Cuando pasé de una empresa multinacional de fertilizantes valorada en miles de millones de dólares a una empresa en crecimiento de minería de tierras raras en Brasil, mi equipo de gestión de riesgos operativos pasó de 9 a 3 personas. Pensé que tendríamos que reducir los proyectos de gestión de riesgos y los tipos de modelos de riesgo cuantitativo que nuestro equipo construía. Pero entonces, sucedió la IA.
Primero, los Modelos de Lenguaje Grande nos permitieron mejorar las comunicaciones de riesgos, las descripciones de riesgos y la integración de la información de riesgos en los informes de gestión. Actualizar nuestra política de gestión de riesgos corporativos se convirtió en algo sencillo. Y la política habla de integrar la gestión de riesgos en la toma de decisiones y en la planificación, presupuestación y gestión del rendimiento basadas en riesgos por defecto. Luego, los LLMs introdujeron soporte para Python y ahora podía realizar un análisis de riesgo cuantitativo adecuado, calcular y graficar correlaciones móviles, ajustar distribuciones, ejecutar y graficar simulaciones de Monte Carlo simples y extraer SIPs a Excel. Luego, los LLMs introdujeron los GPTs y pude desplegar mini herramientas de IA diseñadas específicamente para mi equipo. Ahora contamos con varias herramientas de IA para convertir cualquier frase en una descripción de riesgo perfecta para informes mensuales, para redactar políticas de gestión de riesgos, para generar sugerencias de mitigación, para desarrollar preguntas de entrevistas de riesgo, para realizar la debida diligencia en las pólizas de seguro del proveedor (este modelo identifica brechas de cobertura, exclusiones ocultas o términos inusuales que podrían dejarnos expuestos), para verificar los controles de ingeniería de riesgos en comparación con las mejores prácticas de la industria de seguros. Luego, los LLMs introdujeron soporte RAG y pude construir una base de conocimientos de gestión de riesgos digitales basada en mis artículos, videos, talleres RAW, libros y publicaciones. Mi equipo ahora tiene una versión digital de mí para cualquier tipo de preguntas metodológicas y para brainstormings sobre las mejores formas de realizar tareas de gestión de riesgos. Actúa como un analista de riesgos junior a tiempo completo, que puede investigar, redactar y cuantificar riesgos más rápido que la mayoría de los humanos con una tasa de error comparable y aceptable.
Hice una versión de estos modelos disponible públicamente, para poder recopilar comentarios de las personas y seguir mejorando las instrucciones y el diseño, y que todos puedan beneficiarse de nuestros modelos. Puedes probar nuestro modelo más avanzado RAW@AI así como muchas de las herramientas de IA más pequeñas aquí https://riskacademy.aiTodos están construidos con información públicamente disponible cuidadosamente seleccionada por mí, así que nada secreto. Úsalos y haz que tu gestión de riesgos sea más fácil.
Esto fue solo el comienzo. Varios modelos de IA automatizaron algunas de las tareas más comunes y mundanas. Realmente no "redefinió el futuro de la gestión de riesgos" como afirmé en el título. Pero lo que sucedió después dejó la gestión de riesgos en el olvido.
Una vez que los marcos agenticos estuvieron disponibles para el público, finalmente pude automatizar flujos de trabajo de gestión de riesgos más complejos. Uno de mis modelos favoritos hoy en día es nuestro modelo de identificación de riesgos multiagente. Está diseñado para utilizar múltiples agentes preentrenados (director financiero digital, oficial legal digital, oficial ESG digital, gerente de compras digital y gerente operacional digital) utilizando múltiples técnicas de identificación de riesgos (hemos probado más de 20 técnicas diferentes de identificación de riesgos y encontramos 3 que funcionaron mejor con los LLM, por cierto, no son las que usas en la vida real) para identificar riesgos en cualquier contrato, negocio o proyecto. Y aquí está la revolución, antes a mi equipo le tomaba un par de semanas entrevistar a las partes interesadas clave y documentar los riesgos identificados, ahora toma entre 2 y 5 minutos. Y los riesgos identificados son mucho más profundos, más técnicos y más únicos de lo que jamás había visto en conversaciones sobre riesgos en los últimos 20 años en la gestión de riesgos. Mi mayor desafío hoy, el modelo identifica demasiados riesgos y ahora estamos trabajando en priorizarlos y enfocarnos en los más importantes.Dado el volumen de nuevos contratos y decisiones en riesgo de análisis, este modelo de IA por sí solo ahorra al menos un par de gerentes de riesgo a tiempo completo. También estamos trabajando en extraer estos riesgos en informes descargables y utilizarlos para la gestión de riesgos de terceros.
A continuación, estaré trabajando en un modelo de IA para riesgos emergentes y escaneo de horizontes. Si quieres colaborar e intercambiar ideas, escríbeme a https://riskacademy.blog/