El auge de la inteligencia artificial (IA) en GRC: tendencias y casos de uso
Desarrollos emergentes en IA, aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural, automatización, etc. ¿Dónde encaja todo esto en el mundo de la GRC?
Últimamente, la tecnología basada en IA ha sido noticia tanto por sus avances como por sus fallos (como la brecha de ChatGPT en marzo). Pero aunque todavía existen dudas razonables en torno a algunos de sus nuevos casos de uso, los beneficios específicos de sus otras aplicaciones (más consolidadas) -como en el ámbito de la gobernanza, el riesgo y el cumplimiento- superan con creces el riesgo.
La tecnología y la automatización impulsadas por la IA no solo pueden ayudar a las organizaciones a crear un programa de gestión de ciberriesgos más sólido con recursos limitados, sino que también hacen que la supervisión y la gestión de riesgos sean más adaptables, ágiles, proactivas y escalables. Es más, los datos globales de IBM revelan que el 35% de las empresas ya afirman utilizar la IA en su negocio, mientras que el 42% la está explorando. Así que, para decirlo claramente, la IA se cruzará en su camino de una forma u otra; más vale que entienda cómo aprovecharla como herramienta en lugar de añadirla como otro factor de riesgo.
Profundicemos en algunos de los principales casos de uso de la tecnología GRC impulsada por IA, y permanezca atento a la continuación de este debate en Interact 2023 con el analista y experto en GRC Michael Rasmussen.
Inteligencia artificial (IA) en el ámbito de la GRC
La tecnología GRC basada en IA ofrece una ventaja competitiva que cambia las reglas del juego al permitir a las organizaciones revelar y cuantificar instantáneamente el riesgo, colaborar entre funciones, aumentar la eficiencia y crear una inteligencia empresarial inigualable y procesable que, en última instancia, impulsa el rendimiento y el valor para los accionistas.
Algunos de los casos de uso más comunes en los que se aplica la tecnología GRC basada en IA en el espacio GRC incluyen:
- Crear un programa proactivo de gestión de riesgos
- Análisis automático de las desviaciones de conformidad
- Definición de los marcos de control
- Automatización de procesos tradicionalmente manuales, como la recopilación de datos o la evaluación de riesgos.
- Racionalización de la gestión de políticas y mucho más.
Veamos algunas en detalle.
Automatización, automatización, automatización
Una de las principales ventajas de las herramientas basadas en IA es la automatización. Mientras quelos procesos tradicionalmente manuales (como la gestión de incidentes, la elaboración de informes, etc.) pueden crear una pesada carga de trabajo, consumir un tiempo valioso y, a menudo, son más propensos a errores, la automatización corrige estos puntos débiles y aumenta la eficiencia dentro de los equipos. Por ejemplo, las soluciones tecnológicas GRC basadas en IA pueden aprovecharse para automatizar:
- Recogida y recopilación de datos: Una solución GRC impulsada por IA puede utilizarse para recopilar y procesar automáticamente grandes cantidades de datos procedentes de diversas fuentes. Se pueden aplicar capacidades de PLN para extraer información relevante y estructurarla en un formato fácilmente comprensible.
- Evaluaciones de riesgos: Los motores de IA permiten realizar evaluaciones de riesgos automatizadas y pueden predecir fácilmente los riesgos potenciales. Además, las capacidades de ML pueden aprovecharse para identificar estrategias de mitigación de riesgos a tiempo.
- Supervisión: La tecnología GRC impulsada por AI puede automatizar el monitoreo del cumplimiento normativo mediante el análisis continuo de los cambios regulatorios en las normas, leyes y reglamentos de relevancia para la organización.
- Informes y análisis: Las capacidades de IA pueden identificar riesgos y hacer predicciones, lo que permite tomar medidas proactivas para prevenir o mitigar posibles problemas tanto dentro de la organización como en toda su cadena de valor.
Las soluciones GRC habilitadas para IA con capacidades de aprendizaje automático (ML) y procesamiento del lenguaje natural (NLP) también pueden ayudar a procesar grandes volúmenes de datos en minutos, detectar riesgos y ofrecer datos valiosos que no solo pueden transformar la toma de decisiones de reactiva a resiliente.
Aprovechamiento de las capacidades de ML y NLP
El aumento de las exigencias normativas sigue siendo un reto para las organizaciones de todo el mundo, especialmente si se tiene en cuenta la velocidad y la complejidad de las organizaciones conectadas globalmente. [Vea el último episodio de Café Matutino de Mitratech: Entornos normativos globales y ampliados para saber más sobre cómo el cumplimiento normativo está más interconectado que nunca]. Esta es la principal conclusión: lo que puede parecer local, casi con toda seguridad se traduce en una escala global.
Las herramientas tecnológicas de GRC pueden ser un aliado fundamental en este sentido y pueden ayudar de varias maneras. Las capacidades de ML pueden ayudar ahora a analizar el contenido de las normativas y comprender fácilmente dónde puede haber lagunas en los marcos existentes de la organización.
Además, los equipos de cumplimiento pueden automatizar la forma en que analizan las normas, leyes y reglamentos en el contexto de sus marcos de control y utilizar la PNL para interpretar las políticas y documentos de la organización.
La implantación de la tecnología GRC adecuada en una organización simplifica la gestión de datos complejos sobre riesgos y cumplimiento normativo. Y a medida que aumenten el alcance y la sofisticación de los ciberataques, las soluciones basadas en IA se convertirán en aliados inestimables.
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