Gracias a ChatGPT y aplicaciones similares, la inteligencia artificial (IA) y sus posibles usos son el centro de muchas conversaciones. Naturalmente, hay mucha confusión sobre qué es exactamente la IA y cómo puede beneficiarnos en nuestro trabajo. Como gestor de riesgos de terceros, debe estar al día de los últimos avances en IA y aprendizaje automático (ML) y comprender cómo utilizar estas tecnologías para mejorar sus procesos de gestión de riesgos, evitando al mismo tiempo sus posibles trampas.
En este artículo se definen los términos relacionados con la IA, se explican las ventajas que ésta puede aportar a los programas de gestión de riesgos de terceros (TPRM) y se recomiendan recursos para aprender a utilizarla y ser más eficaz en su trabajo.
¿Qué es la inteligencia artificial?
La inteligencia artificial (IA) es un campo de la informática centrado en la creación de máquinas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Los sistemas de IA utilizan algoritmos y grandes conjuntos de datos para procesar información, reconocer patrones y hacer predicciones o recomendaciones con conocimiento de causa. Entre las ventajas de la IA se encuentran la automatización de tareas, la mejora de la resolución de problemas y de la toma de decisiones, entre otras.
¿Qué es el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático (AM) es un subconjunto de la IA que permite a los ordenadores aprender de los datos y mejorar su rendimiento con el tiempo sin ser programados explícitamente. Es como enseñar a un ordenador a reconocer patrones de forma autosuficiente y hacer predicciones basadas en ejemplos que ha visto antes.
El aprendizaje automático puede clasificarse en varios tipos: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje de refuerzo. Cada tipo tiene aplicaciones y casos de uso específicos en la gestión de riesgos:
- Aprendizaje supervisado: En este enfoque, el modelo aprende a partir de datos etiquetados, en los que las entradas se emparejan con las salidas correspondientes. Puede utilizarse para evaluar el riesgo de crédito, detectar fraudes y predecir el precio de los activos.
- Aprendizaje no supervisado: Este tipo se ocupa de los datos no etiquetados y se centra en la búsqueda de patrones, relaciones o agrupaciones dentro de los datos. El aprendizaje no supervisado puede ayudar en la detección de anomalías y la identificación de riesgos.
- Aprendizaje por refuerzo: Esta técnica implica a un agente que aprende a tomar decisiones interactuando con un entorno y recibiendo retroalimentación a través de recompensas o penalizaciones. Tiene aplicaciones en la optimización de carteras y la gestión dinámica del riesgo.
Cómo la inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden ayudar a su programa de gestión de riesgos de terceros
Como gestor de riesgos, tener conocimientos sobre IA y aprendizaje automático le permitirá aprovechar el potencial de estas tecnologías, identificar los posibles riesgos asociados a su aplicación y tomar decisiones informadas sobre cómo aprovecharlas de forma eficaz y responsable en sus estrategias de gestión de riesgos de terceros.
Estas son solo algunas de las formas en que puede aprovechar la IA en su programa de gestión de riesgos de terceros:
- Automatización de tareas: Los sistemas basados en IA pueden agilizar las evaluaciones rutinarias de riesgos de terceros, el análisis de datos y la elaboración de informes. Esto mejora la eficiencia y la precisión, al tiempo que ayuda a los gestores de riesgos de terceros a centrarse en actividades de más alto nivel.
- Análisis predictivo: Los modelos de IA pueden analizar datos históricos y patrones para predecir riesgos potenciales, ayudándote a tomar medidas proactivas para mitigarlos.
- Detección de anomalías: Los algoritmos de IA pueden identificar patrones o comportamientos inusuales que pueden indicar fraude, brechas de seguridad u otros riesgos.
6 recomendaciones para gestores de riesgos de terceros que quieran aprender sobre IA y ML
Aprender sobre IA y aprendizaje automático puede parecer intimidante, pero hay varias formas accesibles y prácticas de empezar. Aquí tienes seis recomendaciones que te ayudarán a ampliar tus conocimientos en este campo:
1. Cursos y tutoriales en línea
Muchas plataformas ofrecen cursos y tutoriales en línea para principiantes sobre IA y aprendizaje automático. Busque cursos diseñados específicamente para profesionales no técnicos. Estos cursos suelen proporcionar una visión general de alto nivel de los conceptos, aplicaciones y riesgos potenciales asociados con la IA y el aprendizaje automático. Algunas plataformas populares para el aprendizaje en línea incluyen:
- Inteligencia artificial para los negocios | Udemy
- Introducción a la IA para usuarios empresariales - Formación | Microsoft Learn
- Mejores Cursos y Certificados de Inteligencia Artificial | Coursera
2. Asistir a talleres y seminarios
Busque talleres, seminarios o webinarios organizados por expertos del sector u organizaciones que se centren en la IA y el aprendizaje automático para un público no técnico. Estos eventos suelen ofrecer ideas prácticas y ejemplos del mundo real que pueden ayudarle a comprender la relevancia y las implicaciones de la IA en la gestión de riesgos.
3. Leer libros y artículos
Hay muchos libros y artículos escritos para lectores no técnicos que explican la IA y el aprendizaje automático en términos sencillos. Busque libros o artículos publicados en revistas empresariales o de gestión de riesgos. Estos recursos pueden proporcionarle una base sólida y ayudarle a comprender las implicaciones más amplias de la IA en su campo.
4. Colaborar con colegas técnicos
Participe en debates con colegas o equipos expertos en IA y aprendizaje automático. Al colaborar con ellos, puede obtener información sobre cómo se utilizan estas tecnologías en aplicaciones prácticas y comprender los posibles retos y soluciones desde la perspectiva de la gestión de riesgos.
5. Participar en actos del sector
Asista a conferencias, mesas redondas y eventos del sector centrados en la IA, el aprendizaje automático y la gestión de riesgos de terceros. Estos eventos ofrecen oportunidades para establecer contactos, y usted puede aprender de profesionales que han implementado soluciones de IA en sus organizaciones. Escuchar casos prácticos y casos de éxito puede ayudarle a comprender las ventajas y limitaciones de estas tecnologías.
6. No olvide su responsabilidad reglamentaria
La privacidad y la seguridad de los datos son algunas de las preocupaciones más importantes en torno a la IA y el aprendizaje automático. Las empresas que utilizan IA deben cumplir estrictas normativas de protección de datos, como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) de la Unión Europea o leyes similares en otras regiones. Las empresas deben recopilar, almacenar y procesar los datos de forma responsable y con el consentimiento del usuario. Dado que continuamente se proponen e implementan nuevas leyes y directrices, es crucial consultar las últimas normativas y desarrollos en regiones e industrias específicas.
Dé el siguiente paso en su viaje hacia la IA y el ML
Recuerde que no necesita convertirse en un experto técnico en IA y aprendizaje automático. Como gestor de riesgos de terceros, su objetivo es comprender estas tecnologías, sus implicaciones y cómo pueden mejorar sus estrategias de gestión de riesgos de terceros. Céntrese en aprender los conceptos básicos, comprender las aplicaciones relevantes y mantenerse informado sobre el panorama cambiante de la IA en su sector. Con el tiempo, podrá ampliar sus conocimientos y colaborar con expertos técnicos para tomar decisiones y hacer recomendaciones con conocimiento de causa.
Para obtener más información sobre cómo su organización puede aprovechar las tecnologías de IA y ML para mejorar su programa TPRM, lea Cómo aprovechar el poder de la IA en la gestión de riesgos de terceros, o solicite una demostración para una sesión de estrategia 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.
