Alle ønsker seg AI i risikostyring. Få er klare for det.

Alle kjemper om å ta i bruk AI. Men innen tredjeparts risikostyring (TPRM) kan dette kappløpet være den største risikoen av alle.

AI er avhengig av struktur: rene data, standardiserte prosesser og konsistente resultater. Likevel mangler de fleste TPRM-programmer dette grunnlaget. Noen organisasjoner har dedikerte risikoledere, definerte programmer og digitaliserte data. Andre håndterer risiko ad hoc gjennom regneark og delte stasjoner. Noen opererer under streng regulatorisk kontroll, mens andre aksepterer langt større risiko. Ingen programmer er like, og modenheten varierer fortsatt mye etter 15 års innsats.

Denne variasjonen betyr at AI-adopsjon i TPRM ikke vil skje gjennom hastighet eller ensartethet. Det vil skje gjennom disiplin, og den disiplinen starter med å være realistisk om programmets nåværende tilstand, mål og risikoappetitt.

Slik vet du om programmet ditt er klart for AI

Ikke alle organisasjoner er klare for AI, og det er greit. En fersk MIT-studie fant 95 % av GenAI-prosjekter mislykkesOg ifølge Gartner, 79 % av teknologikjøperne sier at de angrer på sitt siste kjøp fordi prosjektet ikke var skikkelig planlagt.

I TPRM er ikke AI-beredskap en bryter du trykker på. Det er en progresjon, og en refleksjon av hvor strukturert, tilkoblet og styrt programmet ditt er. De fleste organisasjoner faller et sted langs en modenhetskurve som spenner fra ad hoc til smidig, og å vite hvor du befinner deg er det første skrittet mot å bruke AI effektivt og ansvarlig.

I de tidlige stadiene er risikoprogrammer i stor grad manuelle, avhengige av regneark, institusjonelt minne og fragmentert eierskap. Det er lite formell metodikk eller konsekvent tilsyn med tredjepartsrisiko. Leverandørinformasjon kan befinne seg i e-posttråder eller i hodene til noen få nøkkelpersoner, og prosessen fungerer, helt til den ikke gjør det lenger. I dette miljøet vil AI slite med å skille støy fra innsikt, og teknologi vil forstørre inkonsekvens i stedet for å eliminere den.

Etter hvert som programmene modnes, begynner strukturen å dannes: arbeidsflyter blir standardiserte, data digitaliseres, og ansvarlighet utvides på tvers av avdelinger. Her begynner AI å tilføre reell verdi. Men selv veldefinerte programmer forblir ofte isolerte, noe som begrenser synlighet og innsikt.

Ekte beredskap oppstår når disse siloene brytes ned og styring blir delt. Integrerte og smidige programmer kobler sammen data, automatisering og ansvarlighet på tvers av bedriften, slik at AI finner fotfeste – og gjør om frakoblet informasjon til intelligens og støtter raskere og mer transparent beslutningstaking.

Ved å forstå hvor du er og hvor du vil, kan du bygge grunnlaget som gjør AI fra et skinnende løfte til en ekte kraftmultiplikator.

Hvorfor én størrelse ikke passer alle, til tross for programmets modenhet

Selv om to selskaper begge har agile risikoprogrammer, vil de ikke stake ut samme kurs for implementering av AI, og de vil heller ikke se de samme resultatene. Hvert selskap administrerer et annet nettverk av tredjeparter, opererer under unike regelverk og aksepterer forskjellige risikonivåer.

Banker, for eksempel, står overfor strenge regulatoriske krav rundt databeskyttelse og -beskyttelse innenfor tjenestene som leveres av tredjeparts outsourcere. Deres risikotoleranse for feil, avbrudd eller sikkerhetsbrudd er nær null. Forbruksvareprodusenter, derimot, kan akseptere større driftsrisiko i bytte mot fleksibilitet eller hastighet, men har ikke råd til avbrudd som påvirker kritiske leveringstider.

Hver organisasjons risikotoleranse definerer hvor mye usikkerhet den er villig til å akseptere for å nå sine mål, og i TPRM beveger denne linjen seg konstant. Det er derfor standard AI-modeller sjelden fungerer. Å bruke en generisk modell i et område der denne variabelen skaper blindsoner i stedet for klarhet – noe som skaper et behov for mer formålsbygde, konfigurerbare løsninger.

Den smartere tilnærmingen til AI er modulær. Implementer AI der dataene er sterke og målene er klare, og skaler deretter derfra. Vanlige bruksområder inkluderer:

• Leverandørundersøkelse: Bruk AI til å sile gjennom tusenvis av potensielle leverandører, og identifisere partnerne med lavest risiko, mest dyktige eller mest bærekraftige partnere for et kommende prosjekt.
• Evaluering: Bruk AI til å evaluere leverandørdokumentasjon, sertifiseringer og revisjonsbevis. Modeller kan flagge uoverensstemmelser eller avvik som kan indikere risiko, slik at analytikere kan fokusere på det som betyr mest.
• Planlegging av motstandskraft: Bruk AI til å simulere ringvirkninger av forstyrrelser. Hvordan ville sanksjoner i en region eller et regulatorisk forbud mot et materiale påvirke forsyningsbasen din? AI kan behandle komplekse handels-, geografiske og avhengighetsdata for å modellere utfall og styrke beredskapsplaner.

Hvert av disse brukstilfellene leverer verdi når de implementeres bevisst og støttes av styring. Organisasjonene som ser reell suksess med AI innen risikostyring og forsyningskjedehåndtering er ikke de som automatiserer mest. Det er de som starter i det små, automatiserer med vilje og tilpasser seg ofte.

Bygger mot ansvarlig AI i TPRM

Etter hvert som organisasjoner begynner å eksperimentere med AI i TPRM, balanserer de mest effektive programmene innovasjon med ansvarlighet. AI bør styrke tilsynet, ikke erstatte det.

Innen tredjeparts risikostyring måles ikke suksess bare etter hvor raskt du kan vurdere en leverandør; det måles etter hvor nøyaktig risikoer identifiseres og hvor effektivt korrigerende tiltak er implementert. Når en leverandør mislykkes eller et samsvarsproblem skaper overskrifter, spør ingen hvor effektiv prosessen var. De spør hvordan den ble styrt.

Det spørsmålet, «hvordan styres det", blir raskt global. Etter hvert som bruken av kunstig intelligens akselererer, definerer regulatorer over hele verden hva «ansvarlig» betyr på svært forskjellige måter. EUs AI-lov har satt tonen med et risikobasert rammeverk som krever åpenhet og ansvarlighet for høyrisikosystemer. I motsetning til dette, USA følger en mer desentralisert vei, med vekt på innovasjon sammen med frivillige standarder som NIST AI Risk Management FrameworkAndre regioner, inkludert Japan, Kina og Brasil, utvikler sine egne varianter som blander menneskerettigheter, tilsyn og nasjonale prioriteringer inn i distinkte modeller for AI-styring.

For globale bedrifter introduserer disse ulike tilnærmingene nye lag med kompleksitet. En leverandør som opererer i Europa kan ha strenge rapporteringsforpliktelser, mens en i USA kan ha løsere, men fortsatt utviklende forventninger. Hver definisjon av «ansvarlig AI» gir nyanser til hvordan risiko må vurderes, overvåkes og forklares.

Risikoledere trenger tilpasningsdyktige tilsynsstrukturer som kan tilpasses skiftende regelverk, samtidig som de opprettholder åpenhet og kontroll. De mest avanserte programmene integrerer styring direkte i sine TPRM-operasjoner, noe som sikrer at alle AI-drevne beslutninger kan forklares, spores og forsvares – uansett jurisdiksjon.

Hvordan komme i gang

Å gjøre ansvarlig AI til virkelighet krever mer enn bare politiske uttalelser. Det betyr å legge det rette grunnlaget: rene data, tydelig ansvarlighet og kontinuerlig tilsyn. Slik ser det ut.

• Standardiser fra starten av. Etabler rene, konsistente data og samordnede prosesser før automatisering. Implementer en faseinndelt tilnærming som integrerer AI trinn for trinn i risikoprogrammet ditt, og tester, validerer og forbedrer hver fase før skalering. Gjør dataintegritet, personvern og åpenhet ufravikelige fra starten av. AI som ikke kan forklare sin begrunnelse, eller som er avhengig av ubekreftede inndata, introduserer risiko i stedet for å redusere den.
• Begynn i det små og eksperimenter ofte. Suksess handler ikke om hastighet. Lanser kontrollerte pilotprosjekter som bruker AI på spesifikke, godt forståtte problemer. Dokumenter hvordan modeller presterer, hvordan beslutninger tas og hvem som er ansvarlig for dem. Identifiser og reduser de kritiske utfordringene, inkludert datakvalitet, personvern og regulatoriske hindringer, som hindrer de fleste generative AI-prosjekter i å levere forretningsverdi.
• Alltid styre. AI bør bidra til å forutse forstyrrelser, ikke forårsake mer av dem. Behandle AI som enhver annen form for risiko. Etabler klare retningslinjer og intern ekspertise for å evaluere hvordan organisasjonen din og dens tredjeparter bruker AI. Etter hvert som regelverk utvikler seg over hele verden, må åpenheten forbli konstant. Risikoledere bør kunne spore all AI-drevet innsikt tilbake til datakildene og logikken, slik at beslutninger holder seg under gransking fra både regulatorer, styrer og offentligheten.

Det finnes ingen universell blåkopi for AI i TPRM. Hvert selskaps modenhet, regulatoriske miljø og risikotoleranse vil forme hvordan AI implementeres og leverer verdi, men alle programmer bør bygges med intensjon. Automatiser det som er klart, styr det som automatiseres, og tilpass deg kontinuerlig etter hvert som teknologien og reglene rundt den utvikler seg.