El auge de la inteligencia artificial en GRC: tendencias y casos de uso
El uso de inteligencia artificial en GRC se suma a una lista ya considerable de casos en las que este tipo de tecnología ayuda a las organizaciones a generar entornos de gestión cada vez más productivos, proactivos, ágiles y con clara tendencia a la excelencia.
La inteligencia artificial produce noticias todos los días. Por ello no sorprende la que reporta la incursión de la inteligencia artificial en GRC. Los informes indican que una de cada tres organizaciones ya implementó inteligencia artificial en su gestión GRC, mientras que las otras dos ya exploran caminos para llegar al mismo punto.
Las organizaciones, en una primera conclusión, tienen mucho que aprovechar al incorporar la inteligencia artificial en GRC. ¿En qué casos prácticos pueden hacerlo y cuáles son las tendencias? Lo analizamos a continuación.
¿En qué casos de uso prácticos se puede aplicar inteligencia artificial en GRC?
Para algunas organizaciones que aún no implementan modelos de gestión GRC, la inteligencia artificial es una amenaza y un factor generador de nuevos riesgos. Entrar en la órbita de GRC hace que esta percepción cambie.
La inteligencia artificial en GRC se convierte en un activo de valor estratégico al permitir identificar riesgos en tiempo real, fomentar la colaboración en todas las áreas y aumentar la eficiencia en general.
El concepto se entiende mejor si se conocen los casos de uso reales con los que la tecnología revoluciona la gestión GRC:
1. Diseño de estrategias proactivas de Gestión de Riesgos
Procesar grandes cantidades de datos en una fracción de segundo es una capacidad que puede ser aprovechada por herramientas de inteligencia artificial en GRC, proponiendo estrategias efectivas para prevenir riesgos.
2. Identificar desviaciones y patrones
En miles o millones de datos y registros, para un ser humano resulta imposible identificar patrones o desviaciones. Los dos son eventos importantes porque permiten establecer tendencias, predecir escenarios futuros o identificar un problema o un riesgo.
3. Definición de Marcos de Control
Un Marco de Control es un sistema de gestión que integra cinco componentes: contexto, evaluación de riesgo, comunicación, procesos y supervisión. Este tipo de Marcos permiten a la Alta Dirección dar respuesta inmediata, con un alto nivel de efectividad, a todo tipo de eventos y situaciones en cualquier área de la organización. El diseño de estos modelos de gestión es complejo y requiere de una gran cantidad de datos e información. El problema lo soluciona la Inteligencia Artificial.
4. Automatización de procesos
GRC incorpora tres elementos – Gobernanza, Riesgo y Cumplimiento – que necesitan grandes cantidades de datos y registros. La Debida Diligencia y la Evaluación de Riesgos, son dos ejemplos representativos de ello.
La Inteligencia Artificial en GRC permite automatizar estos y muchos otros procesos. Una plataforma dotada con funcionalidades de Inteligencia Artificial puede tomar datos de forma autónoma, procesarlos, producir informes automáticos, extraer información relevante, generar mapas de calor, producir flujos de trabajo y notificar a las personas interesadas, entre otras muchas e interesantes posibilidades.
5. Automatización de la Gestión de Riesgos
Aunque se menciona en los ítems anteriores, es preciso individualizar y resaltar el gran servicio que puede prestar la Inteligencia Artificial en un área que resulta vital para cualquier organización, pero especialmente para las que operan bajo un marco GRC.
Habar de la utilidad de las evaluaciones de riesgo para una organización resulta redundante. No obstante, el tiempo y los recursos que consume esta tarea se convierte en un obstáculo para muchos equipos de Gestión de Riesgos. La Inteligencia Artificial puede automatizar la Gestión en su totalidad, entregando evaluaciones diarias si es preciso, prediciendo amenazas para periodos de tiempo no imaginados y generando informes constantes sobre el estado de la Gestión de Riesgos.
6. Comprobación automática del cumplimiento
La capacidad para aprender es una de las habilidades que separa la Inteligencia Artificial de su antecesora, la Big Data. Esto hace que la Inteligencia Artificial en GRC tenga la capacidad para recopilar las novedades en cuanto a marco regulatorio, legal y normativo, evaluarlas, establecer aplicabilidad y relevancia, alertar sobre nuevas obligaciones y, finalmente, hacer un rastreo constante en busca de fallas de cumplimiento, inminencia de incumplimiento o riesgos potenciales.
7. Producción automática de informes
Las organizaciones GRC tienen, entre sus obligaciones de cumplimiento, la de presentar ciertos informes de carácter regulatorio. Las herramientas de Inteligencia Artificial pueden generar estos informes, ya que cuentan con la información y los datos necesarios. La gran diferencia es que estas herramientas incorporan funcionalidades de aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural, que llevan a la producción automática de informes y análisis.
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Las exigencias normativas y regulatorias cambian todos los días. La tendencia es hacia el crecimiento de requisitos y obligaciones. Las organizaciones necesitan procesar grandes cantidades de datos y registros en muy poco tiempo.
Para empresas que operan bajo modelos GRC el Software ISO 37301 de ISOTools se convierte en la herramienta ideal, apoyada por Inteligencia Artificial, para afrontar el desafío. Automatizar tu programa de cumplimiento es el camino por seguir. Todo inicia aquí.
