Los avances en la tecnología cognitiva, la inteligencia artificial y el análisis de datos ayudan a las empresas a superar la Gestión de Riesgos más tradicional y a usar máquinas inteligentes para detectar, predecir y prevenir riesgos. La computación autonómica combina la automatización y las tecnologías cognitivas para crear sistemas autogestionables, con autodefensas y autoreparaciones contra riesgos.

El crecimiento masivo en el volumen de datos disponibles para las compañías implica la emergencia de nuevos y avanzados algoritmos basados en la Inteligencia Artificial, la expansión del grupo de talentos en el análisis de datos y la adopción de la analítica del comportamiento en Risk Management, como apunta el  informe «The future of risk. New game, new rules» elaborado por Deloitte.

Oportunidades que brinda la tecnología cognitiva para la Gestión de Riesgos

En este contexto se presentan oportunidades para las empresas en materia de Gestión de Riesgos. Cuando el área de riesgo sea crítico, haya grandes cantidades de datos disponibles y las soluciones actuales no sean efectivas, se trata de identificar casos de uso que sean apropiados para soluciones de tecnología cognitiva.

Entre las oportunidades que brinda este tipo de tecnología cabe destacar el uso de la visualización para analizar y comunicar información de manera comprensible para los humanos, para facilitar una toma de decisiones racional; y la mejora de la capacitación de los empleados para que sean capaces de usar las tecnologías cognitivas de forma más efectiva para extraer conclusiones a partir de los datos.

Amenazas de la tecnología cognitiva para el Risk Management

La Gestión de Riesgos no está exenta de las amenazas de la tecnología cognitiva. Entre los principales obstáculos se encuentran la dificultad para implementar herramientas cognitivas complejas, las tecnologías sobrevaloradas incapaces de presentar avances en base a sus promesas, la falta de mecanismos de confianza y seguridad para la Inteligencia Artificial, la incapacidad de conseguir los datos correctos, la respuesta negativa humana contra la toma de decisiones automatizada y las consecuencias involuntarias de predicciones erróneas.