A pesar de la existencia prolongada de la inteligencia artificial (IA), el último año ha sido testigo de un notable aumento en la adopción y evolución de las tecnologías relacionadas con la IA. Un ámbito listo para beneficiarse de la IA es la gestión de riesgos en proveedores. Su potencial radica en que la IA proporciona a las organizaciones un enfoque más eficiente para gestionar los riesgos asociados con terceros, externos y vendors, asegurando el cumplimiento dentro de un intrincado panorama normativo. En este blog post revisaremos algunos desafíos por superar para implementar IA en gestión de riesgos de terceros, así como tres maneras en las que puede ayudar a los profesionales de GRC.
Desafíos al implementar IA para gestión de riesgos en terceros
Las organizaciones dependen ampliamente de terceros para ofrecer una variedad de bienes y servicios debido a la eficiencia y la rentabilidad. Sin embargo, esta dependencia amplifica el riesgo asociado con proveedores y suministradores. La complejidad de las cadenas de suministro globales dificulta obtener una visibilidad clara en las prácticas de seguridad y gestión de riesgos de un número creciente de terceros.
Esta falta de visibilidad plantea un desafío significativo para los profesionales de GRC, en especial porque los ciberdelincuentes se dirigen cada vez más a terceros en la cadena de suministro para comprometer datos sensibles e interrumpir operaciones con ransomwares que, como es bien sabido, es una suerte de “secuestro de datos” para negociar un rescate monetario.
A medida que las amenazas de terceros se vuelven más sofisticadas, las organizaciones enfrentan desafíos para identificar y abordar estos riesgos de manera oportuna. Aquí tres razones mayoritarias que contribuyen a este cambio:
- El continuo aumento en el volumen de datos cibernéticos procedentes de diversas fuentes, exigiendo más tiempo y esfuerzo para el análisis.
- Diversos requisitos de documentación para el análisis de riesgos, abarcando riesgos financieros, operativos, de cumplimiento, reputacionales y de tecnologías de la información.
- Requisitos normativos superpuestos y cada vez más rigurosos, complicando la remedición y presentación de informes.
3 formas de aplicar IA en gestión de riesgos en proveedores
El punto de inflexión en la gestión de riesgos de proveedores exige mejoras en la eficiencia. La IA surge como una solución potencial, ofreciendo tres formas específicas de mejorar la gestión de riesgos de terceros:
1. Automatización de la recopilación y análisis de datos
La IA puede automatizar la recopilación y análisis de datos de diversas fuentes, como estados financieros, registros de seguridad y certificaciones. Pronostica riesgos futuros basados en datos históricos y tendencias actuales, reduciendo el tiempo y esfuerzo necesarios para la gestión de riesgos a lo largo de la cadena de suministro completa.
2. Dar contexto para el análisis de riesgos
La IA puede analizar cantidades masivas de datos de riesgos, proporcionando contexto, identificando patrones y simplificando la presentación de informes de cumplimiento. Esto ayuda a los equipos de cumplimiento normativo y auditoría a evaluar riesgos y efectividad de los controles, ofreciendo orientación y recomendaciones de remedición.
3. Automatizar tareas manuales
La IA puede automatizar tareas manuales, permitiendo que los gestores de riesgos sean más proactivos. Al recopilar y analizar datos históricos y tendencias, la IA apoya a dar contexto y respuesta a evaluaciones de riesgos tomando datos históricos de evaluaciones previas , permitiendo que los profesionales de control pronostiquen, evalúen y mitiguen riesgos de manera eficiente.
Humans in the loop
Sin embargo, las organizaciones deben tener precaución al implementar la IA para la gestión de riesgos de terceros. Los riesgos potenciales incluyen la alucinación (entregar una interpretación inválida como un hecho) y sesgos en el contenido y decisiones generados por la IA, por ejemplo, perpetuando prejuicios debido a la alimentación con datos históricos que presentan esos prejuicios, quizás válidos en su momento, pero no en el contexto actual.
Para ello, es necesario tener en mente que los humanos aún son necesarios para supervisar los resultados arrojados por la inteligencia artificial, algo que se ha llamado en los entornos tecnológicos humans-in-the-loop, algo así como “humanos en el proceso”.
Las soluciones deben utilizar datos de entrenamiento precisos, diversos y representativos, ajustando continuamente los modelos para mejorar la comprensión del contexto y los matices. Las auditorías regulares y revisores humanos son esenciales para identificar y abordar sesgos, y para ello, en ORCA nos pintamos solos.
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