Lainteligencia artificial (IA) tiene el potencial de revolucionar la práctica de la gestión de riesgos de terceros. Sin embargo, los gestores de riesgos de terceros deben conocer las limitaciones y los riesgos actuales de la IA y tener preparada una estrategia de mitigación. A continuación se presentan cinco riesgos y mitigaciones que debe considerar cuando su organización evalúa cómo la IA puede apoyar su programa de TPRM.
1. Calidad de los datos y riesgos de sesgo
Los modelos de IA dependen en gran medida de la calidad y la precisión de los datos. La mala calidad de los datos puede dar lugar a evaluaciones de riesgo erróneas, mientras que los datos sesgados pueden perpetuar el trato injusto a proveedores o terceros.
Para mitigar este riesgo, aplique prácticas sólidas de gobernanza de datos, incluida la validación, limpieza y enriquecimiento de datos. Supervise y audite continuamente los datos para garantizar su exactitud e integridad. Por último, utilice conjuntos de datos diversos y representativos para abordar el sesgo en los modelos de IA.
2. Falta de transparencia y comprensión
Los modelos de IA pueden ser muy complejos y difíciles de interpretar. La falta de transparencia y comprensión puede suscitar dudas sobre la validez de las evaluaciones de riesgo y los procesos de toma de decisiones de terceros.
Para superarlo, utilice algoritmos y modelos de IA que ofrezcan interpretaciones y explicaciones. Elija herramientas de IA que ofrezcan información sobre cómo el modelo ha llegado a puntuaciones o predicciones de riesgo específicas. El uso de sistemas de IA transparentes le ayudará a generar confianza entre las partes interesadas y a mejorar el cumplimiento normativo.
3. Riesgos para la ciberseguridad y la privacidad de los datos
Los sistemas de IA que manejan datos sensibles sobre riesgos y proveedores se convierten en objetivos atractivos para los ciberataques y las violaciones de datos. Para mitigar los problemas cibernéticos y de privacidad de datos:
- Implantar sólidas medidas de ciberseguridad, como cifrado, controles de acceso y auditorías de seguridad periódicas.
- Realizar evaluaciones de impacto sobre la privacidad para identificar y abordar los posibles riesgos para la privacidad de los datos.
- Validar los controles con respecto a los marcos de ciberseguridad más utilizados, como NIST, ISO, SOC 2 o CIS.
- Utilizar los marcos para cumplir la normativa de protección de datos pertinente para salvaguardar la información sensible.
Para asegurarse de que su uso no infringe los derechos de sus clientes, asegúrese de contar con los equipos jurídicos y de cumplimiento normativo de su organización, así como con auditores externos, antes de evaluar las tecnologías de IA.
4. Deficiencias en la colaboración y supervisión entre las personas y la inteligencia artificial
La dependencia excesiva de la IA sin supervisión humana puede dar lugar a errores o consecuencias imprevistas que pueden pasar desapercibidas, especialmente mientras se entrena el modelo. Para mitigar este riesgo potencial, establezca funciones claras para la colaboración entre humanos e IA, en la que los expertos humanos supervisen, validen los conocimientos generados por la IA e intervengan cuando sea necesario. Desarrolle un circuito de retroalimentación para mejorar continuamente los modelos de IA basándose en la experiencia y los comentarios humanos.
5. Escasez de talento en IA y lagunas en las competencias
Dado que la IA sigue siendo una capacidad relativamente nueva en muchas organizaciones, la escasez de profesionales cualificados en este campo puede dificultar su implantación y utilización con éxito en los programas de gestión de riesgos de terceros.
Para superar este reto, invierta en el desarrollo de talentos de IA y en la formación de los equipos existentes de gestión de riesgos de terceros. Colabore con expertos externos o asóciese con proveedores de servicios de IA para cubrir el déficit de competencias. Por último, fomente una cultura de aprendizaje continuo para mantenerse al día de los avances de la IA.
Entre las fuentes habituales de formación y buenas prácticas en materia de IA se incluyen:
- Cursos y tutoriales en línea de Udemy, Microsoft Learn o Coursera
- Talleres y seminarios como "El futuro de la IA y su impacto en su organización" de Gartner
- Eventos del sector como Generative AI en Gartner IT Symposium/Xpo™ 2023, Orlando, FL o MIT Roundtables.
Dé el siguiente paso en el viaje de la IA de su programa TPRM
Al abordar proactivamente estos factores de riesgo clave, su organización puede maximizar los beneficios de las capacidades de IA en los programas de gestión de riesgos de la cadena de suministro y TPRM. Puede allanar el camino para la adopción exitosa de la IA mediante la implementación de estrategias de mitigación centradas en la calidad de los datos, la transparencia, la ciberseguridad, la colaboración entre humanos e IA y el desarrollo del talento. Como resultado, hará evolucionar su programa de gestión de riesgos de terceros al tiempo que garantiza un futuro más resistente y competitivo para su empresa.
¿Quiere saber más? Lea nuestro documento, Cómo aprovechar el poder de la IA en la gestión de riesgos de terceros, o programe una demostración hoy mismo.
Nota de la Redacción: Este artículo se publicó originalmente en Prevalent.net. En octubre de 2024, Mitratech adquirió la empresa de gestión de riesgos de terceros basada en IA, Prevalent. El contenido se ha actualizado desde entonces para incluir información alineada con nuestras ofertas de productos, cambios normativos y cumplimiento.
