Toată lumea vrea AI în managementul riscului. Puțini sunt pregătiți pentru asta

Toată lumea se grăbește să implementeze AI. Dar în managementul riscului terților (TPRM), această cursă poate fi cel mai mare risc din toate.

AI depinde de structură: date curate, procese standardizate și rezultate consistente. Însă majoritatea programelor TPRM lipsesc aceste fundații. Unele organizații au lideri de risc dedicați, programe definite și date digitizate. Altele gestionează riscul în mod ad-hoc prin foi de calcul și discuri partajate. Unele funcționează sub o strictă supraveghere regulamentară, în timp ce altele acceptă un risc mult mai mare. Niciun program nu este la fel, iar maturitatea variază încă foarte mult după 15 ani de efort.

Acestă variabilitate înseamnă că adoptarea AI în TPRM nu se va întâmpla prin viteză sau uniformitate. Se va întâmpla prin disciplină, și această disciplină începe cu a fi realist în legătură cu starea actuală a programului, obiectivele și apetitul pentru risc.

Cum să știți dacă programul dvs. este pregătit pentru AI

Nu toate organizațiile sunt pregătite pentru AI, și acest lucru este în regulă. Un studiu recent al MIT a arătat că 95% din proiectele de GenAI eșuează. Și conform Gartner, 79% din cumpărătorii de tehnologie spun că regretă ultima lor achiziție, deoarece proiectul nu a fost planificat corespunzător.

În TPRM, pregătirea pentru AI nu este un comutator pe care îl activați. Este o evoluție, și o reflectare a cât de structurat, conectat și guvernat este programul dvs. Majoritatea organizațiilor se află undeva de-a lungul unei curbe de maturitate care variază de la ad-hoc la agil, și știind unde vă aflați este primul pas către utilizarea eficientă și responsabilă a AI.

La stadiile incipiente, programele de risc sunt în mare parte manuale, dependente de foi de calcul, memoria instituțională și proprietate fragmentată. Există puțină metodologie formală sau supraveghere consistentă a riscului terților. Informațiile despre furnizori pot trăi în fire de email sau în mintea unor persoane cheie, și procesul funcționează, până când nu mai funcționează. În acest mediu, AI va lupta să separe zgomotul de perspicacitate, și tehnologia va amplifica inconstantă în loc să o elimine.

Pe măsură ce programele se maturizează, structura începe să se formeze: fluxurile de lucru devin standardizate, datele sunt digitizate, și responsabilitatea se extinde la nivel de departamente. Aici, AI începe să aducă valoare reală. Dar chiar și programele bine definite rămân adesea fragmentate, limitând vizibilitatea și perspicacitatea.

Adevărata pregătire apare atunci când aceste fragmentări se sparg și guvernanța devine comună. Programele integrate și agile conectează datele, automatizarea și responsabilitatea la nivelul întregii organizații, permițând AI să-și găsească locul — transformând informații desconectate în inteligență și sprijinind decizii mai rapide și mai transparente.

Prin înțelegerea unde sunteți și unde doriți să ajungeți, puteți construi fundația care transformă AI dintr-o promisiune strălucitoare într-un adevărat multiplicator de forță.

De ce o singură dimensiune nu se potrivește tuturor, în ciuda maturității programului

Chiar dacă două companii au ambele programe de risc agile, nu vor urma același curs pentru implementarea AI, nici nu vor obține aceleași rezultate. Fiecare companie gestionează o rețea diferită de terți, funcționează sub regulamente unice și acceptă niveluri diferite de risc.

De exemplu, băncile se confruntă cu cerințe regulatorii stricte în ceea ce privește confidențialitatea datelor și protecția în cadrul serviciilor furnizate de terți. Toleranța lor la risc pentru erori, întreruperi sau încălcări este aproape zero. Producătorii de bunuri de consum, pe de altă parte, pot accepta un risc operațional mai mare în schimbul flexibilității sau vitezei, dar nu pot permite întreruperi care afectează termenele limită de livrare critice.

Fiecare organizație definește toleranța la risc în funcție de cât de multă incertitudine este dispusă să accepte pentru a-și atinge obiectivele, și în TPRM, această linie se mișcă constant. De aceea, modelele de AI standard rareori funcționează. Aplicarea unui model generic într-un spațiu atât de variabil creează puncte oarbe în loc de claritate – creând nevoia de soluții mai specializate și configurabile.

Abordarea mai inteligentă a AI este modulară. Implementați AI acolo unde datele sunt puternice și obiectivele sunt clare, apoi extindeți de acolo. Cazurile de utilizare comune includ:

• Cercetarea furnizorilor: Utilizați AI pentru a căuta printre mii de potențiali furnizori, identificând partenerii cu risc minim, cei mai capabili sau cei mai durabili pentru un proiect viitor.
• Evaluarea: Aplicați AI pentru a evalua documentația furnizorilor, certificările și probele de audit. Modelele pot semnala inconstantă sau anomalii care pot indica risc, permițând analiștilor să se concentreze pe ceea ce contează mai mult.
• Planificarea rezilienței: Utilizați AI pentru a simula efectele valurilor de întrerupere. Cum ar afecta sancțiunile într-o regiune sau o interdicție regulamentară asupra unei materii baza de aprovizionare? AI poate procesa date complexe de comerț, geografice și de dependență pentru a modela rezultatele și a consolida planurile de urgență.

Fiecare dintre aceste cazuri de utilizare aduce valoare atunci când este implementat în mod intenționat și susținut de guvernanță. Organizațiile care obțin succes real cu AI în managementul riscului și lanțului de aprovizionare nu sunt cele care automatizează cel mai mult. Sunt cele care încep cu pași mici, automatează cu intenție și se adaptează frecvent.

Construirea către AI responsabil în TPRM

Pe măsură ce organizațiile încep să experimenteze cu AI în TPRM, programele cele mai eficiente echilibrează inovația cu responsabilitatea. AI ar trebui să consolideze supravegherea, nu să o înlocuiască.

În managementul riscului terților, succesul nu se măsoară doar prin viteza cu care puteți evalua un furnizor; se măsoară prin cât de precis sunt identificate riscurile și cât de eficient au fost implementate măsurile corective. Când un furnizor eșuează sau o problemă de conformitate face titluri, nimeni nu întreabă cât de eficient a fost procesul. Se întreabă cum a fost guvernat.

Această întrebare, „cum este guvernat”, devine rapid globală. Pe măsură ce adoptarea AI se accelerează, regulatorii din întreaga lume definesc ce înseamnă „responsabil” în moduri foarte diferite. Actul UE privind Inteligența Artificială a stabilit tonul cu un cadru bazat pe risc care cere transparență și responsabilitate pentru sistemele cu risc ridicat. În contrast, Statele Unite urmează o cale mai descentralizată, accentuând inovația alături de standarde voluntare precum Cadrul de gestionare a riscului AI NIST. Alte regiuni, inclusiv Japonia, China și Brazilia, dezvoltă variantele lor, amestecând drepturile omului, supravegherea și prioritățile naționale în modele distincte de guvernanță a AI.

Pentru întreprinderile globale, aceste abordări divergente introduc straturi noi de complexitate. Un furnizor care funcționează în Europa poate fi supus unor obligații de raportare stricte, în timp ce unul din SUA poate avea așteptări mai puțin evoluate, dar în schimbare. Fiecare definiție a „AI responsabil” adaugă nuanță modului în care riscul trebuie evaluat, monitorizat și explicat.

Liderii de risc au nevoie de structuri de supraveghere adaptabile care pot flexa cu reglementările în schimbare, menținând în același timp transparența și controlul. Programele cele mai avansate încorporează guvernanța direct în operațiunile TPRM, asigurând că fiecare decizie condusă de AI poate fi explicată, urmărită și apărată — indiferent de jurisdicție.

Cum să începeți

Transformarea AI responsabilă în realitate necesită mai mult decât declarații de politică. Înseamnă punerea temeliei potrivite: date curate, responsabilitate clară și supraveghere continuă. Iată ce înseamnă asta.

• Standardizați de la început. Stabiliți date curate și procese aliniate înainte de automatizare. Implementați o abordare etapizată care integrează AI treptat în programul de risc, testând, validând și rafinând fiecare etapă înainte de a o extinde. Faceți integritatea datelor, confidențialitatea și transparența nelimitate de la început. AI care nu poate explica raționamentul său sau care se bazează pe intrări neverificate introduce risc în loc să îl reducă.
• Începeți cu pași mici și experimentați frecvent. Succesul nu este despre viteză. Lansați piloți controlați care aplică AI la probleme specifice, bine înțelese. Documentați modul în care funcționează modelele, modul în care se iau deciziile și cine este responsabil pentru ele. Identificați și mitigați provocările critice, inclusiv calitatea datelor, confidențialitatea și barierele regulatorii, care împiedică majoritatea proiectelor de AI generative să aducă valoare comercială.
• Guvernați întotdeauna. AI ar trebui să ajute la anticiparea perturbărilor, nu să cauzeze mai multe. Tratați AI ca orice altă formă de risc. Stabiliți politici clare și expertiză internă pentru evaluarea modului în care organizația dvs. și terții săi utilizează AI. Pe măsură ce reglementările evoluează la nivel global, transparența trebuie să rămână constantă. Liderii de risc ar trebui să poată urmări orice perspicacitate condusă de AI până la sursele de date și logica sa, asigurând că deciziile rezistă sub scrutinul regulatorilor, consiliilor și publicului.

Nu există o rețetă universală pentru AI în TPRM. Fiecare companie, maturitate, mediu regulamentar și toleranță la risc va modela modul în care AI este implementat și aduce valoare, dar toate programele ar trebui să fie construite cu intenție. Automatizați ceea ce este gata, guvernați ceea ce este automatizat și adaptați-vă continuu pe măsură ce tehnologia și regulile din jurul ei evoluează.