Las 6 tendencias principales en la gestión de riesgos de la Inteligencia Artificial (IA)

El riesgo es una parte natural de la gestión de una empresa. Sin embargo, sólo el 8% DE LAS EMPRESAS ADOPTA LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) con diligencia, lo que separa a estas empresas del resto del pelotón. Las empresas que prosperan practican una gestión adecuada de los riesgos. El aprendizaje automático es un subconjunto de la IA que emplea el análisis de datos, permitiendo a las empresas predecir estos niveles de riesgo. A medida que la IA avanza rápidamente, surgen tendencias que muestran lo útiles que pueden ser las decisiones basadas en datos.

1. Aumento del uso de la IA

Como ocurre con LA MAYORÍA DE LAS INSTANCIAS DE ADOPCIÓN DE LA INNOVACIÓN, cada vez más gente adoptará soluciones de IA a medida que pase el tiempo. Esta tecnología puede utilizarse para:

Toma de decisiones basada en el riesgo;
Seguimiento de clientes potenciales;
Chatbots para gestionar los problemas de los clientes;
Previsión de ingresos;
Marketing dirigido;
Procesamiento del lenguaje natural;
Automatización de la contratación.

Esto es sólo la punta del iceberg, y la mayoría de estas tecnologías y procesos ya están en uso. No cabe duda de que habrá más usos de la IA, así como un aumento del número de empresas que adoptarán las prácticas existentes. Con los primeros en adoptarla para tantear el terreno, la IA puede resolver los problemas y hacerse más accesible a un abanico más amplio de empresas.

2. Gestión integrada de riesgos

A menos que tu empresa externalice por completo todos y cada uno de los procesos, eres responsable de controlar los riesgos. Como tal, LAS ESTRATEGIAS DE RIESGO INTEGRADAS SON ESENCIALES para el éxito de una organización. La IA y el aprendizaje automático pueden optimizar las estrategias de riesgo integradas en cada fase del proceso, incluyendo:

Planificación: utilizar software de análisis de riesgos para averiguar los umbrales aceptables de nivel de riesgo para cada situación y cada parte implicada;
Identificación: obtención de informes automáticos de análisis predictivo a partir de estas herramientas de gestión de riesgos, que describan todos los posibles factores de riesgo y sus posibles causas y efectos;
Evaluación y análisis: utilizar estas herramientas para estimar la probabilidad de determinados resultados y la gravedad de los mismos;
Creación de una respuesta : desarrollar una respuesta a la amenaza o al resultado negativo basada en análisis predictivos (sobre todo los de un sistema de gestión de siniestros) que, según los datos históricos, haya funcionado bien económicamente en el pasado;
Supervisión – utilizando la IA de gestión de riesgos para vigilar la actividad sospechosa y los patrones indicativos de infracciones y problemas anteriores;
Revisión – analizar el rendimiento de la gestión integrada de riesgos según indicadores clave de rendimiento (KPI) específicos que la IA rastrea automáticamente.

Las empresas se benefician de disponer de este análisis automatizado en cada paso de una estrategia integrada de gestión de riesgos. Sin él, no es más que un juego de adivinanzas que no puedes permitirte perder.

3. IA y computación en nube

Antes se necesitaban grandes cantidades de almacenamiento para guardar los datos de una empresa y ejecutar el análisis de IA. Esto -junto con la potencia de procesamiento necesaria para ejecutar análisis avanzados- resulta costoso, lo que disuade a algunas empresas de invertir en análisis de datos en primer lugar. Sin embargo, las ventajas de utilizar un servicio de IA como servicio (AIaaS) basado en la nube son evidentes:

Menos costoso;
Más seguro;
En colaboración;
Ágil y capaz de adaptarse a los rápidos avances tecnológicos;
Fácilmente escalable;
Modelos entrenados;
Menos susceptible a bichos y roturas;
Proporciona más acceso a las interfaces de IA;
Mejora el aprendizaje automático para una innovación continua.

La AIaaS proporciona un entorno de bajo riesgo en el que empresas de todos los tamaños pueden probar modelos establecidos y funciones potenciadas por la IA que antes no eran posibles. Por ejemplo, las empresas automovilísticas han empezado a perfeccionar el reconocimiento inteligente de objetos en la carretera. Para seguir el ritmo, otras empresas automovilísticas pueden realizar una inversión menor en AIaaS, lo que permite un menor riesgo y más beneficios a largo plazo.

4. Ética de la IA

Utilizar IA para analizar datos puede parecer que elimina todo sesgo en la superficie. Sin embargo, los humanos crean algoritmos y soluciones de IA, lo que significa que los ALGORITMOS ESTÁN INHERENTEMENTE EXPUESTOS A LOS PREJUICIOS HUMANOS. Sea intencionado o no, entrenar a máquinas para analizar datos puede exponer a estos algoritmos a ciertas preferencias.

Además, los datos pasados utilizados para predecir movimientos futuros en la empresa pueden perpetuar resultados sesgados. Un ejemplo de esto es evidente en el software de contratación. AMAZON, POR EJEMPLO, TUVO QUE REVISAR SU ALGORITMO DE CONTRATACIÓN debido a que ciertas palabras filtradas excluían a las mujeres solicitantes con más frecuencia que a sus homólogos masculinos. Hay otros casos de ALGORITMOS PARTICULARES QUE PERPETUAN LA DISCRIMINACIÓN:

La tecnología de reconocimiento facial no reconoce las tez más oscuras;
Anuncios de tarjetas de crédito con intereses elevados dirigidos a afroamericanos;
El algoritmo utilizado por los jueces para determinar la detención o la libertad bajo fianza en espera de juicio asigna a los afroamericanos una puntuación de mayor riesgo basada en información demográfica histórica;
El algoritmo de Amazon excluye a los barrios más pobres del envío en el mismo día.

La buena noticia es que los especialistas en aprendizaje automático pueden detectar estos problemas y ofrecer soluciones. Por supuesto, la mejor forma de evitar estos sesgos es elegir un software que haya sido meticulosamente diseñado, probado y empíricamente revisado.

5. Tecnología disruptiva en el lugar de trabajo

A menudo, es difícil cambiar la tecnología en un entorno laboral. Incluso si consigues la aprobación del presupuesto, puede ser aún más difícil animar a los empleados a adoptar las nuevas soluciones. Sólo el 10% DE LAS PYMES HAN INTEGRADO CON ÉXITO LA IA en su flujo de trabajo en 2019.

Sin embargo, todavía se espera que la IA perturbe masivamente la mano de obra en su conjunto. Aunque puede que no tenga el aspecto que mucha gente imaginó en un principio -piensa: robots gobernando el mundo-, sigue existiendo una gran posibilidad de que las tareas se vean superadas por la automatización. Desde los RRHH hasta las cadenas de montaje, lo más probable es que el aprendizaje automático acelere muchos procesos en muchos sectores distintos, incluida la gestión de riesgos.

6. Analítica consolidada

En ocasiones, los analistas de datos SE ENCUENTRAN AHOGADOS EN DEMASIADOS DATOS y sin saber qué hacer con ellos. Cuando se forman estos lagos de datos, significa que hay demasiada información que analizar y de la que extraer información; como tal, esta información generalmente se almacena en servidores, ocupa espacio de almacenamiento y se come los gastos generales de la empresa. Afortunadamente, aunque no sea humanamente posible analizar estos lagos de datos, sí lo es para la IA.

El aprendizaje automático TOMA DATOS NO SISTEMATICOS Y LOS CONVIERTE EN INTELIGENCIA ACCIONABLE. En pocas palabras, ahora puedes utilizar la IA para sintetizar tus datos y devolver informes automatizados de análisis predictivo. De este modo, en lugar de pagar por datos en servidores que ni siquiera puedes utilizar, estás pagando por análisis que podrían beneficiar a tu empresa durante años.