Al día de hoy, la Inteligencia Artificial es una valiosa herramienta para optimizar operaciones y mejorar la toma de decisiones en muy diversos sectores. Esto se debe, en gran parte, a su capacidad de procesar volúmenes masivos de información y de ofrecer resultados en tiempo real. En el ámbito del compliance -que abarca las normativas y los procedimientos internos que regulan el comportamiento ético y legal en las empresas- la IA plantea tanto oportunidades como desafíos. Precisamente, permitir una gestión del riesgo más precisa y una supervisión continua es una de las ventajas de unir la inteligencia artificial y el compliance. Pero integrar ambos conceptos también implica enfrentar dilemas relacionados con la privacidad de los datos, la imparcialidad en las decisiones automatizadas y la responsabilidad corporativa.
Oportunidades de integrar la inteligencia artificial y el compliance
En efecto, la IA presenta un amplio abanico de aplicaciones para reforzar el cumplimiento normativo en las empresas. Veamos algunas de ellas:
Al emplear tecnologías avanzadas como el aprendizaje automático (machine learning) y el aprendizaje profundo (deep learning), es posible escanear y analizar grandes volúmenes de datos para buscar patrones que podrían indicar riesgos de incumplimiento o conductas irregulares. Este enfoque permite una supervisión continua, facilitando una respuesta rápida ante posibles irregularidades, algo que sería complejo de realizar manualmente.
Por ejemplo, la IA puede ser programada para rastrear transacciones financieras en tiempo real y detectar patrones sospechosos que podrían indicar prácticas de lavado de dinero o fraudes financieros. Mediante el análisis de grandes bases de datos, los sistemas de IA identifican patrones de comportamiento en registros financieros que, de otro modo, pasarían desapercibidos. De esta forma, ayuda a prevenir delitos financieros en etapas tempranas. Además, gracias a sistemas de alerta temprana, las empresas pueden detectar posibles riesgos de incumplimiento antes de que se conviertan en problemas serios. Para ello, se basa tanto en datos internos, como en información de fuentes externas, como actualizaciones en normativas o cambios en el entorno regulador.
Por otro lado, asociar la inteligencia artificial y el compliance en la capacitación y sensibilización del personal sobre temas de cumplimiento normativo es muy conveniente. Gracias al desarrollo de simulaciones de escenarios reales, las empresas pueden crear programas de formación en los que los empleados se enfrenten a dilemas éticos y legales de manera interactiva. Este modelo de aprendizaje permite a los trabajadores interiorizar mejor las normas de cumplimiento, haciéndolos más conscientes de la importancia de la ética en sus decisiones cotidianas.
Ahorro de tiempo y costes
Por si fuera poco, el uso de la IA puede reducir los tiempos y costes en los procesos de auditoría. En particular, las auditorías internas, esenciales para verificar que se están cumpliendo los estándares legales y regulatorios, suelen requerir mucho tiempo y recursos. Con la ayuda de la IA, estos procesos pueden automatizarse parcialmente, permitiendo un análisis exhaustivo en menos tiempo y proporcionando a los auditores la oportunidad de centrarse en áreas de alto riesgo, mejorando la eficiencia de todo el proceso.
Desafíos que plantea la unión de la inteligencia artificial y el compliance
Como dijimos al principio, a pesar de sus muchas ventajas, el uso de la IA en el ámbito del compliance plantea retos significativos.
Sesgos y discriminación
Precisamente, uno de los principales riesgos es la posibilidad de sesgos en los resultados generados por los sistemas de IA. Los algoritmos de aprendizaje automático dependen en gran medida de los datos con los que han sido entrenados. Si estos datos contienen sesgos o patrones discriminatorios, el sistema puede replicarlos, perpetuando así desigualdades.
Para entenderlo mejor, supongamos que los datos históricos de una investigación muestran una mayor frecuencia de acciones legales o sanciones en ciertos grupos demográficos. Entonces, la IA podría identificar a esos grupos como de mayor riesgo, sin un fundamento legítimo, lo cual derivaría en decisiones injustas y discriminatorias.
Otro desafío importante es la complejidad de muchos modelos de IA, especialmente en el caso del aprendizaje profundo. Estos algoritmos suelen plantear dificultades a la hora de interpretarlos, lo que dificulta la explicación de los resultados que proporciona. Esta falta de transparencia es un aspecto especialmente preocupante en la relación entre la inteligencia artificial y el compliance. Precisamente, porque las empresas necesitan justificar sus decisiones para demostrar que cumplen con las normativas de manera justa y ética. Por lo tanto, la dificultad de interpretar los resultados de la IA puede crear problemas en términos de transparencia y rendición de cuentas.
Protección de datos: un aspecto preocupante al juntar inteligencia artificial y compliance
¡Así es! Muchos sistemas de IA requieren acceso a grandes cantidades de información sensible para funcionar de manera efectiva. Pero, aunque estos datos se procesen de forma anónima, la posibilidad de que se exponga información personal sigue siendo un riesgo. Sin duda, este es un desafío relevante, ya que las normativas sobre privacidad, como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) europeo, establecen estrictos requisitos para la recopilación y el tratamiento de datos personales.
Es esencial que las empresas implementen mecanismos rigurosos para garantizar el cumplimiento de dichas regulaciones, ya que estos datos son susceptibles de explotación y abuso. Al respecto, uno de los métodos de protección más utilizados es la anonimización o pseudonimización de la información. Tal procedimiento tiene como objetivo despersonalizar los datos para evitar la identificación de las personas. Aun así, los riesgos persisten ya que los datos anonimizados pueden eventualmente ser reidentificados cuando se combinan con otras fuentes. Esto plantea un desafío adicional para la privacidad, que requiere medidas de seguridad avanzadas y técnicas de procesamiento de datos que limiten la posibilidad de identificación posterior.
En paralelo, la transparencia en el vínculo de la inteligencia artificial y el compliance pasó a ser una prioridad en el ámbito de la privacidad. Según el RGPD, las personas tienen el derecho de saber cómo y por qué se utilizan sus datos. Especialmente, cuando esta información influye en decisiones que pueden afectar sus derechos o intereses. Para esto, resulta fundamental que las organizaciones desarrollen sistemas de IA que ofrezcan explicaciones claras sobre el uso de datos y la lógica detrás de las decisiones automatizadas. Esto facilita que las personas comprendan el impacto de estas decisiones en su situación personal.
Seguridad en los datos y sistemas de IA
Aparte de la privacidad, la seguridad de los datos es un pilar fundamental en el compliance apoyado en IA. En este contexto, la información gestionada es extremadamente sensible, abarcando desde registros financieros hasta antecedentes personales de diversa índole. Lo delicado de estos datos hace que la protección contra accesos no autorizados y robos de información sea prioritaria. Para prevenir brechas de seguridad, es esencial que las organizaciones implementen medidas sólidas de protección, como el cifrado de datos y sistemas avanzados de control de acceso. Dichas técnicas pueden reducir la probabilidad de que los datos caigan en manos equivocadas y proteger a las organizaciones de consecuencias legales y daños a su reputación.
Por cierto, no solo los datos están en riesgo; los modelos de IA en sí mismos son vulnerables a ataques, como el adversarial attack. Durante dichas incursiones, los datos de entrada son manipulados intencionalmente para provocar que el modelo de IA tome decisiones incorrectas. En un contexto de cooperación entre la inteligencia artificial y el compliance, un ataque de este tipo podría tener graves consecuencias. Entre ellas la imposibilidad de detectar actividades fraudulentas o de garantizar que los sistemas de monitoreo sean fiables y seguros.
Desde luego, la ciberseguridad en el trabajo es otro aspecto crítico, considerando que los sistemas de IA, debido al valor de los datos que manejan, son un objetivo atractivo para hackers y otros actores malintencionados. Para mitigar este riesgo, es indispensable contar con una infraestructura de seguridad robusta. La misma requiere mecanismos de detección de intrusiones y una vigilancia continua de las redes y sistemas.
Responsabilidad y rendición de cuentas
Mientras las organizaciones siguen adoptando herramientas de IA en sus prácticas de compliance, la pregunta de quién asume la responsabilidad por su implementación y supervisión adquiere mayor relevancia. De hecho, la correcta asignación de la responsabilidad en el uso de IA es esencial para asegurar que la tecnología se emplee de forma ética. Igual de importante es su uso en conformidad con la ley, teniendo en cuenta la reciente entrada en vigor del Reglamento Europeo de IA. Este rol puede recaer en un equipo especializado o en un responsable designado. En todo caso, ellos deben poseer los conocimientos necesarios para supervisar que los algoritmos y modelos empleados no perpetúen discriminaciones ni sesgos indebidos.
Más aún, en la integración de la inteligencia artificial y el compliance, la responsabilidad del uso ético de tecnología que nos ocupa no se limita únicamente al directivo o equipo designado. Abarca a todos los actores que participan en el diseño, implementación y operación de los sistemas de IA. Esto incluye a los desarrolladores, quienes deben garantizar que los algoritmos no incluyan sesgos ocultos en sus procesos. Igualmente, son responsables los usuarios finales, quienes deben aplicar la tecnología de manera informada.
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