Con una trayectoria marcada por procesos manuales propensos a errores y retrasos, la gestión de cumplimiento y riesgos se presenta como una aplicación ideal para los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs). Los profesionales encargados de identificar y actualizar cláusulas de cumplimiento en miles de contratos, o de cuantificar y gestionar riesgos, pueden beneficiarse significativamente del aumento en eficiencia y ahorro de tiempo que ofrecen los LLMs.
Los flujos de trabajo de gobernanza, riesgo y cumplimiento (GRC) a menudo crean cuellos de botella en las organizaciones, afectando la capacidad de respuesta hacia clientes, proveedores y distintos departamentos. El mayor desafío radica en automatizar flujos de trabajo complejos e integrar estratégicamente la inteligencia contextual mediante LLMs, garantizando al mismo tiempo la confidencialidad y seguridad de los datos.
Entrevistas recientes realizadas por un importante medio de comunicación revelan que los LLMs destacan en el procesamiento y análisis de datos no estructurados a gran escala. Las empresas que están innovando en la integración de LLMs en la gestión de cumplimiento y riesgos están utilizando modelos más pequeños y precisos para revitalizar procesos establecidos que anteriormente eran resistentes a soluciones de automatización de procesos robóticos (RPA). Proteger datos sensibles dentro de los LLMs es un requisito fundamental para las empresas entrevistadas.
LLMs Simplificando Procesos de GRC
Los flujos de trabajo de GRC son complejos y escapan a una categorización simple, a menudo resistiendo mejoras en eficiencia. Aunque la RPA ha mejorado históricamente la eficiencia, carece de la profunda inteligencia contextual y las capacidades de modelado inherentes a las arquitecturas de LLM. La creciente necesidad de un mayor conocimiento y eficiencia en GRC está impulsando el mercado de automatización de GRC, que se prevé crezca a una tasa compuesta anual de dos dígitos (CAGR) hasta 2028. Según Gartner, el mercado de GRC fue valorado en 39.4 mil millones de dólares en 2022 y se espera que alcance 76.4 mil millones de dólares para 2028, lo que refleja un 11.6% de CAGR de 2023 a 2028. Se espera que los departamentos legales automaticen el 50% del trabajo legal relacionado con grandes transacciones corporativas este año y tripliquen su gasto en tecnología para el próximo.
Cómo Dos Empresas Están Aplicando LLMs a Gran Escala
Para entender cómo los principales proveedores de software están innovando en este ámbito, un medio de comunicación discutió las estrategias empleadas por 4CRisk y Relativity. Relativity se ha asociado con WinWire, un destacado socio de Microsoft, para aprovechar Azure y la IA generativa, mejorando la e-discovery, el cumplimiento y la gestión de riesgos dentro de su suite aiR. El Centro de Excelencia de WinWire en IA generativa ofrece a los clientes experiencia de primer nivel en IA generativa y Azure Open AI.
WinWire ha sido clave en ayudar a Relativity a modernizar su arquitectura de TI, incluyendo la migración de aplicaciones locales a Azure Cloud. Esta colaboración ha mejorado la flexibilidad, seguridad y rapidez en la entrega de servicios para los clientes de Relativity.
Keith Carlson, Director de Tecnología en Relativity, explicó en una reciente entrevista cómo la tecnología de la empresa se basa en los servicios cognitivos y en tiempo real de Azure para asegurar una experiencia excepcional para los clientes a lo largo de la suite aiR. Estos servicios facilitan un soporte global 24/7 y tiempos de respuesta más rápidos.
Relativity ha experimentado un ahorro significativo debido a las mejoras en la nube, con costos de infraestructura y operativos reducidos aproximadamente un 40% y 150%, respectivamente. Estos avances han simplificado las operaciones y mejorado la escalabilidad de los servicios de Relativity, esenciales para gestionar grandes volúmenes de documentos.
Carlson destacó que los LLMs están revolucionando todos los aspectos de GRC, con mejoras marcadas ya evidentes en e-discovery. Demuestran precisión predictiva en la identificación de riesgos, lo que es crucial para una gestión proactiva del cumplimiento. La asociación con WinWire ha fortalecido la confiabilidad del sistema, esencial para el extenso procesamiento de datos requerido para e-discovery, donde el tiempo de inactividad puede ser costoso.
“Estar en la nube, asegurar agilidad y nuestra capacidad de adaptación son críticos. Los servicios abiertos de Azure AI, integrados con análisis de sentimiento, servicios cognitivos y capacidades de traducción, contribuyen a optimizar el proceso de e-discovery”, comentó Carlson durante la entrevista.
Enfoque Personalizado de 4CRisk hacia LLMs
Venky Yerrapotu, fundador y CEO de 4CRisk, está liderando el desarrollo de LLMs específicamente para los desafíos de cumplimiento y gestión de riesgos. Él enfatiza: “Construimos modelos de lenguaje para el dominio de Riesgo y Cumplimiento que priorizan la privacidad de datos y la seguridad, manteniendo la eficiencia.”
Superando Desafíos en la Implementación de LLMs
Carlson y Yerrapotu identificaron la integración y la consecución de resultados prácticos como los principales desafíos en la escalabilidad del uso de LLMs para el cumplimiento y GRC. Carlson aconsejó adoptar un enfoque de integración holístico, afirmando: “Nuestro objetivo es mejorar la precisión y eficiencia de nuestros sistemas existentes mientras se integran sin problemas en los marcos legales y de cumplimiento.”
Yerrapotu destacó que la adopción de LLMs en los flujos de trabajo de GRC permite la automatización de procesos complejos que anteriormente requerían una gran intervención humana. Él enfatizó un enfoque especializado y específico para el dominio: “Al desarrollar modelos personalizados, garantizamos robustez en privacidad y eficiencia para tareas sensibles de GRC.”
Agregó: “El uso de modelos más pequeños y especializados nos permite escalar soluciones de cumplimiento a nivel global sin costos excesivos. Estos modelos se adaptan rápidamente a los cambios regulatorios.”
Priorizando la Privacidad y Seguridad en AI
“Nuestra filosofía de diseño centrado en la privacidad integra datos encriptados y opera dentro de entornos de nube seguros, cumpliendo con las leyes de privacidad más estrictas”, destacó Yerrapotu.
Tanto 4CRisk como Relativity han diseñado sus productos para resistir las vulnerabilidades de los LLMs, asegurando el cumplimiento en diversas jurisdicciones al abordar requisitos regulatorios y específicos de clientes. La experiencia de WinWire ha preparado a Relativity para navegar a través de diversos marcos legales internacionales, esencial para sus operaciones globales. Carlson enfatizó las capacidades globales de Azure en el cumplimiento de obligaciones legales locales, lo que representa un gran desafío para las firmas tecnológicas.
La necesidad de que los LLMs se adapten a diversos entornos regulatorios es urgente, especialmente a medida que las empresas implementan estos modelos en distintas jurisdicciones, convirtiendo el cumplimiento en un factor crítico para las operaciones internacionales.
Carlson subrayó: “En Relativity, refinamos continuamente nuestros LLMs para mantenernos ágiles y en cumplimiento en todas las fronteras. Nuestra tecnología evoluciona rápidamente con las regulaciones, asegurando un apoyo integral a nuestros clientes globales.”
Explicó sobre las complejidades de mantener altos estándares de conformidad: “Navegar las leyes de privacidad de datos internacionales es un desafío. Nuestros LLMs emplean un marco dinámico que se ajusta a nuevas regulaciones en tiempo real, crucial para un servicio al cliente ininterrumpido en todo el mundo.”
Yerrapotu añadió aclaraciones sobre los modelos especializados de 4CRisk: “Nos enfocamos en crear LLMs más pequeños y específicos para el dominio que logran mayor precisión y se integran sin problemas con diversos marcos regulatorios, asegurando eficiencia y adaptabilidad sin comprometer la privacidad o la seguridad.”
Construyendo Confianza a Través de la Transparencia
Ambas organizaciones, junto con otras entrevistadas, enfatizan la importancia de construir confianza con los clientes mediante la transparencia en el desarrollo y escalabilidad de los LLMs para necesidades específicas.
Carlson articuló el compromiso de Relativity con una estrategia sólida de privacidad y seguridad, afirmando: “La confianza es fundamental en nuestras relaciones con los clientes. Al asegurar que nuestros LLMs sean potentes, seguros y cumplan con las normativas, generamos confianza en nuestros clientes sobre que su información sensible está protegida.” A través de su compromiso inquebrantable con la privacidad y el uso innovador de LLMs para el cumplimiento y la gestión de riesgos en tiempo real, 4CRisk y Relativity están estableciendo nuevos estándares de seguridad en el cambiante panorama de GRC impulsado por la IA generativa.
Clasificación
