La función de Gobierno, Riesgo y Cumplimiento (GRC) tiene sus raíces en la necesidad de las organizaciones de gestionar y abordar eficazmente los riesgos y cumplir con las regulaciones y estándares aplicables. La historia de la función de GRC es el resultado de una evolución en la forma en que las empresas enfrentan los desafíos relacionados con la gestión de riesgos y la responsabilidad corporativa.
En el pasado, las organizaciones tendían a manejar sus funciones de gobierno, riesgo y cumplimiento de forma aislada. El gobierno corporativo estaba enfocado en la estructura de toma de decisiones, la rendición de cuentas y la supervisión de la alta dirección. El riesgo se abordaba principalmente a través de silos organizacionales, con cada departamento o unidad tratando sus propios riesgos de manera independiente. Por otro lado, el cumplimiento se veía como una tarea regulatoria y legal que se centraba en el cumplimiento de las leyes y normativas aplicables.
Sin embargo, a medida que el panorama empresarial se volvió más complejo y regulado, las organizaciones comenzaron a darse cuenta de que necesitaban una visión más integrada y holística de la gestión de riesgos y el cumplimiento. La falta de coordinación entre estas funciones a menudo conducía a una duplicación de esfuerzos, falta de transparencia y una comprensión incompleta de los riesgos a los que se enfrentaba la organización.
A fines de la década de 1990 y principios de la década de 2000, surgieron varios eventos significativos que impulsaron la necesidad de una función de GRC más consolidada. Escándalos corporativos como Enron y WorldCom, junto con el colapso financiero de 2008, pusieron de relieve la importancia de una gestión sólida de riesgos y una mayor transparencia en las prácticas corporativas. Los reguladores y legisladores también comenzaron a exigir una mayor rendición de cuentas y responsabilidad corporativa.
En respuesta a estos desafíos, las organizaciones comenzaron a adoptar enfoques más integrados para la gestión de riesgos y el cumplimiento. La función de GRC se convirtió en un enfoque estratégico y estructurado que unía las tres áreas en un solo marco de trabajo. Esto permitió una mejor identificación, evaluación y mitigación de riesgos, así como una mayor eficiencia en el cumplimiento de las regulaciones y normativas aplicables.
Hoy en día, la función de GRC es fundamental en muchas organizaciones. Se ha convertido en una disciplina esencial para garantizar que las empresas operen de manera ética, responsable y sostenible, y para proteger su reputación y la confianza de los inversores, clientes y otras partes interesadas. La función de GRC utiliza tecnología y herramientas avanzadas para facilitar la gestión de riesgos, la seguridad de datos, el cumplimiento normativo, la ética empresarial y la responsabilidad corporativa.
Asi, es poco probable encontrar hoy en día un negocio que no comprenda la importancia de la gestión de riesgos, incluyendo la ciberseguridad, la privacidad de los datos y el cumplimiento normativo. Pero un riesgo que puede no ser suficientemente valorado es el riesgo asociado con la inteligencia artificial. ¿Pero cuales son los riesgos especificamente asociados a la inteligencia articial?
Para mi, aqui estan algumos
Integridad de los Datos: La IA se basa en grandes cantidades de datos para aprender y tomar decisiones. Por lo tanto, la integridad de los datos es crucial para garantizar que los resultados sean precisos y confiables. Las empresas deben asegurarse de que los datos utilizados sean los correctos y los más adecuados para el propósito específico. Además, la completitud de los datos es esencial para evitar sesgos y conclusiones erróneas.
Precisión del Modelo: La precisión del modelo es un factor clave para determinar la eficacia de la IA. ¿Con qué frecuencia el modelo produce el resultado correcto? Esta es una pregunta crítica que debe ser abordada con el fin de confiar plenamente en la tecnología de IA. La mejora de la precisión del modelo requiere una continua validación y ajuste para asegurar que esté funcionando de manera óptima.
Validez Estadística: La IA se diseña para medir y analizar datos específicos con el objetivo de tomar decisiones precisas. Es esencial asegurarse de que el modelo mida lo que fue diseñado para medir. Los resultados de la IA deben ser sometidos a rigurosos análisis estadísticos para garantizar su validez y confiabilidad.
Transparencia: La transparencia en los algoritmos de IA y el proceso de toma de decisiones es crucial, especialmente cuando se utilizan para tomar decisiones que afectan a las personas o la sociedad en general. Es fundamental que la alta dirección de una empresa comprenda cómo se generan las predicciones y esté de acuerdo con el enfoque utilizado. Esto también es importante desde una perspectiva ética y legal.
Resiliencia y Confiabilidad: La resiliencia y confiabilidad de los sistemas de IA son fundamentales para garantizar que no se vean afectados negativamente por cambios aparentemente pequeños o no intencionales en los datos adversarios. La IA debe ser capaz de resistir amenazas y ataques, asegurando que las predicciones sigan siendo precisas y confiables en diversas condiciones y situaciones.
Yo considero que el riesgo relacionado con la IA puede ser mitigado a través de un enfoque de GRC clásico. Las empresas deben implementar medidas que aborden cada uno de los aspectos mencionados anteriormente, asegurándose de que la IA se utilice de manera responsable y ética. Algunas de las estrategias clave para mitigar estos riesgos incluyen:
Establecer estándares de calidad para los datos utilizados en el proceso de aprendizaje de la IA, asegurándose de que sean precisos, confiables y completos.
Realizar pruebas rigurosas para evaluar la precisión del modelo y ajustar los algoritmos según sea necesario.
Validar estadísticamente los resultados de la IA para garantizar que estén alineados con los objetivos comerciales.
Promover la transparencia en el proceso de toma de decisiones de la IA y asegurarse de que sea comprensible para la alta dirección y otros interesados.
Implementar medidas de seguridad y resiliencia para proteger la IA de posibles amenazas y ataques.
Al comprender y gestionar adecuadamente la integridad de los datos, la precisión del modelo, la validez estadística, la transparencia y la resiliencia, las empresas pueden aprovechar todo el potencial de la IA mientras minimizan los riesgos asociados, usando las siguientes diciplinas:
Equidad: Los productos impulsados por la IA deben cumplir con las expectativas definidas para asegurar que sirvan a diversos interesados de manera justa. Esto implica considerar y mitigar posibles sesgos en los datos y algoritmos para garantizar que las decisiones tomadas por la IA no estén sesgadas en detrimento de ciertos grupos o individuos.
Explicabilidad: La transparencia y la comprensión de los productos impulsados por la IA son esenciales para fomentar la confianza y la aceptación. Los algoritmos y procesos deben ser abiertos y comprensibles para permitir una revisión y evaluación adecuadas. Esto ayuda a evitar resultados indeseados y permite a los responsables y usuarios entender cómo se llegó a una determinada conclusión.
Responsabilidad: Se deben establecer mecanismos para garantizar la responsabilidad en todas las etapas del ciclo de vida de la IA, desde la planificación y el desarrollo hasta la implementación y el uso. Esto implica definir claramente quién es responsable de la IA y de sus resultados, así como implementar controles y supervisión adecuados.
Comprensión del alcance completo de los riesgos: Una comprensión completa de los riesgos asociados con la IA es esencial para abordarlos de manera efectiva. Esto implica evaluar no solo los riesgos técnicos y operativos, como la precisión y la seguridad, sino también los aspectos éticos y sociales que podrían surgir debido al uso de la IA.
Integridad de los datos: La calidad, gobernanza y enriquecimiento de los datos son fundamentales para generar confianza en los productos impulsados por la IA. Los datos utilizados deben ser precisos, confiables y completos, y se deben aplicar medidas para garantizar que los datos sean gestionados de manera ética y responsable.
Confiabilidad: Los productos de IA deben funcionar a los niveles de precisión y consistencia deseados. Esto se logra a través de rigurosas pruebas y validaciones para garantizar que la IA produzca resultados coherentes y confiables en diversas situaciones.
Seguridad: La seguridad es un aspecto crítico para proteger los productos de IA contra el acceso no autorizado, la corrupción de datos y los ataques adversarios. Se deben implementar salvaguardias adecuadas para proteger la IA y los datos relacionados.
Privacidad: Los productos de IA deben cumplir con las expectativas de privacidad y proteger los datos de los usuarios. Esto incluye establecer mecanismos para limitar la recopilación y el uso de datos, permitir la transparencia y el control de los usuarios sobre sus datos, y protegerlos de un mal uso externo.
Seguridad: Los productos de IA deben ser probados y verificados para asegurarse de que funcionen según lo previsto y no causen impactos negativos en las personas, la propiedad o el medio ambiente.
La Inteligencia Artificial Responsable se centra en aplicar los controles adecuados en el momento correcto para facilitar la innovación en IA y mejorar la postura de control:
Controles apropiados para la etapa del ciclo de vida de la IA: Implementas puntos de control de tecnología, uso de datos, privacidad y riesgo del modelo cuando el modelo ha alcanzado la etapa adecuada de desarrollo.
Controles proporcionales al riesgo: Existe un mayor riesgo para los modelos que se promueven a la producción que los modelos en desarrollo, por lo que los controles se desplazan más cerca de la producción. Además, los controles deben ser proporcionales al riesgo inherente de lo que se está construyendo y los datos utilizados.
Flujo de trabajo automatizado: Mantienes y mejoras la postura de control a través de un flujo de trabajo automatizado para hacer cumplir formas de trabajo y puntos de control consistentes.
Zona segura para el desarrollo: Un entorno controlado con fuentes de datos validadas de calidad para el uso aprobado de modelado.
Fomentar la experimentación: Permites un acceso fluido a entornos de entrenamiento y datos para casos de uso preaprobados para facilitar el entrenamiento del modelo (configuración de entornos, integración de datos). A medida que avanzas de la etapa de descubrimiento a la entrega en la experimentación, permites que se apliquen pasos adicionales del proceso, incluido el acceso a registros y notificaciones de uso.
Monitoreo y medición después de la implementación: Mantienes visibilidad en el inventario del modelo, cambios en el modelo y características, rendimiento del modelo con el tiempo y metadatos del modelo y características a través de un conjunto sólido de etiquetas y métricas del modelo que se miden.
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