Navegar por los riesgos y oportunidades de la adopción de la IA en las finanzas

¿Cuáles son los riesgos de la IA en general?

Riesgo relacionado con los datos y gobernanza inadecuada

A pesar del enorme progreso en IA, la mayoría de los sistemas carecen de juicio humano y contexto, y dependen en gran medida de la calidad de los datos de entrenamiento. Sin embargo, la capacitación en todos los escenarios puede ser poco práctica, lo que puede dar lugar a posibles limitaciones de aprendizaje e implicaciones de riesgo en la implementación. La mala calidad de los datos, si bien no es exclusiva de la IA, también representa desafíos significativos. Los datos inexactos o incompletos pueden obstaculizar las capacidades de aprendizaje y toma de decisiones de los sistemas de IA, lo que afecta a su capacidad para alcanzar los objetivos previstos de forma eficaz.

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Ataques de IA / ML

El panorama de posibles ataques de IA/ML se ha ampliado considerablemente en los últimos años, como lo demuestra la proliferación de trabajos de investigación dedicados a descubrir vulnerabilidades de seguridad dentro de estos sistemas. Estos ataques suelen clasificarse en categorías como violaciones de la privacidad de los datos, envenenamiento de datos y extracción de modelos. Los ataques a la privacidad de los datos suponen una amenaza para la información confidencial al permitir que los atacantes infieran el conjunto de datos de entrenamiento, lo que puede comprometer la privacidad de los datos. La inferencia de pertenencia y los ataques de inversión de modelos son ejemplos notables en este ámbito.

El envenenamiento de datos, por otro lado, implica contaminar los datos de entrenamiento para interrumpir el proceso de aprendizaje o la salida del sistema de IA/ML, con tácticas como el lanzamiento de etiquetas y los ataques de hervir ranas. Las entradas adversarias presentan otro desafío, ya que las entradas maliciosas diseñadas para evadir la clasificación podrían comprometer la integridad del sistema. Quizás el más preocupante son los ataques de extracción de modelos, en los que los adversarios intentan robar el propio modelo de IA.

Esto podría conllevar importantes riesgos de seguridad, ya que los modelos robados podrían aprovecharse para perpetrar nuevos ataques con consecuencias potencialmente devastadoras.

Pruebas y confianza

A medida que los sistemas de IA se adaptan y cambian, es posible que comiencen a dar resultados incorrectos o se comporten de maneras inesperadas, lo que dificulta probarlos a fondo. Además, debido a que la IA a veces puede parecer una misteriosa “caja negra”, surge un problema de confianza: a las personas les preocupa no entender cómo estos sistemas toman decisiones.

Y luego hay que pensar en el sesgo: los sistemas de IA podrían terminar favoreciendo accidentalmente a ciertos grupos o resultados, lo que generaría problemas de equidad e incluso problemas legales. Por lo tanto, si bien la IA es muy prometedora, es crucial mantenerse alerta y abordar estos desafíos de frente para generar confianza y garantizar la equidad para todos los involucrados.

Abordar las preocupaciones y mitigar los riesgos de la IA en los departamentos financieros

Para arrojar luz sobre estas preocupaciones, los expertos de la industria profundizan en los desafíos y oportunidades asociados con la adopción de la IA en las finanzas.

Enfoque colaborativo:

Los departamentos financieros y las organizaciones en general no pueden navegar solos por las complejidades de la adopción de la IA. Requiere un esfuerzo multifuncional que involucre a los equipos de TI, seguridad de la información, legal y cumplimiento. Al colaborar de manera efectiva, las organizaciones pueden abordar las preocupaciones y mitigar los riesgos colectivamente.

2. Humano en el circuito:

Si bien la IA ofrece capacidades sin precedentes, es esencial mantener la supervisión humana. El concepto de “human-in-the-loop” enfatiza la importancia de la participación humana en los procesos impulsados por la IA, asegurando la rendición de cuentas y la detección de errores. Para garantizar una adaptación estratégica de la organización, una de las mejores prácticas es también adaptar los roles de la fuerza laboral e invertir en iniciativas de mejora de habilidades para cerrar la brecha entre las capacidades actuales y las demandas de las finanzas impulsadas por la IA.

 3. Cumplimiento por diseño:

La incorporación de medidas de cumplimiento en el proceso de desarrollo de la IA es crucial para generar confianza y garantizar el cumplimiento de la normativa. Al diseñar procesos con comprobaciones y verificaciones desde el principio, las organizaciones pueden mitigar los riesgos y mejorar la transparencia, al tiempo que priorizan las directrices de protección de datos para abordar el sesgo algorítmico y las preocupaciones sobre la propiedad intelectual. La mejor manera de garantizar el despliegue seguro de la IA en las finanzas es colaborar con los responsables políticos y las partes interesadas del sector para desarrollar marcos normativos integrales.

4. Gestión proactiva de riesgos:

Dada la proximidad de las finanzas a funciones críticas como la presentación de informes financieros, la gestión proactiva de riesgos es esencial. Los equipos de auditoría interna, los profesionales de la gestión de riesgos y los auditores externos desempeñan un papel fundamental en la identificación y mitigación de los riesgos asociados a la adopción de la IA.

5. IA responsable y privacidad de datos

Microsoft, líder en el espacio de la IA, enfatiza la importancia del desarrollo responsable de la IA y la privacidad de los datos basada en los principios de equidad, confiabilidad, transparencia, privacidad, inclusión y responsabilidad.

• Equidad: garantizar resultados imparciales y minimizar los sesgos algorítmicos.
• Privacidad y seguridad: garantizar que los datos de los usuarios permanezcan confidenciales y seguros, con estrictas medidas de privacidad.

Avanzando: Equilibrando la innovación y la gestión de riesgos

A medida que los ejecutivos financieros adoptan las tecnologías de IA, es esencial lograr un equilibrio entre la innovación y la gestión de riesgos. Al adoptar un enfoque colaborativo, mantener la supervisión humana y priorizar las prácticas responsables de IA, las organizaciones pueden desbloquear el potencial transformador de la IA al tiempo que se protegen contra los riesgos potenciales.

En conclusión, el camino hacia la adopción de la IA en las finanzas está lleno de desafíos y oportunidades. Al adoptar prácticas responsables de IA, priorizar la privacidad de los datos y fomentar la colaboración, las organizaciones pueden navegar por las complejidades de la adopción de la IA con confianza e impulsar el crecimiento sostenible y la innovación en el sector financiero.

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Superar los desafíos en la adopción de la IA generativa

Superar los desafíos de la adopción de la IA generativa en el sector financiero implica sortear varios obstáculos técnicos, éticos y regulatorios. Las estrategias clave incluyen:

Adaptación Estratégica y Organizacional:

• Adaptar las funciones de la fuerza laboral e invertir en iniciativas de mejora de las capacidades para cerrar la brecha entre las capacidades actuales y las demandas de las finanzas impulsadas por la IA 20.
• Establecimiento de equipos específicos o Centros de Excelencia (CoE) para facilitar la gobernanza y la gestión eficaces de los recursos 20.

Estas medidas, junto con la supervisión activa del uso indebido y la garantía del cumplimiento de la normativa financiera, allanan el camino para una integración satisfactoria de la IA generativa en el sector financiero.