¿Debería desarrollar o comprar agentes de riesgo de IA? Un test de preparación de 10 preguntas

La disyuntiva entre desarrollar o comprar agentes de riesgo de IA suele plantearse con el segundo agente, no con el primero. El primero demuestra que un modelo puede realizar una tarea. El segundo cuestiona la base sobre la que se apoyan ambos: memoria compartida, evaluación, auditoría y la capacidad de cambiar políticas sin necesidad de un lanzamiento de desarrollo. 

Las diez preguntas siguientes muestran en qué camino se encuentra ya su institución. Para cada una, anote la opción más cercana a su situación.

Existen tres caminos para los agentes de riesgo de IA: desarrollo propio, compra de agentes independientes o adopción de una plataforma compartida sobre la que puedan funcionar varios agentes. Cada opción se adapta a distintas instituciones. La elección correcta depende de cuántos agentes vaya a incorporar, sobre qué base se apoyarán, qué está dispuesto a gestionar y qué tendrá que demostrar ante un auditor.

En resumen

• Lo que diferencia a los tres caminos es la capa base de los agentes: memoria compartida, evaluación, auditoría y quién puede modificar las políticas sin un lanzamiento de desarrollo.

• La decisión suele tomarse con el segundo agente, cuando el trabajo de integración y evaluación realizado para el primero no sirve para el siguiente.

• El desarrollo propio es ideal para un alcance delimitado, datos patentados que los proveedores no procesan bien y una plataforma con financiación asegurada que no se cuestione cada trimestre.

• Los agentes independientes son adecuados para un único flujo de trabajo específico que resulte problemático ahora, donde el plan de trabajo aún no contempla una segunda función.

• Una plataforma compartida es idónea para tres o más funciones que requieran agentes, datos fragmentados y un equipo de riesgos que deba modificar políticas en cuestión de días.

Evaluación de preparación: diez preguntas antes de desarrollar o comprar agentes de riesgo de IA

Realice el cuestionario interactivo para evaluar su preparación.

Qué hacer con sus respuestas

Las respuestas que acaba de dar definen una decisión de arquitectura, independientemente de si alguien en su institución lo ha planteado así todavía. Responder a estas diez preguntas una sola vez, antes del segundo agente, cuesta menos que tener que responderlas de nuevo para cada agente posterior.

Hable con nuestro equipo sobre una prueba de concepto en uno de sus propios flujos de trabajo, tomando como referencia a sus propios revisores.

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Preguntas frecuentes

¿Es más barato desarrollar agentes de riesgo de IA de forma interna?

El coste visible del desarrollo es la inferencia, que es la partida más pequeña. El coste continuo es el personal que mantiene los conectores a medida que cambian los sistemas de origen, realiza evaluaciones, supervisa desviaciones, elabora documentación sobre el riesgo del modelo y está disponible cuando el ingeniero que creó el agente cambia de equipo. Valore el compromiso completo con su propio personal antes de compararlo con el presupuesto de un proveedor.

¿Siguen los humanos teniendo el control de las decisiones de los agentes de riesgo de IA?

Sí, en cualquier implementación diseñada para un programa regulado. El agente recopila pruebas, aplica la política y genera una recomendación junto con su justificación. Una persona revisa esa recomendación, toma la decisión final y la firma.

¿Pueden los auditores examinar las decisiones de un agente de IA?

Solo si la decisión se puede reconstruir a posteriori. Esto significa que los datos que vio el agente, las pruebas que recopiló, la versión de la política que aplicó, la versión del modelo que generó el resultado y el revisor que lo confirmó deben poder recuperarse mucho después de que se cierre el caso. La reconstrucción depende de la capa sobre la que se ejecuta el agente, por lo que conviene resolver esto antes de la primera implementación y no después.

¿Tenemos que sustituir nuestros sistemas actuales de supervisión y gestión de casos?

No. Los agentes pueden funcionar sobre los sistemas que ya tiene, leyendo de ellos y registrando las decisiones de vuelta. Las instituciones que acaban consolidando sus sistemas suelen hacerlo por elección propia, no porque un agente las haya obligado.

¿Cuál es la diferencia entre un agente de IA independiente y una plataforma de agentes?

Un agente independiente gestiona un único flujo de trabajo y cuenta con su propia memoria, evaluación e historial de auditoría. Una plataforma de agentes proporciona esa base por debajo, de modo que varios agentes comparten el contexto, los resultados pueden pasarse de un flujo de trabajo a otro y un único conjunto de controles los cubre a todos. La diferencia se hace evidente con el segundo agente, no con el primero.

¿Cuándo es el desarrollo propio la opción correcta para los agentes de riesgo de IA?

El desarrollo interno se justifica cuando el alcance está realmente limitado a un flujo de trabajo, cuando se dispone de datos exclusivos o de un flujo de trabajo que ningún proveedor modela bien, cuando ya existe un equipo de plataforma financiado, cuando poseer la lógica de decisión es una posición estratégica y no una mera preferencia, y cuando la institución puede comprometerse a mantenerlo durante años en lugar de trimestres.