Autores: Prashant Ruwali y Vinod Sreedharan
Durante demasiado tiempo, los equipos de GRC se han visto abrumados por sus propios datos. Es hora de trabajar de forma más inteligente, no más dura. Las funciones de GRC se enfrentan a una crisis de volumen, más que de visibilidad. Si bien la digitalización ha logrado crear un «sistema de registro», al mismo tiempo ha desbordado a los profesionales del riesgo con datos. La próxima era de la gobernanza exige cambiar el enfoque, pasando de la recopilación de información a su síntesis.
El cambio:Las organizaciones deben pasar dela gestión de datos(recopilación y análisis) ala inteligencia decisional(síntesis y actuación).
Las capacidades pragmáticas de la IA actúan como multiplicadores de la capacidad cognitiva. Al automatizar las tareas más pesadas de síntesis y comunicación, las organizaciones pueden hacer que sus equipos pasen de ser revisores reactivos a estrategas proactivos.
Análisis:La ventaja competitiva del futuro recaerá en los equipos de gestión de riesgos que logren reducir de forma efectiva el tiempo que transcurre entre la detección y la comprensión.
Cuando el éxito genera su propia crisis
Durante la última década, el objetivo del sector se ha centrado en digitalizar todos los aspectos de la empresa. Hemos creado enormes repositorios para registrar cada incidente, prueba de control, evaluación de proveedores y registro de auditoría. Aunque hemos logrado crear un registro digital exhaustivo, este éxito ha dado lugar a un nuevo y insidioso riesgo denominado «sobrecarga cognitiva».
Los responsables de riesgo y cumplimiento normativo de hoy en día tienen dificultades para interpretar los datos que tanto les ha costado recopilar. Profesionales altamente cualificados, contratados por su capacidad de juicio estratégico, dedican la mayor parte de su semana a realizar una labor de «arqueología digital». Repasan minuciosamente miles de palabras en las descripciones de los registros o se desplazan por interminables registros de cambios para comprender la historia que hay detrás de un único riesgo.
Esta dinámica supone una mala asignación grave del capital humano. Cuando los expertos se quedan estancados en el«qué»,pierden la capacidad de abordarel «y qué».
La IA como multiplicador de la capacidad cognitiva de tu equipo
Para superar esta parálisis, las organizaciones con visión de futuro están implementando actualmente capacidades pragmáticas de inteligencia artificial para hacer frente a cargas cognitivas específicas.
Para superar los cuellos de botella provocados por la sobrecarga cognitiva, la IA puede encargarse de las tareas más pesadas en tres ámbitos clave: la síntesis, el contexto y la comunicación.
Síntesis de registros
El enorme volumen de texto no estructurado que contienen los registros de GRC supone un importante cuello de botella. Tradicionalmente, para comprender una cuestión compleja era necesario leer miles de palabras de documentación repartidas en múltiples archivos.
Al utilizar un resumen de informes basado en inteligencia artificial, las organizaciones reducen de forma eficaz el tiempo necesario para comprender la información. Cuando un algoritmo condensa un informe extenso en un párrafo conciso que destaca los vectores de riesgo más relevantes, el profesional pasa inmediatamente al análisis. Este cambio agiliza el proceso hasta la toma de decisiones sin sacrificar la profundidad de los datos.
Seguimiento del contexto y los cambios
Los riesgos más peligrosos suelen residir en los cambios sutiles que se introducen en un registro a lo largo del tiempo. Históricamente, los registros de auditoría han servido como fuente definitiva de información, pero resultaban imposibles de leer a gran velocidad. Encontrar actualizaciones críticas en un «pajar» cronológico de modificaciones menores provoca «fatiga de cambios».
El resumen de cambios basado en IA transforma el registro de auditoría de un mero elemento de cumplimiento normativo en un activo de inteligencia. En lugar de pedir a una persona que compare las versiones línea por línea, el sistema ofrece un resumen inmediato que distingue la información relevante del ruido administrativo. Esta capacidad permite a los responsables gestionar la situación actual en lugar de auditar el pasado.
Comunicación
Los datos sobre riesgos pierden valor si no se transmiten de forma eficaz a la empresa. Incluso un análisis de riesgos brillante puede pasar desapercibido si el tono es demasiado agresivo, el lenguaje demasiado técnico o el resumen demasiado prolijo.
La asistencia en la redacción basada en IA actúa como un editor de gobernanza para salvar la brecha de influencia. Ya sea que el objetivo consista en dar un carácter profesional a un informe preliminar de un incidente, suavizar el tono de una conclusión delicada o simplificar la jerga técnica para una presentación ante el Consejo de Administración, la redacción mejorada garantiza que el mensaje se transmita adecuadamente a través del medio. La claridad actúa como mecanismo de control.
De bibliotecario a arquitecto: redefiniendo el papel del GRC
La integración de estas capacidades supone una reestructuración fundamental de la función de GRC. El sector está dejando atrás el modelo de gestión de riesgos basado en el «bibliotecario» para adoptar un modelo de «arquitecto», en el que el criterio humano es fundamental.
| Dimensión | Manual de GRC/Bibliotecario | Arquitecto y especialista en GRC ampliado |
| Actividad principal | Recopilación y lectura de datos | Validar la información obtenida y tomar decisiones |
| Relación con los datos | Búsqueda de información | Interpretación de la síntesis |
| Velocidad de respuesta | Días (dependiendo de la velocidad de lectura) | Minutos (limitado por la velocidad de toma de decisiones) |
| El papel del talento | Procesadores de texto | Arquitectos de la estrategia |
| Resultado | Informes históricos exhaustivos | Información prospectiva sobre riesgos |
La confianza debe integrarse en la arquitectura
La introducción de la IA en los flujos de trabajo de gobernanza supone una decisión de gobernanza. Aunque existe la tentación de lanzarse a la automatización de tipo «caja negra», la confianza sigue siendo la clave de la gestión de riesgos. Una estrategia sostenible de IA debe basarse en una arquitectura que dé prioridad a la gobernanza.
- Procesamiento in situ:los modelos funcionan en el origen de los datos para garantizar la soberanía. La información permanece aislada de cualquier proceso de entrenamiento de modelos. El contenido de los clientes nunca se utiliza para entrenar modelos.
- Respeto de los permisos:La IA debe respetar el principio de «necesidad de conocer». Si un usuario humano no tiene acceso a un campo, la IA que le presta asistencia no debe resumirlo.
- Preservación de la autoridad de decisión humana:Estas funciones generan sugerencias sin desencadenar ninguna acción posterior. Los usuarios conservan plena autoridad para revisar el resultado y decidir si lo aceptan.
- Colaboración para crear una función de GRC ágil: Laera del trabajo tedioso con datos en el ámbito del GRC se acerca a su fin lógico. Las organizaciones que tengan éxito en la próxima década no serán aquellas que cuenten con más datos, sino aquellas que tengan las ideas más claras.
Al automatizar la creación de registros, los cambios y la comunicación, recuperas la capacidad intelectual de tu equipo.
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