Gestión de riesgos de terceros basada en inteligencia artificial La inteligencia 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 comprender las limitaciones y los riesgos actuales de la IA, y tener preparada una estrategia de mitigación. A continuación se presentan cinco riesgos y medidas de mitigación que debe tener en cuenta su organización al evaluar cómo la IA puede respaldar su programa de gestión de riesgos de terceros (TPRM).
1. Calidad de los datos y riesgos de sesgo
Los modelos de IA dependen en gran medida de la calidad y precisión de los datos. Una calidad deficiente 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, implemente prácticas sólidas de gobernanza de datos, incluyendo 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 los sesgos 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 generar dudas sobre la validez de las evaluaciones de riesgos y los procesos de toma de decisiones de terceros.
Para superar esto, utilice algoritmos y modelos de IA que ofrezcan interpretaciones y explicaciones. Elija herramientas de IA que proporcionen información sobre cómo el modelo ha llegado a determinadas puntuaciones de riesgo o predicciones. El uso de sistemas de IA transparentes le ayudará a generar confianza entre las partes interesadas y a mejorar el cumplimiento normativo.
3. Riesgos relacionados con la ciberseguridad y la privacidad de los datos
Los sistemas de IA que gestionan datos confidenciales sobre riesgos y proveedores se convierten en objetivos atractivos para los ciberataques y las violaciones de datos. Para mitigar las preocupaciones relacionadas con la ciberseguridad y la privacidad de los datos:
- Implementar medidas sólidas de ciberseguridad, incluyendo cifrado, controles de acceso y auditorías de seguridad periódicas.
- Realizar evaluaciones del impacto sobre la privacidad para identificar y abordar los posibles riesgos para la privacidad de los datos.
- Validar los controles con respecto a marcos de ciberseguridad de uso común, como NIST, ISO, SOC 2 o CIS.
- Utilice los marcos para cumplir con las normativas pertinentes en materia de protección de datos para salvaguardar la información confidencial.
Para garantizar que su uso no infrinja los derechos de sus clientes, asegúrese de involucrar a los equipos jurídicos y de cumplimiento normativo de su organización, así como a auditores externos, antes de evaluar las tecnologías de IA.
4. Deficiencias en la colaboración y supervisión entre humanos e IA
La dependencia excesiva de la IA sin supervisión humana puede dar lugar a errores o consecuencias no deseadas que pueden pasar desapercibidas, especialmente durante el entrenamiento del modelo. Para mitigar este riesgo potencial, establezca funciones claras para la colaboración entre humanos y IA, en la que los expertos humanos supervisen, validen los conocimientos generados por la IA e intervengan cuando sea necesario. Desarrolle un ciclo de retroalimentación para mejorar continuamente los modelos de IA basándose en la experiencia y los comentarios de los humanos.
5. Escasez de talento en IA y deficiencias en las habilidades
Dado que la IA es aún una capacidad relativamente nueva en muchas organizaciones, la escasez de profesionales cualificados en IA puede obstaculizar la implementación y utilización satisfactorias de la IA en los programas de gestión de riesgos de terceros.
Para superar este reto, invierta en el desarrollo y la formación de talentos en IA para los equipos de gestión de riesgos de terceros existentes. Colabore con expertos externos o asóciese con proveedores de servicios de IA para cubrir la falta de habilidades. Por último, fomente una cultura de aprendizaje continuo para mantenerse al día con los avances en IA.
Las fuentes comunes de educación en IA y las mejores prácticas 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, Florida, o las mesas redondas del MIT.
Da el siguiente paso en el viaje hacia la IA de tu programa TPRM
Al abordar de forma proactiva estos factores de riesgo clave, su organización puede maximizar los beneficios de las capacidades de IA en los programas de gestión de riesgos de terceros y de la cadena de suministro. 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, evolucionará su programa de gestión de riesgos de terceros al tiempo que garantiza un futuro más resiliente y competitivo para su negocio.
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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.
