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• Aprender a priorizar y rankear nuestras necesidades: decidir si se debe comenzar por la implantación de modelos que maximicen la eficiencia comercial, minimicen los riesgos o automaticen y simplifiquen procesos internos.
• Conocer las tecnologías que están utilizando los modelos, sus riesgos, así como el cumplimiento en términos éticos, regulatorios, de gobernanza o de protección de datos.
• Entender los principales controles que deben efectuarse para garantizar dicho cumplimiento.
• Aprender a medir el rendimiento que la implantación de los modelos de Inteligencia Artificial puede tener en nuestra organización.
• Decidir si el desarrollo de los modelos de Inteligencia Artificial se lleva a cabo a través de consultores externos o creando equipos propios.
• Estudiar la utilidad de los proyectos piloto de Inteligencia Artificial para testear la idoneidad de la implantación de los modelos, conocer con antelación su potencial, pero también sus limitaciones y minimizar así sus riesgos.
• Conocer las llamadas “auditorías de Inteligencia Artificial” como instrumento de mapeo de los modelos y algoritmos utilizados en la empresa para conocer los posibles riesgos de su aplicación en términos de ética y buen gobierno corporativo.
• Controlar las herramientas de Inteligencia Artificial utilizadas en la organización, y entender el riesgo de no hacerlo.
• Explicar cómo la Inteligencia Artificial permite gestionar con más eficiencia, rapidez y agilidad los procesos de compliance, detectar ineficiencias en los documentos contractuales, y facilitar la labor del departamento jurídico de la empresa.
• Analizar su utilidad a la hora de predecir y minimizar los riesgos geopolíticos, en la cadena de suministros de la empresa, en la prevención de todo tipo de fraude empresarial o incluso en el ámbito de la ciberseguridad.
• Conocer la capacidad de la Inteligencia Artificial para recopilar datos desestructurados y provenientes de diferentes fuentes para identificar riesgos potenciales no perceptibles por el ser humano.
• Entender la manera en que la Inteligencia Artificial y el Machine Learning nos ayudan a detectar errores en los procesos de contabilidad y auditoría de la empresa.
• Aprender de qué forma la Inteligencia Artificial permite predecir la evolución de los estados financieros de la empresa y gracias a ello tomar decisiones económico-financieras más acertadas.
• Conocer de qué forma la Inteligencia Artificial nos puede ayudar a culminar con éxito las operaciones corporativas de nuestra organización.
• Explicar cómo el Machine Learning y la Inteligencia Artificial pueden ser utilizados para implantar unas políticas ESG más eficientes y acordes con los intereses de accionistas, empleados, consumidores y reguladores.
• Analizar cuál puede ser el impacto de la utilización de los procesos de Inteligencia Artificial en la fuerza laboral.
• Entender la manera en que la utilización de los modelos de Inteligencia Artificial puede modificar la relación con nuestros clientes.
• Conocer cómo los modelos de Inteligencia Artificial ayudan al crecimiento de la empresa y mejoran su productividad.
• Enumerar los principales riesgos que plantea la propia utilización de la Inteligencia Artificial en la organización: La falta de regulación específica, una deficiente calidad de los datos utilizados que puede conllevar sesgos y discriminaciones, la posibilidad de infringir la ley de protección de datos, la dificultad de entender modelos poco transparentes por su complejidad, el reto de integrar dichos modelos con la infraestructura tecnológica actual, la falta de rendimiento de los algoritmos con el paso del tiempo, la falta de ética en su utilización, los riesgos sociales y de adaptación que se derivan de su implantación para la plantilla de la organización, etc.