Autores: Prashant Ruwali e Vinod Sreedharan
Há já demasiado tempo que as equipas de GRC se encontram sobrecarregadas com os seus próprios dados. É hora de trabalhar de forma mais inteligente, e não mais árdua. As funções de GRC enfrentam uma crise de volume, e não de visibilidade. Embora a digitalização tenha conseguido criar um «Sistema de Registo», ao mesmo tempo sobrecarregou os profissionais de risco com dados. A próxima era da governação exige que o foco passe da recolha de informação para a sua síntese.
A Mudança:As organizações têm de evoluir dagestão de dados(recolha e análise) paraa inteligência de decisão(síntese e ação).
As capacidades pragmáticas da IA funcionam como multiplicadores da capacidade cognitiva. Ao automatizar o trabalho pesado de síntese e comunicação, as organizações podem transformar as suas equipas de revisores reativos em estrategas proativos.
Perspetiva:A vantagem competitiva futura pertencerá às equipas de gestão de risco que consigam reduzir eficazmente o tempo que decorre entre a deteção e a compreensão.
Quando o sucesso gera a sua própria crise
Ao longo da última década, o objetivo do setor tem-se centrado na digitalização de todos os aspetos da empresa. Criámos repositórios de grande dimensão para registar todos os incidentes, testes de controlo, avaliações de fornecedores e registos de auditoria. Embora tenhamos conseguido criar um registo digital abrangente, este sucesso deu origem a um risco novo e insidioso denominado sobrecarga cognitiva.
Atualmente, os responsáveis pela gestão de riscos e conformidade têm dificuldade em interpretar os dados que tanto se esforçaram por recolher. Profissionais altamente qualificados, contratados pelo seu discernimento estratégico, passam a maior parte da semana a fazer «arqueologia digital». Analisam minuciosamente milhares de palavras nas descrições dos registos ou percorrem intermináveis registos de alterações para compreender a narrativa de um único risco.
Esta dinâmica representa uma má afetação crítica do capital humano. Quando os especialistas se limitam ao«o quê»,perdem a capacidade de abordaro «e então?».
A IA como multiplicador da capacidade cognitiva da sua equipa
Para quebrar esta paralisia, as organizações com visão de futuro estão atualmente a implementar capacidades pragmáticas de IA para lidar com cargas cognitivas específicas.
Para superar os estrangulamentos causados pela sobrecarga cognitiva, a IA pode assumir o trabalho mais pesado em três áreas-chave: síntese, contexto e comunicação.
Síntese de registos
O enorme volume de texto não estruturado nos registos de GRC cria um grande estrangulamento. Tradicionalmente, compreender uma questão complexa exigia a leitura de milhares de palavras de documentação espalhadas por vários ficheiros.
Ao utilizar um resumo de relatórios baseado em IA, as organizações reduzem eficazmente o tempo necessário para alcançar uma compreensão do assunto. Quando um algoritmo sintetiza um relatório extenso num parágrafo preciso, destacando os vetores de risco mais relevantes, o profissional passa imediatamente à análise. Esta mudança acelera o caminho até ao momento da decisão, sem sacrificar a profundidade dos dados.
Contexto e acompanhamento de alterações
Os riscos mais perigosos residem frequentemente nas alterações subtis introduzidas num registo ao longo do tempo. Historicamente, os registos de auditoria serviam como fonte definitiva de verdade, mas continuavam a ser ilegíveis quando analisados rapidamente. Encontrar atualizações críticas num «palheiro» cronológico de pequenas edições gera «fadiga de alterações».
O resumo de alterações baseado em IA transforma a pista de auditoria de um documento de conformidade num recurso de inteligência. Em vez de pedir a uma pessoa que compare as versões linha a linha, o sistema fornece um resumo imediato que distingue os sinais críticos do ruído administrativo. Esta capacidade permite aos líderes gerir a situação atual, em vez de auditar o passado.
Comunicação
Os dados sobre riscos perdem valor se não forem comunicados de forma eficaz à empresa. Mesmo uma análise de riscos brilhante pode não ter o impacto desejado quando o tom é demasiado agressivo, a linguagem demasiado técnica ou o resumo demasiado prolixo.
A assistência à redação baseada em IA atua como um editor de conformidade para colmatar a lacuna de influência. Quer o objetivo seja profissionalizar um relatório preliminar de incidente, neutralizar o tom de uma conclusão delicada ou simplificar a terminologia técnica para uma apresentação ao Conselho de Administração, a redação assistida por IA garante que a mensagem seja transmitida de forma adequada pelo meio de comunicação. A clareza funciona como um mecanismo de controlo.
De bibliotecário a arquiteto: redefinir o papel do GRC
A integração destas capacidades marca uma reestruturação fundamental da função de GRC. O setor está a afastar-se do modelo de gestão de risco do tipo «bibliotecário» para adotar um modelo do tipo «arquiteto», em que o julgamento humano é fundamental.
| Dimensão | Manual de GRC/Bibliotecário | Arquiteto GRC Avançado |
| Atividade principal | Recolha e análise de dados | Validar conclusões e tomar decisões |
| Relação com os dados | Pesquisar informações | Interpretação da síntese |
| Velocidade de resposta | Dias (dependendo da velocidade de leitura) | Minutos (limitado pela rapidez da decisão) |
| O papel do talento | Processadores de texto | Arquitetos da estratégia |
| Resultado | Relatórios históricos abrangentes | Informações prospectivas sobre riscos |
A confiança deve estar incorporada na arquitetura
A introdução da IA nos fluxos de trabalho de governação constitui uma decisão de governação. Embora exista a tentação de avançar precipitadamente para uma automatização do tipo «caixa preta», a confiança continua a ser a moeda de troca da gestão de riscos. Uma estratégia sustentável de IA deve assentar numa arquitetura que dê prioridade à governação.
- Processamento no local:os modelos operam na fonte de dados para garantir a soberania. A informação permanece isolada de quaisquer fluxos de trabalho de treino de modelos. O conteúdo do cliente nunca é utilizado para treinar modelos.
- Respeito pelas autorizações:A IA deve respeitar o princípio da «necessidade de saber». Se um utilizador humano não tiver acesso a um campo, a IA que o está a assistir não deve resumir esse campo.
- Preservação da autoridade de decisão humana:estas funcionalidades geram sugestões sem desencadear quaisquer ações a jusante. Os utilizadores mantêm total autoridade para analisar o resultado e decidir se o aceitam ou não.
- Parcerias para construir uma função de GRC ágil: Aera do trabalho repetitivo com dados na área de GRC está a chegar ao seu fim lógico. As organizações que terão sucesso na próxima década não serão aquelas com mais dados, mas sim aquelas com as ideias mais claras.
Ao automatizar a criação de registos, as alterações e a comunicação, liberta a capacidade intelectual da sua equipa.
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