La gestión de la gobernanza, el riesgo y el cumplimiento normativo (GRC) es un quebradero de cabeza para las empresas en crecimiento. A medida que las empresas se expanden, se enfrentan a crecientes exigencias normativas, datos fragmentados, procesos manuales y recursos limitados, todo ello mientras tratan de mantenerse al día con los riesgos en constante evolución. La IA está interviniendo para abordar estos retos, ahorrando tiempo, reduciendo costes y mejorando la precisión del cumplimiento normativo. Así es como lo hace:
- Datos fragmentados: la IA centraliza la información dispersa y automatiza el análisis en todos los sistemas.
- Procesos manuales: la IA se encarga de tareas repetitivas como la recopilación de pruebas, la redacción de políticas y las pruebas de control.
- Detección de riesgos limitada: la supervisión continua y el análisis predictivo sustituyen a las revisiones periódicas obsoletas.
- Limitaciones de recursos: la IA amplía los esfuerzos de GRC sin necesidad de personal adicional.
- Confianza en la IA: la transparencia, las pistas de auditoría y los resultados explicables garantizan la rendición de cuentas.
Las empresas que utilizan IA informan de una reducción de hasta el 50 % en el tiempo dedicado a tareas de cumplimiento normativo y de un 40 % en los costes. Herramientas como ISMS Copilot agilizan las operaciones y ayudan a los equipos a gestionar de forma eficiente múltiples marcos normativos, como ISO 27001 y SOC 2. ¿Está listo para descubrir cómo la IA puede simplificar el GRC en su organización? Siga leyendo.
Desafío 1: Datos fragmentados y problemas de integración
Cómo afecta la fragmentación de datos a la escalabilidad de GRC
Los datos fragmentados, dispersos entre hojas de cálculo, herramientas y sistemas, crean silos que obstaculizan la gestión eficaz del riesgo y el cumplimiento normativo. Esta fragmentación es uno de los mayores obstáculos para ampliar las operaciones de gobernanza, riesgo y cumplimiento (GRC).
Cuando los datos de GRC están dispersos, las organizaciones se ven obligadas a depender de procesos inconexos y conjeturas. Sin herramientas integradas para clasificar, analizar y presentar la información de forma adecuada, las lagunas en la supervisión del cumplimiento normativo son inevitables. Las revisiones manuales suelen abarcar solo una parte de las transacciones, lo que deja margen para que los fraudes o los incumplimientos normativos pasen desapercibidos.
Tomemos como ejemplo las auditorías. Los equipos que gestionan múltiples marcos a menudo tienen que extraer manualmente datos de diversas fuentes (sistemas de tickets, registros SIEM, repositorios de documentos) solo para prepararse. Este proceso no solo requiere mucho tiempo, sino que también es propenso a errores e inconsistencias en los informes.
A medida que las empresas crecen, el reto se intensifica. La expansión a nuevas ubicaciones, la incorporación de más empleados o la adopción de marcos adicionales multiplican la carga de trabajo. Depender de la recopilación manual de datos se vuelve insostenible. Los sistemas GRC independientes complican aún más las cosas con integraciones costosas y flujos de trabajo que varían mucho entre los equipos.
Esta cuestión no es solo técnica. La colaboración aislada entre departamentos, como seguridad, TI y cumplimiento normativo, crea puntos ciegos. Por ejemplo, si el departamento de TI implementa un nuevo control sin notificarlo al departamento de cumplimiento normativo, o si el equipo de seguridad identifica un riesgo que los equipos de auditoría nunca abordan, la organización termina teniendo una comprensión incompleta de su exposición al riesgo.
Estas deficiencias ponen de relieve la necesidad de adoptar un enfoque más unificado, en el que la IA pueda desempeñar un papel transformador al permitir una integración fluida de los datos y una supervisión continua del cumplimiento normativo.
Soluciones de IA para la integración de datos
Las plataformas basadas en inteligencia artificial abordan estos retos centralizando los datos y automatizando su análisis. En lugar de depender de la consolidación manual, la inteligencia artificial puede procesar y analizar el 100 % de los datos de una organización en tiempo real, descubriendo patrones y anomalías que los métodos de muestreo tradicionales podrían pasar por alto.
Los sistemas de IA están diseñados para gestionar grandes volúmenes de datos procedentes de múltiples fuentes de forma rápida y eficiente. Proporcionan información en tiempo real y análisis predictivos, lo que ayuda a las organizaciones a tomar decisiones informadas y proactivas. Esta supervisión continua garantiza que los problemas de cumplimiento se señalen a medida que surgen, en lugar de descubrirse durante las revisiones periódicas.
Por ejemplo, una plataforma de IA puede extraer simultáneamente datos de su infraestructura en la nube, analizar registros de herramientas de seguridad, revisar sistemas de gestión de identidades y evaluar la documentación almacenada en su base de conocimientos. A continuación, compara esta información con los requisitos de cumplimiento de marcos como ISO 27001 o SOC 2, identificando tanto las áreas de cumplimiento como las posibles deficiencias.
«El problema de la IA general es que es buena en todo, pero no destaca en nada. Eso supone un gran riesgo en materia de cumplimiento normativo». - ISMS Copilot
Las soluciones de IA especializadas y adaptadas al GRC son esenciales. Las herramientas de uso general, como ChatGPT o Claude, pueden resultar útiles en algunos contextos, pero su conocimiento limitado u obsoleto de los marcos de cumplimiento normativo puede dar lugar a orientaciones poco fiables y resultados que no están preparados para las auditorías. Para las organizaciones que gestionan marcos complejos como NIST o SOC 2, es fundamental contar con una solución de IA diseñada específicamente para el cumplimiento normativo.
ISMS Copilot es una de esas plataformas. Ofrece funciones diseñadas para optimizar el trabajo de cumplimiento normativo. Por ejemplo, sus espacios de trabajo permiten a las organizaciones organizar las tareas de cumplimiento por cliente o proyecto. Cada espacio de trabajo conserva instrucciones específicas, archivos cargados, historial de conversaciones y configuraciones exclusivas de ese compromiso, lo que reduce el riesgo de que la información se mezcle. Esto crea un único centro de gestión para múltiples proyectos de cumplimiento que, de otro modo, podrían permanecer desconectados.
La plataforma también permite cargar y analizar documentos, como archivos PDF, Excel y Word, para tareas como el análisis de deficiencias, la comprobación del cumplimiento normativo y la alineación de pruebas con marcos específicos. Esto elimina la necesidad de consolidar los datos manualmente, lo que ahorra tiempo y reduce los errores.
Las organizaciones que adoptan la integración de datos impulsada por la IA experimentan mejoras significativas. Entre ellas se incluyen una mayor productividad, ahorro de costes, una toma de decisiones más rápida y operaciones más eficientes. Al analizar continuamente todos los datos en lugar de basarse en muestras, la IA garantiza un cumplimiento normativo completo, cubriendo las lagunas que los métodos tradicionales podrían pasar por alto.
Sin embargo, para que la IA sea eficaz, la calidad de los datos es fundamental. Las organizaciones deben garantizar que sus datos sean precisos, completos y accesibles. Una mala calidad de los datos puede socavar la capacidad de la IA para proporcionar información fiable, por lo que es esencial contar con prácticas sólidas de gobernanza de datos.
De cara al futuro, la integración de la IA con tecnologías como blockchain, IoT y 5G ofrece un potencial aún mayor para GRC. Blockchain puede mejorar la integridad de los datos con registros de auditoría inmutables, mientras que los dispositivos IoT proporcionan una supervisión de riesgos en tiempo real en activos físicos y digitales. En combinación con la IA, estas tecnologías pueden crear estrategias de GRC más completas y resistentes.
Desafío 2: Procesos de cumplimiento manuales y lentos
El coste del trabajo manual de cumplimiento normativo
Los procesos manuales de cumplimiento normativo pueden ralentizar las operaciones de gobernanza, riesgo y cumplimiento (GRC). Los equipos suelen dedicar innumerables horas a redactar políticas, recopilar pruebas, realizar un seguimiento de las actualizaciones normativas y gestionar la documentación de múltiples marcos. Estas tareas repetitivas consumen recursos valiosos que podrían utilizarse mejor para la gestión estratégica de riesgos o para impulsar los objetivos empresariales.
El problema solo aumenta a medida que las organizaciones crecen. Como se menciona en el Desafío 1, ampliar las operaciones significa abordar las ineficiencias. Añadir marcos como ISO 27001, SOC 2 o NIST 800-53 aumenta la carga de trabajo de forma exponencial. Lo que funciona para una pequeña empresa emergente se desmorona a escala empresarial. Depender de hojas de cálculo y de la coordinación por correo electrónico simplemente no es suficiente cuando se gestionan más de 1000 proveedores o se mantienen certificaciones en diversas jurisdicciones.
Este «impuesto de cumplimiento» obliga a los equipos técnicos y comerciales a recopilar pruebas repetidamente, lo que interrumpe sus responsabilidades principales y crea fricciones entre los departamentos.
Las presiones presupuestarias empeoran la situación. Según el informe State of Trust Report de Vanta, citado por la Cloud Security Alliance, el 60 % de las empresas han reducido sus presupuestos de TI o tienen previsto hacerlo. A pesar de ello, las organizaciones se enfrentan a una demanda cada vez mayor por parte de los clientes, los reguladores y los socios para que demuestren su cumplimiento normativo. Se espera que amplíen la cobertura de GRC sin aumentar la plantilla ni los presupuestos.
Los procesos manuales también provocan inconsistencias en los formatos y la precisión de las políticas, lo que deja lagunas que las auditorías pueden sacar a la luz. La gestión de proveedores basada en hojas de cálculo puede funcionar para unos pocos cientos de proveedores, pero se colapsa ante la carga que supone gestionar miles de proveedores y tomar decisiones rápidas sobre los riesgos.
Los calendarios de presentación de informes obsoletos agravan aún más el problema. Sin actualizaciones frecuentes, los datos sobre riesgos quedan desfasados, lo que limita la gestión proactiva. Como señala CyberArrow, los sistemas heredados y los flujos de trabajo manuales no pueden seguir el ritmo de la creciente complejidad, lo que deja a los equipos de cumplimiento normativo desbordados y con exceso de trabajo. Estos retos ponen de relieve la necesidad de soluciones más inteligentes y automatizadas.
Cómo la IA automatiza los flujos de trabajo de cumplimiento normativo
La IA ofrece una solución revolucionaria para estas ineficiencias manuales. Al automatizar los flujos de trabajo de cumplimiento normativo, la IA transforma la forma en que las organizaciones gestionan las tareas de GRC. Por ejemplo, la IA puede redactar políticas en solo unos minutos. Estos primeros borradores no son apresurados ni de baja calidad: las plataformas especializadas, entrenadas en normas de cumplimiento, producen documentación que se ajusta a los requisitos normativos y cumple con las expectativas de los auditores.
Las plataformas modernas de IA también simplifican la recopilación de pruebas al integrarse directamente con servicios en la nube, sistemas de identidad y herramientas de gestión de incidencias. Las pruebas de control y las capturas de pantalla se actualizan continuamente, por lo que no es necesario realizar preparativos manuales de última hora antes de las auditorías. Este enfoque permite un control continuo del cumplimiento normativo, lo que permite a los equipos detectar y solucionar problemas rápidamente, en lugar de esperar a las revisiones anuales.
El procesamiento del lenguaje natural (NLP) mejora aún más este proceso. La IA puede asignar textos normativos a controles específicos, lo que agiliza la evaluación de las deficiencias. Cuando cambian las normativas, la IA identifica rápidamente las actualizaciones y sugiere ajustes, lo que elimina la necesidad de realizar revisiones manuales de documentos extensos que requieren mucho tiempo.
Para las organizaciones que manejan múltiples marcos, la IA ofrece una eficiencia aún mayor. En lugar de mantener documentación separada para cada marco, la IA mapea los controles entre ellos automáticamente. Las actualizaciones en un área se propagan a los controles relacionados, creando un enfoque unificado y escalable para las operaciones de GRC.
Tomemos como ejemplo herramientas especializadas de IA como ISMS Copilot. Estas plataformas aprovechan los conocimientos de más de 30 marcos para optimizar tareas como la redacción de políticas, el análisis de documentos y la preparación de auditorías. Pueden analizar los documentos cargados, ya sean PDF, archivos Excel o documentos Word, en busca de lagunas y comprobaciones de cumplimiento, lo que ahorra a los equipos el tedioso trabajo de recopilación que suele ser necesario antes de una auditoría. Lo que antes llevaba semanas, ahora se puede completar en días, lo que libera a los profesionales del cumplimiento normativo para que se centren en tareas más generales, como la interpretación de riesgos y la estrategia de gobernanza.
Más allá de la velocidad, los flujos de trabajo impulsados por la IA mejoran la precisión. Los procesos automatizados aplican las normas de cumplimiento de forma coherente, lo que reduce los errores y las variaciones que suelen producirse con el trabajo manual. Las comprobaciones de validación y las plantillas estandarizadas garantizan además una documentación de alta calidad con menos lagunas.
Sin embargo, la adopción de la IA para el cumplimiento normativo requiere una planificación cuidadosa. Comenzar con proyectos piloto en áreas de bajo riesgo puede ayudar a las organizaciones a tantear el terreno antes de ampliar la escala. La calidad de los datos es fundamental: los sistemas de IA necesitan información precisa y completa para ofrecer resultados fiables. La integración de la IA en los sistemas existentes también exige una preparación minuciosa, especialmente cuando se trata de plataformas antiguas y datos fragmentados.
La formación y la gestión del cambio son igualmente importantes. A medida que la IA se encarga de las tareas rutinarias, los equipos tendrán que centrar su atención en interpretar los datos y aportar conocimientos estratégicos. Una comunicación clara sobre cómo la IA complementa, en lugar de sustituir, la experiencia humana puede aliviar la resistencia y garantizar una transición fluida.
Desafío 3: Detección y supervisión limitadas de riesgos
Problemas con la detección tradicional de riesgos
Los sistemas GRC tradicionales tienen un gran defecto: se basan en pruebas periódicas, que solo examinan una pequeña parte de las actividades. Esto deja enormes puntos ciegos en los que los fallos de control, las infracciones de las políticas o las actividades fraudulentas pueden pasar desapercibidos hasta que causan daños reales.
Pero el problema va más allá del muestreo limitado. Las pruebas estáticas basadas en listas de verificación simplemente no pueden seguir el ritmo acelerado de las operaciones comerciales modernas. Los riesgos que surgen entre los ciclos de revisión a menudo permanecen ocultos. Los registros de riesgos quedan rápidamente desactualizados, los indicadores clave se quedan atrás con respecto a los eventos en tiempo real y los altos directivos se quedan con informes obsoletos que se centran en lo que sucedió el trimestre anterior en lugar de ofrecer información sobre dónde podrían estar surgiendo nuevos riesgos.
Tomemos este ejemplo: las pruebas trimestrales en el sector minorista estadounidense pueden pasar por alto los fraudes de desarrollo lento ocultos en las transacciones rutinarias. En el sector sanitario, las evaluaciones anuales de los proveedores a menudo no detectan los riesgos que evolucionan con el tiempo. Del mismo modo, las empresas de SaaS que realizan revisiones manuales de acceso una o dos veces al año suelen pasar por alto el aumento progresivo de privilegios, es decir, cuando los empleados cambian de funciones y conservan un acceso excesivo, lo que deja vulnerabilidades que podrían explotarse mucho antes de la siguiente revisión.
Como se mencionó anteriormente en el Desafío 1, los datos fragmentados complican aún más la detección eficaz de riesgos. Los sistemas GRC heredados suelen extraer información de un conjunto limitado de fuentes (certificaciones de políticas, auditorías básicas y algunas herramientas de seguridad), mientras que ignoran flujos de datos más ricos, como registros detallados, registros transaccionales, eventos de RR. HH. y métricas de rendimiento de los proveedores. Esta fragmentación es especialmente problemática para la gestión de riesgos de terceros. Los patrones ocultos en los contratos, los acuerdos de nivel de servicio, los informes de incidentes y los cuestionarios de seguridad suelen indicar una disminución de la fiabilidad de un proveedor, pero las revisiones manuales rara vez detectan estas pistas hasta que una infracción o una interrupción obligan a tomar medidas.
La Cloud Security Alliance subraya este punto: los procesos manuales y la recopilación estática de pruebas no proporcionan una visión completa de la seguridad y el cumplimiento, especialmente a medida que las organizaciones crecen y aumentan los volúmenes de datos. El desajuste entre las comprobaciones periódicas y manuales y la naturaleza continua de los riesgos modernos hace que las organizaciones se vean obligadas a estar constantemente poniéndose al día. Para hacer frente a estos retos, se necesita un enfoque más inteligente y dinámico: la supervisión y predicción de riesgos basada en la inteligencia artificial.
Supervisión y predicción de riesgos impulsadas por IA
La IA está cambiando las reglas del juego al permitir un control continuo en tiempo real, y no solo durante las revisiones programadas. A diferencia de los métodos tradicionales que se basan en el muestreo, la IA analiza conjuntos de datos completos procedentes de sistemas transaccionales, registros de acceso, herramientas de seguridad, plataformas de tickets y feeds de proveedores. Este cambio del análisis parcial al análisis de la población completa permite detectar riesgos que los métodos de muestreo tradicionales simplemente pasan por alto.
Así es como funciona: los sistemas basados en inteligencia artificial recopilan y analizan continuamente diversos flujos de datos: transacciones financieras, registros de aplicaciones, cambios en el acceso de los usuarios, eventos de RR. HH., análisis de vulnerabilidades, tickets de incidentes y métricas de rendimiento de los proveedores. Mediante técnicas avanzadas como el reconocimiento de patrones, la agrupación y la detección de anomalías, estos sistemas pueden identificar riesgos y probar controles de forma continua, algo que las revisiones manuales nunca podrían lograr.
Por ejemplo, los modelos de detección de anomalías aprenden qué es «normal» para los usuarios, los sistemas, los proveedores o los procesos. A continuación, señalan cualquier cosa que se desvíe de esas normas. En los controles financieros, un modelo de IA podría detectar importes de facturas inusuales, combinaciones inesperadas de proveedores y bancos, o aprobaciones fuera del horario laboral. En cuanto a la gobernanza del acceso, podría destacar horas de inicio de sesión anormales, geolocalizaciones sospechosas o aumentos repentinos de privilegios.
La IA también reduce el ruido al filtrar las variaciones benignas, como los cambios estacionales en la actividad, y centrarse únicamente en los patrones estrechamente relacionados con los riesgos potenciales. Esto permite a los equipos de GRC priorizar las alertas más críticas en lugar de perder tiempo en desviaciones menores. Los umbrales estadísticos y la puntuación del aprendizaje automático ayudan a distinguir entre anomalías inofensivas y señales de alerta reales.
La supervisión de riesgos de terceros es otra área en la que destaca la IA. Al procesar múltiples flujos de datos simultáneamente, la IA puede detectar señales de alerta tempranas, como un aumento de los incidentes menores, retrasos en el cumplimiento de los acuerdos de nivel de servicio (SLA) o cambios en las calificaciones cibernéticas de un proveedor. En lugar de esperar a las revisiones anuales, las organizaciones obtienen actualizaciones continuas sobre el estado de los proveedores, lo que les permite abordar los problemas antes de que se agraven.
El modelado predictivo va aún más allá al estimar la probabilidad y el impacto potencial de los riesgos futuros. Mediante el análisis de incidentes históricos, fallos de control y contexto empresarial, estos modelos pueden predecir qué controles son más propensos a fallar, qué proveedores corren un mayor riesgo de sufrir incidentes de seguridad o qué unidades de negocio podrían enfrentarse a retos de cumplimiento normativo en función de las cargas de trabajo actuales, la dotación de personal y la actividad de cambio.
Esta información permite a las organizaciones adoptar medidas preventivas, ya sea reforzando controles específicos, impartiendo formación específica o supervisando de cerca a determinados proveedores o procesos. Gracias al análisis predictivo, los equipos de GRC pueden pasar de la elaboración de informes reactivos a una gestión proactiva de los riesgos, ofreciendo a los ejecutivos previsiones prospectivas y recomendaciones prácticas.
Para las empresas que gestionan múltiples marcos de seguridad, como ISO 27001, SOC 2 o NIST 800-53, las herramientas de IA como ISMS Copilot añaden otra capa de inteligencia. Estas herramientas interpretan las alertas y anomalías en el contexto de los requisitos específicos del marco, sugieren medidas correctivas alineadas con las mejores prácticas e incluso generan documentación lista para los auditores. También pueden destacar cómo un solo evento de riesgo afecta a múltiples marcos, como una configuración incorrecta de la nube que afecta a los controles del anexo A de la norma ISO 27001, la serie SOC 2 CC y las familias NIST 800-53, lo que proporciona una visión más completa de los riesgos de cumplimiento.
Implementación de la supervisión basada en inteligencia artificial
La implementación de la supervisión de riesgos basada en IA requiere una planificación cuidadosa. Comience por evaluar su configuración actual de GRC: trace un mapa de los procesos, herramientas y fuentes de datos existentes para identificar dónde la IA puede aportar más valor. Áreas como las pruebas de control de gran volumen o la supervisión de terceros suelen ser buenos puntos de partida. Es fundamental contar con una sólida gobernanza de los datos, que garantice la calidad de los mismos, la coherencia de los identificadores en todos los sistemas, unas políticas de conservación adecuadas y unas integraciones seguras. Sin datos limpios y bien organizados, los sistemas de IA no funcionarán con eficacia.
Lo mejor es adoptar un enfoque por fases. Comience con proyectos piloto dirigidos a casos de uso específicos, como la supervisión continua de los controles clave de la ley SOX o los proveedores de alto riesgo. Realice un seguimiento de métricas como los falsos positivos, los tiempos de respuesta y la reducción de incidentes para ajustar el sistema antes de ampliarlo. Defina claramente los indicadores y umbrales de riesgo, como patrones de inicio de sesión inusuales o cambios excesivos de privilegios, para que los modelos de IA se ajusten a la tolerancia al riesgo de su organización.
A lo largo de la implementación, establezca estructuras de gobernanza claras para supervisar el rendimiento del modelo, la configuración y los procesos de escalamiento. Los ciclos de retroalimentación periódicos, en los que los equipos de riesgo y auditoría revisan los resultados de la IA, perfeccionan los modelos y documentan las intervenciones exitosas, son esenciales para generar confianza y garantizar que el sistema ofrezca resultados significativos a medida que evolucionan las condiciones. Al comenzar con pasos pequeños y escalar de manera cuidadosa, las organizaciones pueden aprovechar todo el potencial de la IA para una gestión de riesgos más inteligente y eficaz.
Reto 4: Ampliar el GRC sin añadir recursos
Límites de recursos en la ampliación de las operaciones de GRC
En todo Estados Unidos, los equipos de GRC (gobernanza, riesgo y cumplimiento) se enfrentan a una dura realidad: las exigencias de cumplimiento se disparan, pero los presupuestos y los niveles de personal se mantienen estancados o, lo que es peor, disminuyen. Con el aumento de las leyes estatales de privacidad, las regulaciones específicas de cada sector y los requisitos federales, las organizaciones también gestionan una lista cada vez mayor de proveedores, plataformas en la nube y datos. Sin embargo, muchos programas de GRC siguen dependiendo de herramientas obsoletas, como hojas de cálculo y cadenas de correo electrónico, que simplemente no pueden seguir el ritmo.
Este desequilibrio plantea un grave problema. Las obligaciones en materia de riesgos crecen exponencialmente, pero el tamaño de los equipos aumenta a un ritmo mucho más lento. Los responsables de GRC se ven obligados a tomar decisiones difíciles: permitir lagunas en la cobertura, arriesgarse a que los empleados se agoten o no cumplir objetivos empresariales críticos. Según la Cloud Security Alliance, el 60 % de las empresas ya han recortado o tienen previsto recortar sus presupuestos de TI, a pesar de que los clientes y los reguladores exigen medidas de seguridad y cumplimiento más estrictas. ¿El resultado? Se espera que los equipos hagan más con menos, lo que lleva a compromisos difíciles.
El impacto se nota a diario. Los retrasos se acumulan, las evaluaciones de riesgos se retrasan y las respuestas a los cuestionarios de seguridad se ralentizan hasta casi detenerse. En lugar de centrarse en analizar los riesgos o asesorar a la empresa, los equipos dedican la mayor parte de su tiempo a perseguir a las partes interesadas, recopilar pruebas y preparar informes. Métricas como el tiempo medio de reparación (MTTR) de los riesgos identificados suelen alargarse de días a semanas, o incluso meses, porque se requiere una intervención manual en cada paso. La diligencia debida de los proveedores y los resultados de las auditorías tardan más en completarse, lo que frustra a los equipos de ventas y a las unidades de negocio deseosos de cerrar acuerdos o lanzar nuevos productos.
El aumento de las relaciones con terceros añade aún más tensión. A medida que las empresas adoptan más herramientas SaaS y servicios en la nube, el número de proveedores que requieren supervisión se dispara. Cada relación con un proveedor implica la debida diligencia, la revisión de contratos, la recopilación de pruebas y la supervisión continua. Gestionar esto con hojas de cálculo puede funcionar para unos pocos cientos de proveedores, pero se vuelve inmanejable cuando se trata de más de 1000 proveedores. Sin automatización, cada nuevo proveedor añade una carga de trabajo casi lineal, lo que abruma a los equipos pequeños y deja a muchos socios sin evaluar adecuadamente, a pesar de los riesgos que plantean.
Aumentar la plantilla no es una solución sostenible, ya que incrementa los costes sin abordar la creciente complejidad de las normativas y los riesgos. Las operaciones de GRC, que requieren mucha mano de obra, tienen dificultades para proporcionar la información en tiempo real necesaria para subsanar las deficiencias, detectar los problemas con rapidez y evitar tener que actuar de forma reactiva. Este enfoque ralentiza los ciclos de ventas, aumenta los costes de auditoría y dificulta que las empresas se adapten rápidamente a nuevos mercados o lancen productos. Cada cambio genera más trabajo manual, lo que crea cuellos de botella en toda la organización.
Hoy en día, los consejos de administración y los ejecutivos esperan que los equipos de GRC proporcionen información continua y en tiempo real, algo que los modelos manuales basados en el número de empleados no pueden lograr. Los métodos tradicionales de revisiones periódicas y pruebas basadas en muestras no bastan para proporcionar la supervisión integral que requieren las empresas modernas. Para satisfacer estas demandas, el GRC necesita un cambio transformador, y aquí es donde entran en juego las soluciones basadas en la inteligencia artificial.
Cómo la IA escala el GRC de manera eficiente
Las plataformas GRC con IA están cambiando las reglas del juego, ya que permiten gestionar las crecientes exigencias de cumplimiento normativo sin necesidad de aumentar la plantilla. Al automatizar tareas repetitivas como la recopilación de pruebas, las pruebas de control, la asignación de políticas y la generación de informes, la IA permite a los equipos abarcar mucho más sin aumentar los costes. Esto rompe el vínculo entre la carga de trabajo de GRC y el número de empleados, lo que permite a los equipos ampliar sus operaciones de forma eficaz.
La automatización es la columna vertebral de los programas GRC escalables. El aprendizaje automático puede procesar grandes cantidades de datos, probar continuamente los controles y señalar problemas, todo ello sin depender de revisiones manuales basadas en muestras. Por ejemplo, las herramientas de IA pueden extraer automáticamente pruebas de las plataformas en la nube y las herramientas de seguridad, asignarlas a los requisitos de control y actualizar los paneles de control en tiempo real. Este cambio del muestreo manual a la automatización a gran escala garantiza una supervisión completa, incluso a medida que crecen la infraestructura y los volúmenes de datos.
El procesamiento del lenguaje natural (NLP) añade otra capa de eficiencia. La IA puede leer y clasificar políticas, contratos y normativas, y luego sugerir asignaciones de control e identificar lagunas, lo que elimina la necesidad de revisiones manuales línea por línea. En cuanto a la gestión de proveedores, la IA puede agilizar las evaluaciones de riesgos rellenando previamente los datos basándose en registros históricos, calificaciones externas y divulgaciones públicas. De este modo, los analistas humanos pueden centrarse únicamente en los casos de mayor riesgo, lo que ahorra tiempo y recursos.
Para las organizaciones que manejan múltiples marcos de seguridad como ISO 27001, SOC 2 o NIST 800-53, la IA ofrece herramientas especializadas para simplificar el proceso. Tomemos como ejemplo ISMS Copilot. Conocido como «el ChatGPT de la norma ISO 27001», ayuda a los equipos a gestionar más de 30 marcos mediante la generación de orientaciones, plantillas y respuestas de auditoría personalizadas. En lugar de contratar a expertos adicionales, los equipos pueden confiar en la IA para redactar políticas, trazar controles y responder a los auditores, lo que maximiza la eficiencia sin aumentar la plantilla.
Las ventajas financieras del GRC basado en IA son difíciles de ignorar. Las empresas informan de una reducción de los puntos de contacto manuales por prueba de control, ciclos de certificación más rápidos y reducciones significativas en los costes de auditoría. Estos ahorros provienen de una menor dependencia de consultores externos, menos hallazgos normativos y ciclos de ventas más rápidos gracias a respuestas de cumplimiento más rápidas y fiables.
Para empezar, las organizaciones deben centrarse en un caso de uso de bajo riesgo, como la automatización de la recopilación de pruebas para un único marco, y ampliarlo a medida que vean resultados. Es esencial adoptar un enfoque basado en los datos: unos registros y datos de control precisos y bien organizados son fundamentales para que los sistemas de IA funcionen con eficacia.
Las colaboraciones entre los equipos de GRC, TI y jurídico también son fundamentales. Para alcanzar el éxito, es esencial contar con directrices claras para el uso de la IA, supervisión humana para las decisiones críticas y formación del personal para pasar de tareas administrativas a trabajo estratégico. Elegir plataformas de IA modulares que se integren a la perfección con los sistemas existentes puede ayudar a evitar costosas reformas y, al mismo tiempo, ofrecer mejoras inmediatas.
Una vez que la IA se encarga de las tareas repetitivas, las funciones de GRC pueden pasar a actividades de mayor valor, como el análisis de riesgos, la participación de las partes interesadas y el asesoramiento estratégico. Los analistas pueden interpretar la información proporcionada por la IA, ajustar las estrategias de riesgo y trabajar con equipos de toda la empresa para integrar los controles en las operaciones diarias. Los líderes pueden reasignar el tiempo dedicado a la recopilación manual de pruebas a la planificación de escenarios, la mejora continua de los controles y la presentación de informes al consejo de administración. Esto no solo aumenta el valor del equipo de GRC, sino que también mantiene estables los niveles de personal, o incluso los reduce.
Para demostrar el valor de la IA, las organizaciones deben realizar un seguimiento de métricas como los tiempos de finalización de las auditorías, las horas dedicadas a la recopilación de pruebas, el número de proveedores evaluados y el porcentaje de controles probados de forma continua. Estas cifras pueden ayudar a justificar las inversiones en automatización, incluso con presupuestos ajustados, y demostrar que la IA no es solo un coste, sino una herramienta estratégica que ayuda a los programas de GRC a crecer junto con el negocio. Al hacer que el cumplimiento normativo sea más escalable, la IA refuerza la capacidad de la organización para adaptarse y prosperar en un panorama normativo complejo.
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Reto 5: Generar confianza en las soluciones GRC basadas en IA
El problema de la transparencia en la IA para GRC
Aunque la IA puede optimizar las tareas de cumplimiento normativo, los equipos de GRC suelen mostrarse reticentes a adoptarla por completo debido a su falta de transparencia. Los resultados, como puntuaciones de riesgo sin explicación, indicadores de control o recomendaciones de políticas, pueden parecer una caja negra, lo que supone un problema importante en sectores regulados en los que la claridad no es solo algo deseable, sino obligatorio.
Tomemos como ejemplo los flujos de trabajo diarios de GRC. Un sistema de IA podría marcar a un proveedor como «de alto riesgo», pero no explicar por qué: ¿se debe a su situación financiera, sus prácticas de seguridad, su ubicación o a algo completamente distinto? Una herramienta de pruebas de control podría identificar una deficiencia, pero no especificar qué documentos, registros o tickets no cumplen los requisitos. Del mismo modo, una herramienta de gestión de políticas podría recomendar cambios sin vincularlos a las cláusulas o normas reglamentarias exactas. Sin un razonamiento claro, los analistas de GRC se ven obligados a realizar ingeniería inversa de estos resultados, lo que supone una pérdida de tiempo y, en ocasiones, el descarte total de las sugerencias de la IA, ya que no pueden defenderlas ante los auditores o los reguladores.
Esta falta de claridad también socava la rendición de cuentas. Los reguladores esperan que las organizaciones muestren exactamente cómo se toman las decisiones de cumplimiento, incluidas las fuentes de datos y las aprobaciones humanas involucradas. Si una evaluación de riesgos basada en la IA da lugar a una infracción o a una violación de la normativa, los ejecutivos deben demostrar que han ejercido una supervisión adecuada en lugar de confiar ciegamente en un algoritmo. Para sectores como el financiero y el sanitario, esto significa documentar cómo funcionan los sistemas de IA, los datos en los que se basan, sus limitaciones y el papel de los revisores humanos. Sin este nivel de explicabilidad, cumplir los requisitos de auditoría en materia de repetibilidad y documentación defendible resulta casi imposible.
Los equipos de GRC se juegan mucho. A diferencia de los equipos de marketing o ventas, que pueden experimentar con la IA, los profesionales del cumplimiento normativo se enfrentan a un escrutinio regulatorio directo, multas e incluso responsabilidad personal. Los ejemplos pasados de errores de IA, como alucinaciones, resultados sesgados o clasificaciones erróneas, han hecho que los responsables de GRC se muestren cautelosos. Les preocupa que puedan surgir los mismos problemas en la puntuación de riesgos o la supervisión del cumplimiento, lo que daría lugar a decisiones erróneas con graves consecuencias. Cuando la IA funciona como una «caja negra», es casi imposible detectar estos errores antes de que causen daños.
Las juntas directivas también exigen algo más que información generada por la IA: quieren comprender el razonamiento que hay detrás. Por ejemplo, si un director de seguridad de la información presenta métricas de riesgo basadas en la IA, los miembros de la junta preguntarán: ¿Qué supuestos se han utilizado? ¿Qué datos se han utilizado? ¿Qué fiabilidad tienen estas cifras? Sin respuestas sólidas, la credibilidad de la IA se desmorona y los responsables de la toma de decisiones suelen volver a los procesos manuales, aunque estos sean más lentos y menos eficientes.
Las plataformas GRC actuales suelen basarse en flujos de trabajo rígidos que oscurecen la lógica de decisión y limitan la personalización. Para ampliar realmente los esfuerzos de GRC, las organizaciones necesitan una IA que no solo automatice, sino que también explique su razonamiento. Abordar esta cuestión de transparencia requiere una gobernanza sólida de la IA, un tema que trataremos a continuación.
Funciones de gobernanza y transparencia de la IA
Para cerrar las brechas de transparencia, las organizaciones deben establecer medidas sólidas de gobernanza de la IA. Esto garantiza la rendición de cuentas y genera confianza en los procesos automatizados. Los equipos de GRC deben tratar la IA como una herramienta que requiere la misma supervisión rigurosa que cualquier otro riesgo de cumplimiento.
Un buen primer paso es crear un marco formal de gobernanza de la IA. Los programas avanzados de GRC definen políticas claras de uso de la IA, especificando los casos de uso aprobados, los límites de los datos y cuándo es obligatoria la participación humana. Por ejemplo, la IA podría redactar el texto de las políticas o rellenar previamente las evaluaciones de riesgo de los proveedores, pero seguiría siendo necesaria la aprobación humana antes de finalizar las calificaciones de riesgo o presentar las respuestas a las auditorías. Estas políticas garantizan que, aunque la IA apoye la toma de decisiones, la responsabilidad última siga recayendo en los revisores humanos.
Otra práctica clave es mantener un inventario de modelos y una clasificación de riesgos. Las organizaciones deben documentar todos los modelos de IA utilizados en GRC, evaluar su nivel de riesgo y aplicar controles más estrictos a las aplicaciones de mayor riesgo. Por ejemplo, una herramienta de IA que intervenga en la presentación de informes reglamentarios o en decisiones de cumplimiento normativo relacionadas con los clientes se sometería a una validación y supervisión más exhaustivas que una utilizada para la síntesis de documentos internos. Este enfoque alinea la supervisión de la IA con las prácticas de GRC existentes, lo que hace que los resultados de la IA sean auditables y fiables.
Las herramientas especializadas de IA para GRC se han diseñado con la transparencia como característica fundamental. A diferencia de las plataformas genéricas de IA, estas herramientas están diseñadas para ajustarse a normas específicas como ISO 27001, SOC 2, NIST 800-53 e HIPAA. Citan cláusulas exactas o identificadores de control cuando recomiendan cambios, lo que hace que sus resultados sean verificables. Estas herramientas también se integran con repositorios de pruebas, sistemas de tickets y registros de riesgos, lo que garantiza que cada hallazgo esté vinculado a artefactos concretos, como documentos, registros o configuraciones del sistema. Este nivel de trazabilidad permite a los auditores seguir las recomendaciones de la IA hasta sus datos de origen, tal y como harían con el trabajo generado por humanos.
Las pistas de auditoría son otro elemento imprescindible. Las organizaciones deben dar prioridad a las plataformas que registran cada interacción (solicitudes, respuestas de IA, ediciones de los usuarios, marcas de tiempo y aprobaciones) en registros inmutables. Estos registros deben ser lo suficientemente detallados como para reconstruir la toma de decisiones durante las auditorías o investigaciones. El control de versiones de los modelos, las indicaciones y los resultados generados (como registros de riesgos o actualizaciones de políticas) garantiza que se puedan rastrear los cambios a lo largo del tiempo. Cuando los reguladores o auditores cuestionan una decisión de cumplimiento, los equipos pueden proporcionar un registro completo que muestre lo que recomendó la IA, en qué datos se basó y quién aprobó o rechazó finalmente el resultado.
«Nuestra IA no busca en todo Internet. Solo utiliza nuestra propia biblioteca de conocimientos sobre cumplimiento normativo en el mundo real. Cuando haces una pregunta, obtienes una respuesta directa y fiable».
- ISMS Copilot 2.0
Este enfoque, que basa la IA en conocimientos especializados y seleccionados en lugar de en búsquedas abiertas en Internet, minimiza el riesgo de obtener resultados irrelevantes o incorrectos. Por ejemplo, ISMS Copilot se centra exclusivamente en el cumplimiento de la seguridad de la información en más de 30 marcos. Su base de conocimientos se ha creado a partir de cientos de proyectos de consultoría reales, lo que ofrece una orientación práctica y probada sobre el terreno. Cuando se le pregunta sobre la norma ISO 27001, hace referencia a controles específicos del anexo A (como A.8.20 a A.8.23), lo que garantiza que las recomendaciones sean precisas y verificables. Este tipo de transparencia genera confianza entre los equipos de GRC.
La siguiente tabla destaca las diferencias entre la IA de uso general y la IA GRC diseñada específicamente, haciendo hincapié en la importancia de la transparencia y la rendición de cuentas:
| Aspecto | IA de propósito general | IA GRC diseñada específicamente |
|---|---|---|
| Cobertura del marco | Amplio pero no especializado; puede incluir errores. | Adaptado a marcos específicos (por ejemplo, ISO 27001, SOC 2) |
| Explicabilidad | Limitado; puede que no muestre fuentes o asignaciones. | Vincula los resultados con cláusulas, controles y plantillas exactas. |
| Registro de auditoría | Registro básico, si lo hay. | Registros completos de interacciones, resultados y aprobaciones. |
| Integración con GRC | A menudo independiente | Se integra perfectamente con los flujos de trabajo y los repositorios de pruebas. |
La privacidad y la seguridad de los datos son igualmente importantes. Las industrias reguladas necesitan garantías de que los datos confidenciales relacionados con el cumplimiento normativo no se expondrán ni se utilizarán para entrenar modelos de IA externos. Las herramientas diseñadas específicamente para este fin imponen el acceso basado en roles, las normas de residencia de datos (por ejemplo, el almacenamiento de datos en regiones específicas para cumplir con el RGPD ) y el cifrado de extremo a extremo. Las plataformas que garantizan que los datos de los clientes permanezcan internos abordan una de las mayores preocupaciones de los equipos de cumplimiento normativo.
«Tus datos nunca se utilizan para fines de entrenamiento. Punto. Lo que ocurre en tu Copilot, se queda en tu Copilot».
- ISMS Copilot 2.0
Para medir el éxito de la gobernanza de la IA, las organizaciones deben realizar un seguimiento de los indicadores de confianza a lo largo del tiempo. Estos pueden incluir el porcentaje de resultados de IA aceptados sin modificaciones significativas, las puntuaciones de retroalimentación de los equipos de cumplimiento y riesgo, y la velocidad de los flujos de trabajo, como las evaluaciones de riesgos o las revisiones de pruebas. Si los procesos de IA mejoran la eficiencia sin aumentar los errores, es una señal de que la confianza está creciendo. Los comentarios positivos de los auditores sobre la calidad y la explicabilidad de la documentación, especialmente cuando interviene la IA, validan aún más el marco de gobernanza. Cuando se cuestiona, la capacidad de producir registros detallados, razonamientos y aprobaciones humanas demuestra que el sistema funciona según lo previsto.
Los equipos de GRC deben comenzar con aplicaciones de bajo riesgo y alta transparencia, como el resumen de documentos o la clasificación de pruebas. Estos casos de uso generan confianza antes de ampliar el papel de la IA en áreas más críticas, como la puntuación de riesgos o la supervisión del cumplimiento normativo.
La era del GRC impulsado por la IA: de la automatización a la verdadera inteligencia
Conclusión
Ampliar las plataformas de GRC no tiene por qué significar contratar más personal, lidiar con interminables hojas de cálculo o hacer frente a retrasos en el cumplimiento normativo. Los retos que hemos comentado (datos fragmentados, procesos manuales, detección de riesgos limitada, restricciones de recursos y confianza en la IA) son obstáculos reales que pueden ralentizar a las organizaciones y aumentar su exposición a riesgos innecesarios. Sin embargo, las soluciones basadas en la IA están cambiando las reglas del juego y convirtiendo estos obstáculos en oportunidades para lograr una mayor eficiencia, precisión y crecimiento estratégico.
Analicémoslo: los datos fragmentados se convierten en inteligencia unificada cuando la IA conecta sus registros en la nube, sistemas de tickets, registros de proveedores y repositorios de políticas en una única fuente de información completa. Esto reduce drásticamente el tiempo de conciliación y mejora la visibilidad del control.
Con los datos unificados, los procesos de cumplimiento se transforman. Las tareas manuales dan paso a flujos de trabajo automatizados que se encargan de la recopilación de pruebas, las pruebas de control y los requisitos de mapeo en todos los marcos, todo ello sin necesidad de una intervención humana constante. La detección limitada de riesgos se sustituye por una supervisión continua, lo que permite a la IA escanear cada transacción, configuración y actividad de los proveedores en lugar de basarse en muestras periódicas. Por ejemplo, cuando la IA detecta un acceso inusual a datos de terceros a las 2:00 a. m. dentro del ecosistema de proveedores de un hospital, permite una intervención temprana, lo que podría evitar una violación de la información sanitaria confidencial.
Las limitaciones de recursos se alivian a medida que la IA amplía las operaciones sin necesidad de personal adicional. Una empresa fintech de tamaño medio, por ejemplo, puede gestionar simultáneamente el cumplimiento de las normas ISO 27001, SOC 2 y PCI DSS sin contratar a más miembros para su equipo, gracias al mapeo de controles y la automatización impulsados por la IA.
Generar confianza en la IA también es fundamental. La transparencia y la gobernanza garantizan que los resultados de la IA sean comprensibles y estén listos para ser auditados. Por ejemplo, cuando una institución financiera utiliza IA explicable para realizar pruebas de control, tanto los auditores internos como los reguladores pueden ver claramente por qué se ha señalado un control como ineficaz, con registros de auditoría detallados y puntos de control humanos. Esta claridad genera confianza en la IA y mantiene la defendibilidad de los procesos.
Al adoptar el GRC impulsado por la IA, las organizaciones pueden mejorar su resiliencia, acelerar su entrada en mercados regulados y mantenerse a la vanguardia de las regulaciones estadounidenses y globales en constante evolución. Herramientas como ISMS Copilot proporcionan orientación automatizada, lo que ayuda a los equipos a pasar de un cumplimiento basado en listas de verificación a una gestión de riesgos estratégica y continua.
¿Cuál es el siguiente paso? Empiece poco a poco. Elija un área con mucha fricción, ya sea datos fragmentados, procesos manuales u otro reto, y ponga en marcha un proyecto piloto en el próximo trimestre. Mida el impacto en el ahorro de tiempo, la detección de problemas y los resultados de las auditorías. Implemente la gobernanza de la IA con una supervisión clara y aprobaciones humanas. A partir de ahí, amplíe al riesgo de los proveedores, la respuesta a incidentes y la gestión de riesgos empresariales, integrando la IA con sus plataformas existentes.
La IA no está aquí para sustituir a los profesionales de GRC, sino para potenciarlos. Al hacerse cargo de tareas repetitivas y de bajo valor, la IA libera a los equipos para que se centren en interpretar los riesgos, involucrar a las partes interesadas y proporcionar asesoramiento estratégico. Este cambio transforma las funciones de «verificadores de cumplimiento» a «estrategas de riesgo», lo que hace que el trabajo sea más significativo y atrae y retiene a los mejores talentos. La verdadera pregunta no es si adoptar el GRC impulsado por la IA, sino con qué rapidez se pueden empezar a cosechar los beneficios, como el ahorro de tiempo, la reducción de costes y una gestión de riesgos más sólida, que convierten el cumplimiento normativo en una ventaja competitiva en lugar de en un gasto más.
Preguntas frecuentes
¿Cómo ayuda la IA a abordar los retos que plantean los datos fragmentados en las plataformas GRC?
La IA simplifica el manejo de datos fragmentados en las plataformas GRC al automatizar la integración de datos y garantizar una calidad de datos constante. Al identificar patrones y conexiones entre diversas fuentes de datos, consolida la información, lo que hace que el análisis sea más sencillo y eficiente.
Herramientas como ISMS Copilot van un paso más allá al proporcionar información personalizada y recomendaciones prácticas. Estas soluciones basadas en inteligencia artificial reducen el trabajo manual, aumentan la precisión y ayudan a las organizaciones a mantener el cumplimiento normativo, incluso cuando sus datos se vuelven más complejos.
¿Cuáles son los riesgos de utilizar la IA para el cumplimiento normativo en materia de GRC y cómo pueden abordarlos las organizaciones?
La IA aporta mucho a la hora de mejorar el cumplimiento normativo en materia de GRC, pero no está exenta de retos. Algunos de los principales riesgos son el sesgo en los modelos de IA, las preocupaciones sobre la privacidad de los datos y la dependencia excesiva de las decisiones automatizadas. Por ejemplo, si un sistema de IA se entrena con datos defectuosos o incompletos, podría dar lugar a resultados inexactos o incluso injustos.
Para hacer frente a estos retos, las empresas deben tomar medidas proactivas. Es esencial auditar periódicamente los resultados de la IA tanto en términos de precisión como de equidad. Garantizar que la organización cumpla con las leyes de protección de datos es otra pieza fundamental del rompecabezas. Quizás lo más importante es que la supervisión humana debe seguir siendo una parte clave de cualquier proceso en el que se tomen decisiones importantes. Al combinar las capacidades de la IA con el juicio humano, las empresas pueden lograr el equilibrio adecuado y desarrollar un enfoque más eficaz para el cumplimiento de las normas de GRC.
¿Cómo mejora la IA la detección y supervisión de riesgos en las plataformas GRC?
La IA está transformando la forma en que las plataformas GRC gestionan la detección y supervisión de riesgos mediante la automatización del procesamiento de conjuntos de datos masivos. Esta automatización permite identificar patrones y anomalías de forma más rápida y precisa. A diferencia de los métodos manuales más antiguos, la IA ofrece información en tiempo real y garantiza una supervisión continua, lo que permite a las organizaciones detectar los riesgos a medida que surgen.
Gracias a su capacidad para minimizar los errores humanos y proporcionar análisis predictivos, la IA permite a los equipos hacer frente a las amenazas potenciales antes de que se conviertan en problemas mayores. Esto crea una forma más eficiente y fiable de gestionar los riesgos de cumplimiento y seguridad, lo que permite a las organizaciones ir un paso por delante.