La utilización de herramientas de Inteligencia Artificial (IA) en las empresas permite optimizar procesos y agilizar tareas. Por ello, su uso juega un papel cada vez más importante en las organizaciones. No obstante, también existen riesgos digitales asociados a la Inteligencia Artificial, que deben ser identificados por los profesionales de la Gestión de Riesgos.

Mitigación de riesgos gracias a la Inteligencia Artificial

Por un lado, los algoritmos matemáticos y los softwares de Inteligencia Artificial ayudan a gestionar riesgos en una organización.  Por ejemplo, el aprendizaje automático puede predecir la probabilidad de que el cliente de un banco no pague un préstamo, lo que derivaría en pérdidas para la entidad.

En general, las plataformas de análisis basadas en IA pueden administrar riesgos financieros o de compliance al recopilar gran cantidad de información de proveedores, usuarios o incluso empleados.

Riesgos asociados a la Inteligencia Artificial

Pese a la utilidad de la IA en la mitigación de riesgos, la implantación de esta tecnología emergente también es una fuente de nuevos riesgos para las compañías. Entre estos riesgos digitales asociados a la Inteligencia Artificial podemos encontrar:

1. Sesgo algorítmico

Si no se configuran adecuadamente, los algoritmos de aprendizaje de la IA pueden acabar reproduciendo sesgos propios de los humanos. Es decir, que los algoritmos pueden acabar siendo racistas, discriminado por poder adquisitivo o reforzando cualquier patrón existente de discriminación. Esto supone un riesgo para las compañías que se guían por algoritmos de IA para la toma de decisiones estratégicas.

2. Errores programáticos

Los errores de programación informática pueden afectar a los algoritmos, de forma que ofrezcan resultados engañosos. En el contexto de una organización que trabaje con una gran cantidad de datos, esto puede suponer un riesgo tecnológico importante para la compañía.

3. Riesgo de ciberataques

Sin duda, unos de los riesgos digitales más importantes de las nuevas tecnologías son los ciberataques. Los hackers pueden entrar en estos sistemas para robar datos personales o información confidencial de una compañía.

4. Riesgos de compliance

Dada la escasa legislación que existe en la actualidad sobre la implantación de la IA, el uso de esta tecnología puede generar situaciones de incumplimiento normativo. Por ejemplo, un algoritmo que use grandes volúmenes de datos de los consumidores, puede incumplir normativas de privacidad de datos de los mismos. Por ello, resulta fundamental que el profesional de Gestión de Riesgos identifique y evalúe estos riesgos inherentes a la Inteligencia Artificial.

5. Posibles riesgos reputacionales

Los sistemas de IA manejan grandes cantidades de datos confidenciales y en base a ellos se pueden tomar decisiones sobre las personas. Estas decisiones pueden causarle problemas a los individuos (por ejemplo, la denegación de un crédito, o el hecho de ser descartado de una oferta de empleo). En este sentido, un algoritmo que esté sesgado, sea propenso a errores, o se use con fines poco éticos, puede plantear riesgos de reputación en la organización que los usa.

Máster en Riesgos Digitales y Ciberseguridad para mitigar riesgos asociados a la Inteligencia Artificial

Las nuevas tecnologías disruptivas como la Inteligencia Artificial requieren de nuevas posiciones en las compañías, como la figura del experto y gestor de riesgos digitales. No obstante, existe un déficit de formación adaptado a esta demanda de profesionales. Por este motivo, la escuela de negocios online EALDE Business School ha lanzado un Máster en Gestión de Riesgos Digitales y Ciberseguridad.

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