La inteligencia artificial (IA) es la rama de la informática dedicada a la creación de máquinas inteligentes capaces de imitar las capacidades cognitivas humanas. El objetivo de la IA es desarrollar sistemas que puedan percibir, razonar, aprender y tomar decisiones de forma autónoma. El aprendizaje automático (ML) es una rama de la IA que se centra en algoritmos y modelos estadísticos que permiten a los ordenadores aprender a partir de datos sin necesidad de una programación explícita.
La inteligencia artificial puede desempeñar un papel fundamental a la hora de mejorar la resiliencia empresarial, al proporcionar análisis avanzados, automatización y capacidades de toma de decisiones inteligentes. Por ejemplo:
- Noble Intelligence, de McKinsey & Company, ha desarrollado un algoritmo de visión artificial que evalúa los daños sufridos por los edificios utilizando imágenes de satélite tomadas antes y después de una catástrofe. El algoritmo clasifica cada edificio en una de cuatro categorías (desde «sin daños» hasta «destruido») en cuestión de minutos tras recibir los datos satelitales pertinentes, sin necesidad de intervención humana. Este análisis rápido puede ayudar a los trabajadores humanitarios y a las organizaciones a desplegar la ayuda de emergencia y a asignar los escasos recursos con mayor rapidez.
- Las organizaciones están utilizando técnicas de inteligencia artificial para analizar las publicaciones en las redes sociales tras producirse catástrofes. Este tipo de análisis proporciona información vital sobre la situación en el terreno en cuanto a los daños en las infraestructuras y la ayuda que se está prestando a las víctimas, al señalar imágenes de los refugios en las que se ve a personas sin mantas o esperando en la calle.
- Los modelos de IA también pueden utilizar datos de satélite y de otras fuentes para predecir las zonas de riesgo. Los edificios y las zonas dañadas pueden geolocalizarse para ayudar al personal de socorro a identificar las zonas vulnerables y asignar recursos con el fin de agilizar la respuesta y la recuperación. La IA también puede ofrecer una planificación óptima de las rutas basándose en mapas de evaluación de daños, lo que permite una entrega más rápida de la ayuda en las zonas afectadas por desastres. Una evaluación más rápida de los daños puede ayudar a los equipos a comprender la situación y a proporcionar los recursos necesarios con mayor rapidez.
Además de centrarse en reforzar la resiliencia de las comunidades u organizaciones, la incorporación de los resultados de la IA a la automatización de la gestión integrada de riesgos (IRM) puede mejorar significativamente la eficiencia y la eficacia de estos procesos. A continuación se indican algunas formas en las que se podría integrar la IA en una tecnología de IRM como Archer:
Evaluación y gestión de riesgos: La IA puede analizar grandes cantidades de datos para identificar riesgos y evaluar su posible impacto. Los modelos de evaluación de riesgos basados en IA pueden proporcionar información en tiempo real sobre los riesgos emergentes, ayudar a priorizarlos en función de su gravedad y probabilidad, y facilitar la toma de decisiones en las estrategias de mitigación de riesgos. Estas evaluaciones de riesgos generadas por IA pueden integrarse en sistemas de automatización de la gestión de riesgos de información (IRM), lo que permite automatizar los flujos de trabajo de seguimiento, notificación y mitigación de riesgos.
Análisis de datos y previsiones: El análisis de datos basado en la inteligencia artificial puede integrarse en la automatización de la gestión de riesgos de información (IRM) para identificar tendencias, patrones y riesgos potenciales. Mediante el análisis de datos históricos, la inteligencia artificial puede generar previsiones, como la identificación de áreas con mayor probabilidad de incumplimientos normativos o vulnerabilidades potenciales. Estas previsiones pueden contribuir a una gestión proactiva de los riesgos y a la planificación del cumplimiento normativo.
Automatización de la respuesta ante incidentes: La IA puede automatizar partes del proceso de respuesta ante incidentes, mejorando el tiempo de respuesta y la eficacia. Los sistemas basados en IA pueden analizar y correlacionar las alertas de seguridad, evaluar la gravedad de los incidentes y recomendar las medidas de respuesta adecuadas. Esto ayuda a los equipos a gestionar los incidentes de forma más eficiente, reduciendo los tiempos de respuesta y minimizando el impacto de las interrupciones.
Planificación de la continuidad del negocio: La IA puede ayudar a desarrollar planes sólidos de continuidad del negocio mediante la simulación de diferentes escenarios y la predicción de su impacto en las operaciones. Permite modelar diversas interrupciones y diseñar estrategias para minimizar el tiempo de inactividad, garantizar la continuidad de la cadena de suministro y mantener las funciones críticas durante las crisis.
Optimización de la cadena de suministro: La inteligencia artificial puede optimizar la gestión de la cadena de suministro mediante el análisis de conjuntos de datos complejos, como los niveles de existencias, los patrones de demanda, la logística de transporte y el rendimiento de los proveedores. Permite a las empresas identificar posibles interrupciones, optimizar los niveles de existencias, agilizar la logística y responder con rapidez a los cambios en la demanda o la oferta.
Supervisión y auditoría continuas: La IA puede facilitar la supervisión y la auditoría continuas en los procesos de gestión de riesgos de información (IRM). Al analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real, los algoritmos de IA pueden detectar desviaciones, supervisar la eficacia de los controles e identificar posibles problemas de cumplimiento normativo. Estas capacidades de supervisión basadas en la IA pueden integrarse en las soluciones de IRM para permitir una supervisión continua y una auditoría automatizada, lo que reduce la necesidad de realizar muestreos manuales y evaluaciones periódicas.
La integración de los resultados de la IA en la automatización de la gestión de riesgos de inversión (IRM), como Archer, abre las puertas a nuevos conocimientos, pero requiere un análisis minucioso de la calidad de los datos, la precisión de los modelos y los requisitos normativos. La colaboración entre expertos en IA, profesionales de la IRM y equipos de TI es esencial para garantizar una integración sólida y conforme a la normativa entre la IA y la automatización de la IRM, teniendo en cuenta que la IA puede requerir la intervención humana para interpretar los resultados de los análisis o para extraer conclusiones que den lugar a acciones concretas.
Se deben llevar a cabo actualizaciones y validaciones periódicas de los modelos de IA para mantener su eficacia en un panorama de riesgos y cumplimiento normativo en constante evolución. Aunque la IA ofrece un gran potencial, su implementación satisfactoria requiere un análisis minucioso de las implicaciones éticas, la privacidad de los datos y la transparencia, con el fin de generar confianza entre las partes interesadas. Lee este informe técnico para obtener más información sobre las estrategias para fomentar la resiliencia empresarial.
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