar a decisiones discriminatorias en áreas como la contratación, los préstamos bancarios o el sistema judicial.

¿Cómo se puede gestionar este riesgo? Para mitigar este riesgo, es esencial implementar medidas como la auditoría de algoritmos y la creación de equipos de desarrollo diversos, capaces de identificar y corregir los sesgos. Además, es importante utilizar datos balanceados y representativos durante el entrenamiento de los modelos, así como revisar constantemente el desempeño del algoritmo en busca de sesgos inadvertidos.

2. Privacidad y seguridad de los datos

La inteligencia artificial (IA) depende en gran medida de la recopilación y el análisis de grandes volúmenes de datos, lo que plantea importantes preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad. Los modelos de IA pueden ser vulnerables a ataques en los que los datos de entrenamiento son manipulados por atacantes para influir en los resultados del sistema.

¿Cómo mitigar la gestión de riesgos en la privacidad y seguridad de los datos? La gestión de estos riesgos requiere una combinación de enfoques técnicos y normativos. Es fundamental implementar técnicas de anonimización y cifrado de datos para proteger la privacidad de los usuarios. Además, las organizaciones deben seguir las mejores prácticas en ciberseguridad, como el monitoreo continuo y la evaluación de vulnerabilidades, para proteger los sistemas de IA contra amenazas externas.

3. Impacto en el empleo y la economía

La automatización impulsada por la IA tiene el potencial de transformar el mercado laboral, desplazando a trabajadores en ciertos sectores mientras crea nuevas oportunidades en otros. Este cambio puede generar desigualdades económicas y desafíos para las personas cuyas habilidades se vuelven obsoletas.

Prepárate para el impacto económico con la IA: Para abordar este problema, es vital invertir en programas de reentrenamiento y educación que preparen a los trabajadores para los empleos del futuro. Las políticas públicas también deben fomentar un equilibrio entre la automatización y la creación de empleo, apoyando a las industrias emergentes y facilitando la transición de los trabajadores desplazados.

4. IA en tareas críticas y sistemas autónomos

El uso de la IA en sistemas críticos, como vehículos autónomos, atención médica o infraestructura, conlleva riesgos significativos si estos sistemas fallan. Un error en un sistema autónomo puede tener consecuencias catastróficas, desde accidentes hasta la interrupción de servicios esenciales.

Un claro ejemplo de este tipo de riesgo fue la falla en CrowdStrike, ocurrida el pasado 19 de julio, que muchos calificaron como "la mayor falla en la historia de la ciberseguridad". Este incidente provocó la cancelación de vuelos, retrasos en trenes, fallos en bancos, y el colapso de varios servicios de emergencia debido a este error. Lee el artículo que sacamos sobre este caso.

¿Cómo se puede tratar este riesgo? Para minimizar estos riesgos, es esencial garantizar que los sistemas de IA en aplicaciones críticas sean rigurosamente probados y validados antes de su despliegue. Además, deben establecerse protocolos de seguridad y planes de contingencia en caso de fallos. La regulación y supervisión de estos sistemas por parte de organismos gubernamentales también es crucial para garantizar su seguridad y fiabilidad.

5. Manipulación de la información y noticias falsas

La inteligencia artificial (IA) se ha utilizado para crear contenido falso o manipulado, como deepfakes y noticias falsas, lo que puede ser extremadamente perjudicial para la sociedad. Estos usos malintencionados de la IA pueden influir en la opinión pública, socavar la confianza en los medios de comunicación y desestabilizar procesos democráticos.

6. Ética y responsabilidad en la IA

La toma de decisiones autónoma por parte de sistemas de IA plantea cuestiones éticas fundamentales, especialmente cuando dichas decisiones tienen un impacto significativo en la vida de las personas. El desafío radica en garantizar que las decisiones de la IA sean justas, transparentes y estén alineadas con los valores humanos.

¿Qué enfoques se pueden adoptar para manejar este riesgo? Para abordar este desafío, es crucial establecer marcos éticos sólidos que guíen el desarrollo y la implementación de la IA. Las organizaciones deben ser transparentes en la forma en que utilizan la IA y asumir la responsabilidad por las decisiones que estos sistemas tomen. Además, se debe fomentar un diálogo continuo entre desarrolladores, reguladores y la sociedad para asegurar que la IA evolucione de manera coherente con los principios éticos.

7. Desafíos regulatorios y legales

La rápida evolución de la IA ha dejado a los marcos regulatorios tradicionales luchando por mantenerse al día. Esto crea un entorno donde la aplicación de la IA puede adelantarse a la legislación, lo que puede resultar en vacíos legales y la falta de responsabilidad en caso de fallos o abusos.

¿Qué medidas se pueden tomar para controlar este riesgo? Es esencial que los gobiernos y organismos internacionales trabajen juntos para desarrollar marcos legales y regulaciones adaptadas a la IA. Estas regulaciones deben ser flexibles para adaptarse a las innovaciones tecnológicas, pero lo suficientemente robustas para proteger a la sociedad de los riesgos potenciales. La cooperación internacional también es clave para establecer estándares globales que aseguren el uso seguro y ético de la IA.

8. IA y seguridad nacional

La IA tiene el potencial de revolucionar la defensa y la seguridad nacional, pero también introduce riesgos significativos, como la carrera armamentista en IA o el uso de esta tecnología en ciberataques. La militarización de la IA podría conducir a una escalada en los conflictos internacionales y crear nuevas amenazas a la seguridad global.

¿Qué acciones se pueden llevar a cabo para gestionar este riesgo? La gestión de estos riesgos requiere un enfoque global y colaborativo. Los gobiernos deben participar en diálogos internacionales sobre la regulación de la IA en el ámbito militar y establecer acuerdos para limitar el uso de la IA en armas autónomas. Además, la inversión en ciberseguridad es crucial para proteger las infraestructuras críticas y evitar que los sistemas de IA sean utilizados con fines maliciosos.

9. Imprevisibilidad y complejidad de los sistemas de IA

A medida que los sistemas de IA se vuelven más complejos y autónomos, surge el riesgo de que su comportamiento sea impredecible, incluso para sus propios creadores. Esta imprevisibilidad puede ser peligrosa si los sistemas de IA se utilizan en contextos críticos o si toman decisiones que los humanos no pueden comprender o controlar completamente.

¿De qué manera se puede mitigar este riesgo?: Es fundamental que los desarrolladores de IA diseñen sistemas con un alto grado de transparencia y trazabilidad. Esto incluye la capacidad de explicar cómo se toman las decisiones y de revertir acciones si es necesario. La implementación de sistemas de IA más simples y comprensibles en aplicaciones críticas puede ayudar a mitigar el riesgo de comportamientos inesperados.

Teniendo en cuenta lo anterior, la inteligencia artificial puede ser una gran aliada en la gestión de riesgos dentro de las organizaciones. Según los expertos y defensores de esta tecnología, quienes la incorporen en el futuro podrán responder de manera más ágil a las amenazas, cambios y desafíos que plantea el mercado.

Nuestra plataforma está integrada con ChatGPT. Esta integración permitirá a nuestros usuarios identificar los riesgos con mayor precisión y eficiencia, según la industria en la que operen. Esto representa una gran ventaja para aquellas empresas que están comenzando en la gestión de riesgos y deben enfrentarse a la temida 'hoja en blanco'.

Ramas o técnicas de inteligencia artificial

En términos generales, la inteligencia artificial (IA) consiste en programar una máquina, sean algoritmos, modelos o sistemas informáticos, para que replique lo más posible la inteligencia humana, es decir, que pueda pensar, comprender y aprender como lo hacen los humanos para ayudar a resolver todo tipo de problemas de una manera más rápida y efectiva. 

Pero la inteligencia artificial es tan amplia que incluye diferentes ramas o técnicas que tienen sus propias aplicaciones y que pueden combinarse para crear algoritmos, modelos o sistemas más completos y sofisticados. Entre estos podemos destacar:

Revisemos de qué se tratan cada una de estas y cuáles son sus principales aplicaciones.

1. Machine learning / Aprendizaje automático

Consiste en la capacidad que tienen las máquinas / sistemas informáticos para aprender a partir de los datos, identificar patrones y tomar decisiones de forma autónoma, es decir, sin estar necesariamente programadas para hacerlo. 

El machine learning (ML) utiliza técnicas estadísticas y matemáticas para poder analizar y procesar grandes volúmenes de datos e identificar dentro de estos patrones para realizar tareas concretas como clasificaciones, optimizaciones o predicciones. El ML está presente en muchas aplicaciones de uso frecuente, por ejemplo, Netflix, Youtube o Spotify.

Los principales tipos de ML son el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado. 

El aprendizaje supervisado se trata del entrenamiento de las máquinas a partir del uso de datos estructurados y etiquetados. En este tipo de aprendizaje la máquina puede predecir valores con base en una información inicial y puede utilizarse para el reconocimiento de imágenes, el reconocimiento de voz, análisis predictivos, entre otros. 

Y en el aprendizaje no supervisado, contrario al anterior, las máquinas identifican patrones en datos sin etiquetar, sin una estructura previa, esto quiere decir que aprenden a reconocer patrones y agrupaciones útiles sin contar con una información inicial. 

Generalmente el principal uso del aprendizaje no supervisado es la agrupación de datos en diferentes conjuntos o categorías, lo que se conoce como clusterización y que puede ser muy útil en la segmentación de clientes y en la detección de posibles fraudes. 

2. Deep learning/Aprendizaje profundo

El deep learning es una rama dentro del machine learning en la que las máquinas pueden aprender por medio de la exposición a grandes volúmenes de datos. Esta técnica también es conocida como redes neuronales profundas porque está basada en el uso de redes neuronales artificiales con múltiples capas, que permiten que los algoritmos y máquinas aprendan cada vez características mucho más complejas. 

En esta técnica de aprendizaje profundo las redes neuronales artificiales, que buscan imitar el cerebro humano, combinan datos, ponderaciones y sesgos con el fin de poder reconocer, clasificar, correlacionar y describir de forma precisa patrones complejos en los datos de entrada. 

El deep learning es utilizado, por ejemplo, en el reconocimiento de voz, visión por computadora, sistemas de recomendación, en la robótica y en los sistemas de automatización y control, como lo es la conducción autónoma de automóviles. 

3. Natural language proccesing / Procesamiento del lenguaje natural

Esta rama consiste en la capacidad que tienen las máquinas / sistemas informáticos para entender, interpretar, manipular, procesar y generar lenguaje humano de forma automática. 

A través del procesamiento del lenguaje natural (PLN) las máquinas pueden comprender y analizar desde la estructura gramatical y semántica del lenguaje hasta la identificación de patrones y significados en el texto. 

El uso de esta técnica de inteligencia artificial permite analizar datos de texto y de voz de forma eficiente, por eso, es ampliamente utilizada para el análisis de documentos y de tendencias, clasificación de contenidos, hacer seguimiento a las opiniones de usuarios y clientes, realizar traducciones automáticas, etc. 

El PLN brinda grandes beneficios en áreas como la educación, la comunicación, el servicio al cliente, los negocios, entre otras. 

4. Computer vision/Visión por computadora

Esta técnica de inteligencia artificial permite a las máquinas analizar e interpretar imágenes y videos de la misma forma que lo haría un humano, para lograr esto son entrenadas a partir de muchos datos visuales.

Con esta técnica las máquinas pueden, por ejemplo, detectar objetos, analizar videos, reconocer rostros, identificar patrones, leer caracteres y llevar a cabo diferentes actividades asociadas con el análisis de imágenes. 

Algunos de los usos más comunes de la visión por computadora son en los sistemas de seguridad  y vigilancia, los automóviles autónomos, la prevención y diagnóstico de enfermedades, el reconocimiento facial y de voz, además de la realidad virtual y aumentada.

Usos de la inteligencia artificial en la gestión de riesgos

Veamos ahora cuáles son los usos de esta herramienta dentro de la gestión de riesgos empresariales.

De acuerdo con Facundo Buffa, científico de datos en Pirani, la IA puede ser utilizada de muchas maneras en la gestión de riesgos, por ejemplo, para la automatización de procesos, la identificación de riesgos, la prevención y análisis de fraudes, la predicción de eventos que podrían ocurrir, la toma oportuna de mejores decisiones, la clusterización o segmentación de clientes y contrapartes, entre otras. 

Sin embargo, hay que tener en cuenta que para poder generar valor a través de la inteligencia artificial en acciones como las anteriores, es fundamental contar con un buen volumen de información y que tenga el nivel de calidad adecuado, pues esto es lo que va a permitir a los algoritmos, modelos o sistemas informáticos utilizados ofrecer soluciones al problema planteado a partir de descripciones, predicciones o caracterizaciones mucho más precisas. En síntesis, la cantidad y la calidad de la información son claves. 

Principales usos de la IA en la gestión de riesgos

1. Análisis de datos

El uso de algoritmos, modelos o sistemas informáticos en gestión de riesgos facilita analizar grandes cantidades de datos en poco tiempo, permitiendo además la detección de patrones y tendencias de comportamiento que no podrían ser fácilmente reconocidas de otra forma. Todo esto permite a los gestores de riesgos y líderes de procesos tomar decisiones a tiempo y más precisas para proteger la organización. 

2. Modelos predictivos

Tener algoritmos y modelos de predicción es de gran utilidad para las organizaciones, pues estos tienen la capacidad de predecir, a partir del análisis de comportamientos y datos históricos, qué podría ocurrir en el futuro, es decir, ayudan a identificar y prever a tiempo riesgos potenciales que podrían materializarse y con base en esta información poder tomar medidas y acciones que sirvan para disminuir su probabilidad de ocurrencia o su impacto si se llegan a presentar. 

3. Prevención y análisis de fraudes

Este es uno de los usos más conocidos de la inteligencia artificial en la gestión de riesgos. Se utilizan algoritmos descriptivos que ayudan a identificar patrones de comportamiento en grandes volúmenes de datos relacionados con las transacciones que realiza una persona. Con esto se pueden identificar posibles transacciones sospechosas y detectar fraudes financieros.

4. Automatización de procesos

Con el uso de inteligencia artificial se pueden automatizar y hacer más eficientes procesos como la identificación y la evaluación de los riesgos, así como el establecimiento de controles para mitigarlos. Partiendo de la información y el contexto de cada organización esto se puede hacer de una forma más automatizada.

5. Modelo de clusterización/segmentación

En la gestión de riesgos de lavado de activos y financiación del terrorismo es importante clasificar en diferentes segmentos a los factores de riesgo, esto es: clientes, contrapartes, productos, jurisdicciones y canales de distribución. Hacerlo va a facilitar, entre otras cosas, el monitoreo transaccional y la generación de señales de alerta.

El uso de algoritmos de segmentación, por ejemplo K-means y Bietápico que ofrece Pirani, facilita esta clasificación de los factores de riesgo en diferentes segmentos a partir de unas características y comportamientos específicos que servirán para un adecuado monitoreo transaccional. 

Como ves, la inteligencia artificial cada vez gana mayor relevancia y protagonismo en la gestión de riesgos empresariales, haciendo que el proceso no solo sea más eficiente y efectivo sino también más estratégico para el logro de los objetivos y la continuidad de los negocios.

¿Cómo se utiliza la IA en la gestión de riesgos?

La IA está cambiando la forma en que las organizaciones enfrentan los riesgos. Gracias a su capacidad para procesar grandes volúmenes de datos y detectar patrones, la inteligencia artificial se utiliza en varias áreas dentro de la gestión de riesgos:

1. Análisis predictivo: Los algoritmos de IA pueden analizar datos históricos y prever posibles riesgos futuros. Esto es especialmente útil en sectores como las finanzas, donde la anticipación de fluctuaciones en los mercados o el comportamiento de los clientes es crucial.

2. Automatización de tareas repetitivas: La IA facilita la automatización de procesos tediosos, como la recolección y análisis de datos, lo que permite que los analistas de riesgos se concentren en tareas más estratégicas y de mayor valor.

3. Monitoreo en tiempo real: Los sistemas de IA pueden realizar un seguimiento continuo de los riesgos, lo que permite identificar amenazas emergentes de manera más rápida y precisa.

En resumen, la IA no solo mejora la eficiencia de los procesos de gestión de riesgos, sino que también eleva la capacidad de las organizaciones para adaptarse a entornos cada vez más complejos y dinámicos.

¿Cómo realizar una evaluación de riesgos de IA?

La evaluación de riesgos al implementar sistemas de inteligencia artificial es un paso fundamental para asegurar que esta tecnología no solo sea efectiva, sino que también se utilice de manera segura y ética. Integrar IA en los procesos de gestión de riesgos trae grandes beneficios, pero también nuevos desafíos. Es necesario realizar un análisis para identificar posibles vulnerabilidades, sesgos o efectos no deseados que puedan surgir.

Checklist para realizar una evaluación de riesgos de IA

• Identificación de riesgos tecnológicos: Se deben evaluar los riesgos asociados con la infraestructura tecnológica de IA, como fallos de sistema, sesgo en los datos o vulnerabilidades de seguridad.

• Impacto de los errores de IA: Los modelos de IA pueden tomar decisiones basadas en patrones de datos, pero si los datos utilizados son erróneos o incompletos, los resultados pueden ser sesgados o inexactos, lo que puede generar riesgos imprevistos.

• Cumplimiento normativo y ético: Se debe considerar si los sistemas de IA cumplen con las leyes y regulaciones locales e internacionales, especialmente en cuanto a la privacidad de los datos y el uso ético de la tecnología.

• Evaluación de los proveedores de IA: A medida que las empresas integran soluciones de IA de terceros, es fundamental evaluar a los proveedores para asegurarse de que están implementando medidas de seguridad adecuadas y prácticas éticas.

Un ejemplo innovador de cómo la IA puede facilitar esta evaluación es el Pirani Copilot, un asistente inteligente desarrollado por Pirani. Con esta herramienta, las organizaciones cuentan con un aliado que, gracias a la inteligencia artificial, puede identificar, evaluar y mitigar riesgos operacionales de manera más ágil y precisa. Más adelante, exploraremos en detalle cómo Pirani Copilot está cambiando el juego en la gestión de riesgos.

Inteligencia artificial en Pirani

Ahora nuestros sistemas de gestión de riesgos (ORM - AML - ISMS - Compliance en el módulo de riesgos) cuentan con inteligencia artificial. Hemos integrado Chat GPT a los sistemas para facilitar a los usuarios la identificación de riesgos a los que puede estar expuesta su organización. 

Con esta integración, en la sección Riesgos pueden tener riesgos sugeridos de acuerdo al sistema de gestión, la industria y el proceso seleccionado. ChatGPT sugiere al usuario una lista de riesgos que responden a esta selección, es decir, al contexto específico de cada organización. Si uno o más de estos riesgos son de interés, pueden ser agregados para ser gestionados. 

Con esta funcionalidad buscamos facilitar mucho más la gestión de riesgos a nuestros clientes y usuarios, ayudándolos a identificar diferentes riesgos que pueden materializarse en su organización y que posiblemente no habían considerado. Todos los riesgos sugeridos por ChatGPT pueden ser editados y ajustados a las características y necesidades de cada empresa. 

Pirani Copilot

El futuro de la gestión de riesgos está cambiando rápidamente, y las soluciones basadas en inteligencia artificial (IA) están marcando un antes y un después. En este contexto, Pirani Copilot, una herramienta creada por Pirani, está cambiando la forma en que las empresas enfrentan los desafíos operativos al ofrecer precisión y agilidad para tomar decisiones más informadas.

Hoy en día, la IA ya no es solo una tendencia; se ha convertido en una necesidad para optimizar procesos clave. Pirani Copilot es un claro ejemplo de cómo la tecnología puede ser tu mejor aliada. Este asistente virtual está diseñado para ayudarte a identificar, analizar y mitigar riesgos de manera eficiente, todo mientras prioriza la seguridad de la información.

Gracias a la tecnología de Amazon Bedrock, Pirani Copilot se entrena exclusivamente con documentos públicos, como normativas y estudios relacionados con la gestión de riesgos operativos, asegurando información confiable y actualizada. Además, los datos que compartes se usan únicamente durante cada interacción para generar respuestas específicas, sin almacenarlos ni utilizarlos para reentrenar el modelo.

Al estar construido sobre la robusta infraestructura de AWS, Pirani Copilot garantiza la máxima protección de la información, con encriptación de datos en tránsito y en reposo, auditorías constantes y controles de acceso estrictos. Así, puedes usarlo con total confianza, sabiendo que tu información está segura.

Además de simplificar cada etapa del proceso de gestión de riesgos, desde la detección hasta la implementación de soluciones, Pirani Copilot también ahorra tiempo y mejora la precisión. Según un estudio de McKinsey & Company, el uso de inteligencia artificial en este ámbito puede reducir hasta un 30% el tiempo dedicado a tareas repetitivas y aumentar en un 20% la precisión en la identificación de riesgos.

En un mundo empresarial tan dinámico, contar con herramientas como Pirani Copilot no solo te permite detectar riesgos a tiempo, sino también gestionarlos de manera efectiva, garantizando la estabilidad y continuidad de tu negocio. Es más que una herramienta: es el aliado estratégico que necesitas para enfrentar los retos del presente y prepararte para el futuro.

Crea ahora tu cuenta en Pirani y prueba esta y todas las funcionalidades de nuestros sistemas de gestión de riesgos gratis. Y si quieres saber más, puedes contactarnos aquí.