Herkes risk yönetiminde yapay zekayı istiyor. Ama çok az kişi buna hazır.

Herkes yapay zekayı kullanıma sokmak için yarışıyor. Ancak üçüncü taraf risk yönetimi (TPRM) alanında bu yarış, en büyük risk olabilir.

Yapay zeka, yapıya bağlıdır: temiz veri, standartlaştırılmış süreçler ve tutarlı sonuçlar. Ancak çoğu TPRM programı bu temellerden yoksundur. Bazı kuruluşlarda özel risk liderleri, tanımlanmış programlar ve dijitalleştirilmiş veriler bulunur. Diğerleri ise riski elektronik tablolar ve paylaşımlı sürücüler aracılığıyla gelişigüzel yönetir. Bazıları sıkı düzenleyici denetim altında çalışırken, diğerleri çok daha büyük riskleri kabul eder. İki program birbirine benzemez ve 15 yıllık çabadan sonra bile olgunluk düzeyi büyük ölçüde değişmektedir.

Bu değişkenlik, TPRM'de yapay zeka kullanımının hız veya tekdüzelik yoluyla gerçekleşmeyeceği anlamına gelir. Bu, disiplin yoluyla gerçekleşecektir ve bu disiplin, programınızın mevcut durumu, hedefleri ve risk iştahı konusunda gerçekçi olmakla başlar.

Programınızın Yapay Zekaya Hazır Olup Olmadığını Nasıl Anlarsınız?

Her kuruluş yapay zekaya hazır değil ve bu sorun değil. MIT'nin yakın tarihli bir araştırması bunu ortaya koydu. GenAI projelerinin %95'i başarısız oluyor.Gartner'a göre, Teknoloji alıcılarının %79'u Projenin düzgün planlanmadığı gerekçesiyle son satın alımlarından pişman olduklarını söylüyorlar.

TPRM'de yapay zeka hazırlığı, bir düğmeye basıp açmak gibi bir şey değil. Bu bir ilerleme süreci ve programınızın ne kadar yapılandırılmış, bağlantılı ve yönetildiğinin bir yansımasıdır. Çoğu kuruluş, geçici çözümlerden çevik çözümlere kadar uzanan bir olgunluk eğrisinin bir yerinde bulunur ve nerede olduğunuzu bilmek, yapay zekayı etkili ve sorumlu bir şekilde kullanmanın ilk adımıdır.

Risk programları ilk aşamalarda büyük ölçüde manueldir, elektronik tablolara, kurumsal hafızaya ve parçalı sahipliğe bağlıdır. Üçüncü taraf riskine ilişkin resmi bir metodoloji veya tutarlı bir denetim neredeyse yoktur. Tedarikçi bilgileri e-posta yazışmalarında veya birkaç kilit kişinin zihninde saklı olabilir ve süreç, bozulana kadar işler. Bu ortamda, yapay zeka gürültüyü içgörüden ayırmakta zorlanacak ve teknoloji tutarsızlığı ortadan kaldırmak yerine büyütecektir.

Programlar olgunlaştıkça, yapı oluşmaya başlar: iş akışları standartlaşır, veriler dijitalleştirilir ve sorumluluk departmanlar arasında genişler. İşte burada yapay zeka gerçek değer katmaya başlar. Ancak iyi tanımlanmış programlar bile çoğu zaman birbirinden bağımsız kalır, bu da görünürlüğü ve içgörüyü sınırlar.

Gerçek hazırlık, bu bölümler arası engeller ortadan kalktığında ve yönetişim paylaşıldığında ortaya çıkar. Entegre ve çevik programlar, işletme genelinde veri, otomasyon ve hesap verebilirliği birbirine bağlayarak yapay zekanın yerini bulmasını sağlar; bağlantısız bilgileri zekaya dönüştürür ve daha hızlı, daha şeffaf karar alma süreçlerini destekler.

Bulunduğunuz yeri ve ulaşmak istediğiniz yeri anlayarak, yapay zekayı parlak bir vaatten gerçek bir güç çarpanına dönüştürecek temeli oluşturabilirsiniz.

Programın Olgunluğuna Rağmen Tek Bir Çözümün Herkese Uymamasının Nedenleri

İki şirketin de çevik risk programlarına sahip olması durumunda bile, yapay zeka uygulaması için aynı yolu izlemeyecekler ve aynı sonuçları elde edemeyeceklerdir. Her şirket farklı bir üçüncü taraf ağını yönetir, farklı düzenlemeler altında faaliyet gösterir ve farklı risk seviyelerini kabul eder.

Örneğin, bankalar, üçüncü taraf dış kaynak sağlayıcıları tarafından sunulan hizmetler kapsamında veri gizliliği ve koruması konusunda katı düzenleyici gerekliliklerle karşı karşıyadır. Hata, kesinti veya ihlallere karşı risk toleransları neredeyse sıfırdır. Buna karşılık, tüketim malları üreticileri esneklik veya hız karşılığında daha büyük operasyonel riski kabul edebilirler, ancak kritik teslimat zaman çizelgelerini etkileyen aksaklıkları göze alamazlar.

Her kuruluşun risk toleransı, hedeflerine ulaşmak için ne kadar belirsizliği kabul etmeye hazır olduğunu tanımlar ve TPRM'de bu çizgi sürekli değişir. Bu nedenle hazır yapay zeka modelleri nadiren işe yarar. Bu kadar değişken bir alanda genel bir model uygulamak, netlik yerine kör noktalar yaratır; bu da daha amaca yönelik, yapılandırılabilir çözümlere olan ihtiyacı doğurur.

Yapay zekâya yönelik daha akıllıca yaklaşım modülerdir. Verilerin güçlü olduğu ve hedeflerin net olduğu yerlerde yapay zekâyı devreye alın, ardından oradan ölçeklendirin. Yaygın kullanım örnekleri şunlardır:

• Tedarikçi araştırması: Yapay zekayı kullanarak binlerce potansiyel tedarikçi arasından, yaklaşan bir proje için en düşük riskli, en yetenekli veya en sürdürülebilir ortakları belirleyin.
• Değerlendirme: Tedarikçi dokümanlarını, sertifikalarını ve denetim kanıtlarını değerlendirmek için yapay zekayı kullanın. Modeller, risk göstergesi olabilecek tutarsızlıkları veya anormallikleri işaretleyerek analistlerin en önemli konulara odaklanmasını sağlar.
• Dayanıklılık planlaması: Yapay zekayı kullanarak aksaklıkların zincirleme etkilerini simüle edin. Bir bölgedeki yaptırımlar veya bir malzemeye yönelik düzenleyici bir yasak, tedarik zincirinizi nasıl etkiler? Yapay zeka, karmaşık ticaret, coğrafi ve bağımlılık verilerini işleyerek sonuçları modelleyebilir ve acil durum planlarını güçlendirebilir.

Bu kullanım durumlarının her biri, bilinçli bir şekilde uygulandığında ve yönetişimle desteklendiğinde değer sunar. Risk ve tedarik zinciri yönetiminde yapay zeka ile gerçek başarı elde eden kuruluşlar, en çok otomasyon yapanlar değil; küçük adımlarla başlayan, bilinçli bir şekilde otomasyon yapan ve sık sık uyum sağlayan kuruluşlardır.

TPRM'de Sorumlu Yapay Zekaya Doğru İlerlemek

Organizasyonlar, proje risk yönetimi (TPRM) alanında yapay zekayı denemeye başladıkça, en etkili programlar yeniliği hesap verebilirlikle dengelemelidir. Yapay zeka, denetimi güçlendirmeli, onun yerini almamalıdır.

Üçüncü taraf risk yönetiminde başarı, yalnızca bir tedarikçiyi ne kadar hızlı değerlendirebildiğinizle ölçülmez; risklerin ne kadar doğru belirlendiği ve düzeltici eylemlerin ne kadar etkili bir şekilde uygulandığıyla ölçülür. Bir tedarikçi başarısız olduğunda veya bir uyumluluk sorunu manşetlere çıktığında, kimse sürecin ne kadar verimli olduğunu sormaz. Sordukları şey, sürecin nasıl yönetildiğidir.

Bu soru, “Nasıl yönetiliyor?Yapay zekâ, hızla küresel bir kavram haline geliyor. Yapay zekânın benimsenmesi hızlandıkça, dünyanın dört bir yanındaki düzenleyiciler "sorumlu" olmanın ne anlama geldiğini çok farklı şekillerde tanımlıyorlar. AB Yapay Zeka Yasası Risk temelli bir çerçeveyle, yüksek riskli sistemler için şeffaflık ve hesap verebilirlik talep ederek, yeni bir yaklaşım benimsemiştir. Buna karşılık, Amerika Birleşik Devletleri daha merkeziyetsiz bir yol izliyor.Yeniliğe vurgu yaparak, gönüllü standartların yanı sıra, NIST Yapay Zeka Risk Yönetimi ÇerçevesiJaponya, Çin ve Brezilya dahil olmak üzere diğer bölgeler, insan haklarını, denetimi ve ulusal öncelikleri bir araya getirerek yapay zeka yönetimine ilişkin farklı modeller geliştiriyorlar.

Küresel işletmeler için bu farklı yaklaşımlar yeni karmaşıklık katmanları getiriyor. Avrupa'da faaliyet gösteren bir tedarikçi katı raporlama yükümlülükleriyle karşı karşıya kalabilirken, ABD'deki bir tedarikçi daha gevşek ancak yine de gelişen beklentilere sahip olabilir. "Sorumlu yapay zeka"nın her tanımı, riskin nasıl değerlendirilmesi, izlenmesi ve açıklanması gerektiğine dair nüanslar ekliyor.

Risk liderlerinin, şeffaflığı ve kontrolü korurken değişen düzenlemelere uyum sağlayabilen, esnek gözetim yapılarına ihtiyaçları vardır. En gelişmiş programlar, yönetişimi doğrudan TPRM operasyonlarına entegre ederek, her yapay zeka destekli kararın -hangi yargı yetkisinde olursa olsun- açıklanabilir, izlenebilir ve savunulabilir olmasını sağlar.

Nasıl Başlanır?

Sorumlu yapay zekayı gerçeğe dönüştürmek, politika açıklamalarından daha fazlasını gerektirir. Doğru temellerin atılması anlamına gelir: temiz veri, net hesap verebilirlik ve sürekli gözetim. İşte bunun nasıl göründüğü.

• En başından itibaren standartlaştırın. Otomasyondan önce temiz, tutarlı veriler ve uyumlu süreçler oluşturun. Yapay zekayı risk programınıza adım adım entegre eden, her aşamayı ölçeklendirmeden önce test eden, doğrulayan ve iyileştiren aşamalı bir yaklaşım uygulayın. Veri bütünlüğü, gizlilik ve şeffaflığı baştan itibaren tavizsiz hale getirin. Mantığını açıklayamayan veya doğrulanmamış girdilere dayanan yapay zeka, riski azaltmak yerine artırır.
• Küçük adımlarla başlayın ve sık sık deney yapın. Başarı hızla ilgili değildir. Yapay zekayı belirli, iyi anlaşılmış sorunlara uygulayan kontrollü pilot projeler başlatın. Modellerin nasıl performans gösterdiğini, kararların nasıl alındığını ve bunlardan kimin sorumlu olduğunu belgeleyin. Veri kalitesi, gizlilik ve düzenleyici engeller de dahil olmak üzere, çoğu üretken yapay zeka projesinin iş değeri sunmasını engelleyen kritik zorlukları belirleyin ve azaltın.
• Her zaman yönetin. Yapay zekâ, daha fazla aksamaya neden olmak yerine, aksaklıkları önceden tahmin etmeye yardımcı olmalıdır. Yapay zekâyı diğer risk türleri gibi ele alın. Kuruluşunuzun ve üçüncü taraflarının yapay zekâyı nasıl kullandığını değerlendirmek için net politikalar ve kurum içi uzmanlık oluşturun. Dünya çapında düzenlemeler geliştikçe, şeffaflık sabit kalmalıdır. Risk liderleri, her yapay zekâ destekli içgörüyü veri kaynaklarına ve mantığına kadar takip edebilmeli ve kararların düzenleyiciler, yönetim kurulları ve kamuoyu tarafından yapılan incelemeler karşısında geçerliliğini koruyabilmelidir.

TPRM'de yapay zeka için evrensel bir şablon yok. Her şirketin olgunluk düzeyi, düzenleyici ortamı ve risk toleransı, yapay zekanın nasıl uygulanacağını ve değer sunacağını şekillendirecektir, ancak tüm programlar amaçlı olarak oluşturulmalıdır. Hazır olanı otomatikleştirin, otomatikleştirilenleri yönetin ve teknoloji ve etrafındaki kurallar geliştikçe sürekli olarak uyum sağlayın.