Capítulo 1
Adoptar inteligencia artificial de forma inteligente
La IA ofrece nuevas formas de crear confianza, pero también puede hacer que las empresas sean vulnerables a nuevos riesgos.
Cuando se aplica a algunos procesos de auditoría, la IA puede brindar una mayor precisión y calidad, proporcionando un razonamiento consistente con precisión y objetividad. Es significativo que la automatización y la eficiencia que aporta la tecnología de la IA permiten el análisis de una población completa de datos en lugar de una muestra, lo que aumenta la confianza en los resultados.
El aprendizaje automático – una forma de IA en la que los algoritmos informáticos mejoran con el tiempo – puede ayudar a proporcionar un mejor análisis predictivo del fraude. Durante varios años, el aprendizaje automático ha detectado con éxito el fraude con tarjetas de crédito. Los bancos utilizan sistemas que han sido capacitados con datos históricos para vigilar los pagos en busca de posibles actividades fraudulentas y bloquear las transacciones sospechosas.
La IA, y el aprendizaje automático en particular, también pueden desempeñar un papel importante en los programas contra el lavado de dinero en áreas como la supervisión de actividades y transacciones sospechosas. Con la creciente complejidad de las amenazas y el creciente volumen de datos a analizar, se espera que este uso no haga más que crecer.
Si bien la IA puede ayudar a crear confianza, también conlleva una serie de nuevos riesgos – tanto operacionales como financieros. Los sistemas de inteligencia artificial dependen de grandes volúmenes de datos, y su manejo puede plantear riesgos normativos relacionados con la privacidad de los datos, lo que abre las puertas a las fugas de datos y a los ciberataques – con el consiguiente riesgo para la reputación. Los problemas de sesgo en los datos de entrenamiento inicial o los errores programáticos contenidos en el algoritmo también podrían comprometer los resultados del proceso de IA.
Para mitigar esos riesgos y maximizar sus posibles beneficios, las empresas que deseen adoptar la inteligencia artificial deben desarrollar el gobierno adecuado y aplicar un marco que les proporcione confianza. Las acciones deben incluir:
- Verificar los datos de entrenamiento para eliminar el sesgo
- Comprender cómo se aplican las tecnologías de la IA dentro de la organización, ya que todos los componentes incorporados en el sistema de la inteligencia artificial deben ser gobernados y protegidos
- Establecimiento de juntas de ética para asesorar sobre las implicaciones del desarrollo de la IA
- Evaluación de la eficacia del modelo de gobernanza
Hacer un uso ético, imparcial, transparente y seguro de la IA ayudará a ganar confianza e impulsará una mayor adopción.
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Capítulo 2
Encontrar la clave para confiar en blockchain
Una tecnología que promete crear confianza conlleva riesgos potenciales que podrían socavarla.
Al igual que la IA, blockchain ha sido adoptada rápidamente en varias industrias y funciones. La capacidad de blockchain de crear un registro inmutable, transparente y seguro de transacciones y datos, regido por un consenso, elimina la necesidad de agregadores o intermediarios centrales. Permite una conciliación inmediata, mejora la integridad de los datos y genera confianza porque permite a los participantes dar mayor transparencia a los stakeholders y obtener el control de sus propias operaciones en un entorno digital.
Si bien son más famosas por impulsar las criptomonedas, están surgiendo aplicaciones mucho más amplias sobre cómo las empresas pueden utilizar blockchain para aumentar la confianza y crear eficiencia en todas sus operaciones. En la cadena de suministros, por ejemplo, se está utilizando blockchain para mejorar la trazabilidad y luchar contra la falsificación.
Pero blockchain también puede crear nuevos riesgos. Como en cualquier sistema digital, la integridad del código es vital para crear confianza en la plataforma, y la ciberseguridad es un riesgo inherente en un código débil.
También hay más desafíos a gran escala para aplicar las soluciones de blockchain, como la falta de estandarización de los protocolos y la incoherencia de la reglamentación y la legislación. Los riesgos también pueden originarse fuera de la plataforma – si la información de blockchain proviene de actividades fuera de blockchain, ¿cómo puede verificarse la transacción de origen?
Para mitigar esos posibles riesgos financieros y operacionales de blockchain, los participantes deben:
- Seguir las mejores prácticas en los marcos de control interno, centrándose en la salvaguarda de los activos, la existencia, los derechos y la valoración
- Evaluar el riesgo de la tecnología de la información, incluyendo la ciberseguridad, los contratos inteligentes, los derechos de acceso y el cambio de programa
- Implementar el cumplimiento de los asuntos fiscales, legales y regulatorios, como los controles de "Conozca a su cliente" (KYC, por sus siglas en inglés) y la legislación contra el lavado de dinero.
- Examinar y evaluar periódicamente la criptografía y los mecanismos de consenso
- Realizar el análisis de los datos de blockchain
- Aprovechar las partes independientes de confianza para revisar e informar sobre el proceso, y trabajar para crear confianza por diseño.
Para crear confianza en blockchain, será esencial que las empresas obtengan una visibilidad independiente de los datos, las partes que intervienen y las transacciones registradas en el libro contable.
Aunque blockchain puede crear confianza, no elimina la necesidad de garantía en el proceso mismo, ni en el desempeño y los resultados financieros.
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Capítulo 3
El factor humano en Digital Trust
Una buena herramienta mal utilizada – sin entender los riesgos – ha sido la caída de muchas buenas ideas. ¿Cómo podemos ayudar a las nuevas tecnologías a preservar la confianza?
Hay un riesgo común a la IA y blockchain – la excesiva confianza que los negocios pueden depositar en estas dos tecnologías.
Aunque tanto la IA como blockchain pueden ayudar a crear confianza y seguridad, basándose en características técnicas como la automatización, los algoritmos y la encriptación, todavía requieren un gran grado de supervisión humana.
El grado de éxito de las acciones de mitigación dependerá en gran medida de los humanos y de su juicio. Para mitigar los posibles riesgos y maximizar los posibles beneficios, debe centrarse en:
- Encontrar y desarrollar las habilidades y mentalidades adecuadas: Las nuevas tecnologías serán sofisticadas y, en muchos casos, requerirán una curva de aprendizaje empinada incluso para el personal experimentado. La adquisición de las capacidades adecuadas, ya sea por contratación o entrenamiento, será fundamental. En toda su organización, también tendrá que desarrollar una mayor conciencia de los riesgos y un sentido de responsabilidad compartida para identificar y responder a las amenazas y oportunidades emergentes.
- Mirando las estrategias de compra vs. construcción: ¿Cuál es la mejor manera de implementar las nuevas tecnologías? ¿Construye usted estas capacidades internamente, o busca a terceros, asociaciones o adquisiciones para traer estas capacidades desde el exterior? Es posible que tenga que reconsiderar su enfoque de las fusiones y adquisiciones para tomar las decisiones correctas.
- Identificar las medidas de éxito apropiadas: Si bien algunos enfoques tradicionales de análisis de negocios permanecerán, la era de la transformación puede requerir un replanteamiento de la forma en que se mide el éxito. Un enfoque que las organizaciones podrían considerar es mirar no sólo lo que los programas de nuevas tecnologías han aportado, sino también lo que deberían haber aportado – y cómo su desempeño en última instancia se ajusta a esas expectativas.
Para tener éxito, las empresas deben adoptar nuevas formas de trabajar para mitigar los riesgos de la tecnología. La confianza en la era digital puede ser construida y comprometida por las tecnologías emergentes – y el resultado dependerá en última instancia de la calidad de las decisiones humanas.
Resumen
La nueva tecnología puede mejorar la precisión y la calidad, ayudando a aumentar la confianza en las operaciones y los procesos financieros. Sin embargo, los avances tecnológicos, como la IA y blockchain, también pueden traer nuevos riesgos que pueden pasar desapercibidos, como en el manejo de datos, lo que puede conducir a riesgos de reputación, y a errores o sesgos programáticos. Para mitigar los riesgos y maximizar el potencial de la transformación digital, es posible que las empresas deseen elaborar marcos de gobierno.
