Aprovechando la IA para una Gestión de Riesgos Efectiva: Perspectivas de Expertos de la Industria

Los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) como ChatGPT representan un avance significativo en la IA generativa. Estos modelos son entrenados en vastos conjuntos de datos, lo que les permite generar texto contextualmente relevante basado en las entradas del usuario. Alex Glebov enfatiza la escala del entrenamiento de LLM, ilustrando que incluso una vida entera de lectura apenas rasguñaría la superficie de los datos que estos modelos utilizan.

La adopción de tecnologías de IA no se limita a los Estados Unidos; países como India, Brasil, Kenia y México también están abrazando estas innovaciones. Solo ChatGPT recibe más de 600 millones de visitas mensuales, lo que demuestra el interés global en las aplicaciones de IA en diversos sectores, incluida la gestión de riesgos.

Integrar la IA en la gestión de riesgos requiere un enfoque estratégico. Las estrategias clave incluyen la integración de API para interacciones programáticas con modelos, una ingeniería de prompts efectiva para mejorar la calidad de las respuestas, y el uso de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) para enriquecer las salidas de IA con datos externos relevantes. Además, el uso de sistemas multi-agente puede simular varios roles organizacionales para producir resultados matizados.

El futuro de la gestión de riesgos está destinado a ser significativamente influenciado por las tecnologías de IA. A medida que las organizaciones comienzan a integrar la IA en sus operaciones, pueden esperar mejorar los procesos de toma de decisiones y las capacidades de análisis de riesgos. El viaje de la integración de la IA apenas está comenzando, y se alienta a las organizaciones a tomar medidas proactivas en esta dirección.