Inteligencia artificial aplicada a la gestión de riesgos

¿Quién no habla de inteligencia artificial hoy en día? La inteligencia artificial, se ha convertido en una de las principales tecnologías disruptivas durante los últimos años y, por las ventajas que ofrece, cada vez es más utilizada en el contexto empresarial, en diferentes industrias y áreas.

Y la gestión de riesgos no es ajena al uso de esta tecnología, que de acuerdo con Microsoft, ha sido diseñada para ofrecer un mejor conocimiento e información de valor con base en una gran cantidad de datos y además, ayuda a resolver problemas complejos de diversa índole.

¿Qué es la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial (IA) es una de las ramas de la informática. En términos generales, esta tecnología consiste en la simulación de la inteligencia humana a través de máquinas y sistemas informáticos capaces de realizar diferentes tareas que haría una persona.

Para lograr esto, la IA aprende de manera automática por medio del análisis de grandes cantidades de datos, estructurados y no estructurados, que le permiten por ejemplo, llevar a cabo acciones complejas y tomar decisiones. 

Tipos principales de inteligencia artificial

1. Inteligencia artificial estrecha (ANI): También conocida como IA débil se trata de una inteligencia artificial racional que se centra específicamente en tareas simples y orientadas a objetivos.

2. Inteligencia artificial fuerte: También llamada IA general consiste en una inteligencia artificial amplia que no solo se dedica a tareas limitadas, por eso, está en la capacidad de razonar, planificar e incluso, resolver problemas. A su vez, este tipo de IA puede ser reactiva, inclusiva, perceptiva o autoconsciente. 

Por todo esto, cada vez es más común ver que las organizaciones se interesan en incorporar inteligencia artificial en sus áreas y procesos, buscando con esto generar mayores optimizaciones y eficiencias.

Uso de la inteligencia artificial en la gestión de riesgos

Como no podía ser de otra manera, la inteligencia artificial también puede ser utilizada y ofrecer grandes ventajas para el proceso de gestión de riesgos empresariales. 

En este caso, los algoritmos de inteligencia artificial aprenden a partir de datos históricos de la gestión realizada a reconocer patrones y tendencias de riesgos a los que está expuesta una organización. 

De esta manera, usar inteligencia artificial en la gestión de riesgos sirve para:

• Identificar riesgos emergentes. A partir de los datos analizados, los algoritmos de IA pueden detectar riesgos que podrían llegar a materializarse en el mediano o largo plazo.

• Evaluar los riesgos de forma más precisa. La IA también puede ser utilizada en la evaluación de la probabilidad de ocurrencia y el impacto de los riesgos identificados, facilitando así la toma de mejores decisiones.

• Mitigar los riesgos gracias a la implementación de controles más efectivos que se ajusten a las características concretas de cada riesgo. 

• Realizar monitoreos en tiempo real. Los algoritmos de IA pueden monitorear continuamente y estar alertas al contexto organizacional para identificar en tiempo real posibles amenazas que afecten la operación y la continuidad del negocio.

• Predecir y prevenir posibles situaciones riesgosas que pueden ocurrir en un futuro. 

Adicional a esto, la inteligencia artificial en la gestión de riesgos trae otras ventajas para las organizaciones, por ejemplo: 

• Disminuir la probabilidad de errores en el proceso de gestión, a la par que realiza análisis profundos de una gran cantidad de datos históricos y del contexto organizacional.

• Realizar cálculos más rápidos y eficientes en función de cientos de criterios, además, la IA ayuda a agilizar la gestión de riesgos y a tener predicciones más fiables y seguras.

• Mejorar la toma de decisiones empresariales.

• Tener una visión más completa y holística de los riesgos a los que se enfrenta la organización porque la IA permite tener evaluaciones sistemáticas y ayuda a anticiparse.

• Eliminar carga de trabajo a los profesionales de riesgos, que pueden dedicarse a tareas más analíticas y estratégicas de la gestión, aumentando así su productividad y mejores resultados. 

Teniendo en cuenta todo lo anterior, la inteligencia artificial puede ser una gran aliada para la gestión de riesgos en las organizaciones, de hecho, de acuerdo con los expertos y defensores de esta tecnología, quienes la incorporan a futuro podrán responder más ágilmente a las amenazas, cambios y desafíos que trae el mercado. 

Ventajas de gestionar riesgos con inteligencia artificial

El uso de inteligencia artificial para gestionar riesgos aporta múltiples beneficios que optimizan los procesos y aumentan la eficiencia de las organizaciones.

1. Detección temprana de amenazas: La IA puede identificar riesgos antes de que se materialicen, lo que permite a las empresas tomar medidas preventivas.

2. Evaluaciones más precisas: La capacidad de analizar grandes volúmenes de datos mejora la precisión de las evaluaciones de riesgos.

3. Automatización de tareas: La IA puede automatizar procesos repetitivos, lo que permite a los equipos centrarse en tareas más estratégicas.

4. Reducción de errores humanos: Al eliminar los sesgos humanos, la IA ofrece evaluaciones más objetivas y confiables.

5. Toma de decisiones más rápida: La IA procesa datos a gran velocidad, permitiendo una toma de decisiones más ágil y fundamentada.

6. Adaptación a nuevos riesgos: Los sistemas de IA evolucionan con el tiempo, ajustándose a nuevos desafíos y amenazas.

Por otra parte, Gestionar riesgos con inteligencia artificial (IA) no solo facilita los procesos, sino que los transforma completamente, brindando ventajas clave para las empresas. Una de las mayores fortalezas de la IA es su capacidad para procesar y analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real, ayudando a detectar patrones y tendencias que podrían pasar desapercibidos con métodos tradicionales. Esto permite evaluar riesgos con mayor precisión y tomar decisiones basadas en análisis predictivos confiables.

Además, la automatización que ofrece la IA alivia a los equipos humanos de tareas repetitivas, reduciendo errores y liberando tiempo para enfocarse en estrategias más analíticas. Su capacidad de monitoreo constante garantiza alertas tempranas ante posibles amenazas, facilitando respuestas rápidas y eficaces. También se adapta a las necesidades específicas de cada empresa, ofreciendo soluciones personalizadas que se alinean con su industria y contexto.

Por último, la integración de IA no solo optimiza procesos, sino que combina lo mejor de la inteligencia humana y artificial, permitiendo a las empresas anticiparse a escenarios de riesgo complejos. Así, no solo se mejora la eficiencia operativa, sino que también se fortalece la capacidad de reaccionar de manera proactiva en un entorno empresarial en constante evolución.

Regulación de la IA en la gestión de riesgos

La regulación de la inteligencia artificial (IA) en la gestión de riesgos es un tema de creciente relevancia debido al impacto que estas tecnologías tienen en la seguridad, la privacidad y la transparencia de los procesos empresariales. A medida que la IA se integra en sistemas de gestión de riesgos, los gobiernos y organismos internacionales están desarrollando marcos regulatorios que buscan equilibrar la innovación tecnológica con la protección de los intereses de las organizaciones y la sociedad.

5 tipos de la regulación en la gestión de riesgos

1. Protección de datos y privacidad: Las normativas como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) en Europa imponen restricciones sobre cómo se manejan los datos que la IA utiliza para identificar y mitigar riesgos. Estas leyes exigen que las empresas garanticen la seguridad y el uso ético de la información recopilada.

2. Responsabilidad y transparencia: Los sistemas de IA pueden tomar decisiones críticas que afectan las operaciones empresariales. La regulación busca asegurar que estas decisiones sean explicables, minimizando el riesgo de "cajas negras" en los algoritmos. Esto es esencial en sectores como el financiero, donde la IA puede predecir riesgos de crédito o fraude.

3. Estándares internacionales: Organismos como la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) y la Unión Europea han propuesto principios para un uso ético de la IA, como la justicia, la seguridad y la rendición de cuentas. Estas guías son especialmente relevantes en la gestión de riesgos, donde un mal uso de la tecnología puede tener repercusiones graves.

4. Sector específico: La gestión de riesgos en industrias reguladas, como la banca, la salud y la energía, está sujeta a normativas específicas. Por ejemplo, en el sector financiero, la Autoridad Europea de Valores y Mercados (ESMA) y el Banco de Pagos Internacionales (BPI) trabajan en regulaciones que controlan el uso de IA para evitar riesgos sistémicos.

5. Desafíos futuros: Con la rápida evolución de la IA, la regulación enfrenta desafíos como la adaptabilidad a nuevas tecnologías, la necesidad de colaboración internacional y la definición de responsabilidades cuando ocurren

Inteligencia artificial en Pirani

Ahora nuestros sistemas de gestión de riesgos (ORM - AML - ISMS - Compliance) 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. Chat GPT 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 Chat GPT pueden ser editados y ajustados a las características y necesidades de cada empresa. 

Pirani copilot

El futuro de la gestión de riesgos se perfila cada vez más prometedor con el lanzamiento de nuevas soluciones basadas en inteligencia artificial. Pirani Copilot, una herramienta innovadora desarrollada por Pirani, representa un hito en la integración de la IA en la gestión de riesgos empresariales.

 Con esta tecnología, las organizaciones podrán contar con un asistente inteligente que, gracias a la inteligencia artificial, identificará, evaluará y mitigará riesgos operacionales de manera más ágil y precisa. Este sistema, impulsado por algoritmos de última generación, simplifica cada etapa del proceso, facilitando la toma de decisiones informadas y optimizando el uso de recursos.

De acuerdo con un estudio de McKinsey & Company, la implementación de inteligencia artificial en la gestión de riesgos puede reducir hasta un 30% el tiempo dedicado a tareas repetitivas y mejorar en un 20% la precisión en la identificación de riesgos.

Hoy en día, las empresas demandan herramientas que no sólo identifiquen riesgos, sino que también proporcionen soluciones efectivas para gestionarlos. Con Pirani Copilot, podrás mantener el control en un entorno empresarial dinámico, protegiendo la estabilidad de tu negocio y asegurando su continuidad.

Lo que está por venir

La gestión de riesgos con inteligencia artificial (IA) está evolucionando rápidamente, abriendo nuevas posibilidades para las organizaciones que buscan anticiparse a posibles amenazas y mitigar los impactos de los riesgos. Este cambio hacia la automatización y la inteligencia predictiva traerá consigo beneficios y mejoras significativas en las formas en las que las empresas gestionan los riesgos. 

1. Automatización avanzada y eficiencia operativa

Los sistemas de IA están cada vez más diseñados para automatizar tareas repetitivas en la gestión de riesgos, como la recopilación de datos, el análisis de información y la evaluación de riesgos. Esto no solo aumenta la eficiencia, sino que permite a los profesionales concentrarse en aspectos más estratégicos de la gestión. La automatización de procesos repetitivos será crucial en sectores con grandes volúmenes de datos, como el financiero o el de la salud.

2. Análisis predictivo y toma de decisiones

Uno de los avances más importantes será el uso de algoritmos predictivos para prever riesgos antes de que ocurran. Gracias a la IA, las empresas podrán identificar patrones complejos en grandes volúmenes de datos históricos, lo que permitirá predecir la probabilidad de un riesgo. Esto se traduce en una mejor gestión proactiva y en la capacidad de implementar estrategias preventivas con anticipación. La IA también puede adaptarse a cambios en el entorno, mejorando las predicciones conforme recibe nuevos datos.

3. Monitoreo en tiempo real y alertas automáticas

La capacidad de la IA para monitorear eventos en tiempo real será clave en la gestión de riesgos. Con la integración de sistemas de IA conectados a IoT (Internet de las Cosas), las empresas podrán detectar eventos de riesgo en su entorno físico (como cambios en condiciones de maquinaria o fluctuaciones en los mercados) casi instantáneamente. Las alertas automáticas permitirán a las empresas tomar decisiones rápidas para minimizar el impacto de estos riesgos.

4. Integración con tecnologías emergentes

La IA no solo funcionará de manera aislada, sino que se integrará con otras tecnologías emergentes como blockchain y big data. Por ejemplo, la combinación de IA con blockchain puede mejorar la trazabilidad y transparencia en la cadena de suministro, reduciendo riesgos de fraude o incumplimiento. Además, el uso de big data permitirá a los sistemas de IA procesar y analizar aún más información para una visión más holística y precisa de los riesgos.

5. Mayor transparencia y personalización

Los futuros sistemas de IA serán más transparentes, lo que permitirá a los usuarios comprender cómo se generan las predicciones y decisiones. Esto no solo aumentará la confianza en los sistemas de IA, sino que también permitirá que las recomendaciones sean más personalizadas a las necesidades de cada organización. Las empresas podrán adaptar la IA a sus contextos específicos, mejorando la toma de decisiones y asegurando que las soluciones sean las más apropiadas para su situación particular.

6. Colaboración humano-IA

Aunque la IA traerá avances significativos, el valor de la colaboración entre humanos y máquinas será clave. Los profesionales de la gestión de riesgos seguirán siendo esenciales para supervisar, interpretar y tomar decisiones finales sobre los riesgos detectados por la IA. Este enfoque combinado de inteligencia humana y artificial permitirá una gestión de riesgos más eficiente y precisa, con un mejor control sobre las decisiones estratégicas.

Conclusión

La integración de la inteligencia artificial en la gestión de riesgos empresariales está transformando la manera en que las organizaciones enfrentan amenazas y toman decisiones. Con su capacidad para detectar riesgos emergentes, evaluar con precisión su impacto y ofrecer soluciones automatizadas, la IA se está consolidando como una herramienta esencial en la gestión de riesgos.

Las herramientas de IA para riesgos, como Pirani Copilot, prometen revolucionar aún más este campo, permitiendo una optimización de riesgos más eficiente y adaptable.

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Y en tu organización, ¿qué piensan sobre el uso de la inteligencia artificial en el proceso de gestión de riesgos? Déjanos tus comentarios.