La gestión de riesgos ha evolucionado de ser una función meramente defensiva a convertirse en un motor estratégico clave para el crecimiento sostenible. Ya no se trata solo de proteger el valor existente, sino de identificar y aprovechar nuevas oportunidades que, si se gestionan adecuadamente, pueden afectar a las organizaciones en su desarrollo. 

Tradicionalmente, las empresas veían la gestión de riesgos como un escudo. Se enfocaban en mitigar pérdidas, asegurar la continuidad operativa y cumplir con las regulaciones. Si bien estos aspectos siguen siendo fundamentales, la visión moderna va mucho más allá. Hoy, una gestión de riesgos estratégica implica una comprensión profunda de cómo los riesgos se entrelazan con los objetivos empresariales y cómo, al manejarlos proactivamente, pueden impulsar a las organizaciones a un nuevo nivel.  

Del manejo del riesgo a la optimización: el papel de la IA y la analítica

El cambio de mentalidad es crucial. En lugar de simplemente evitar el riesgo, las organizaciones deben adoptar una cultura de optimización del riesgo. Y aquí es donde la IA y la analítica avanzada se vuelven indispensables. Estas tecnologías no solo mejoran la capacidad de las empresas para gestionar los riesgos existentes, sino que también abren las puertas a nuevas formas de identificar, predecir y responder a los desafíos y oportunidades: 

• Identificar riesgos emergentes: Los algoritmos de Machine Learning pueden procesar vastas cantidades de datos estructurados y no estructurados (desde transacciones financieras hasta noticias y redes sociales) para detectar patrones y anomalías que los métodos tradicionales pasarían por alto. Esto permite anticipar riesgos de mercado, ciberseguridad, operativos o incluso riesgos reputacionales antes de que se materialicen. 

• Cuantificar el impacto del riesgo: La analítica avanzada permite modelar escenarios complejos y simular el impacto potencial de diferentes riesgos en el negocio. Esto va más allá de un simple análisis de costos; se trata de comprender cómo un riesgo específico podría afectar la cadena de suministro, la satisfacción del cliente, la reputación de la marca o la rentabilidad a largo plazo.
• Automatizar y optimizar la gestión de riesgos: Muchas tareas repetitivas y de gran volumen en la gestión de riesgos, como el monitoreo de transacciones para detectar fraude o la revisión de documentos para cumplimiento normativo, pueden ser automatizadas por la IA. Esto no solo reduce los errores humanos, sino que también libera al personal para que se enfoque en análisis más estratégicos y en la resolución de problemas complejos.

En SAS, entendemos que la gestión de riesgos es un viaje continuo que requiere de las herramientas y el conocimiento adecuado, y que la IA y la analítica avanzada son el centro de la transformación. Creemos firmemente que, al ir más allá de la protección, las organizaciones pueden no solo asegurar su futuro, sino también trazar un camino hacia un crecimiento sostenible y transformador.