Veštačka inteligencija više nije samo alat za automatizaciju zadataka ili brzu analizu podataka. Ona postaje temeljni faktor koji menja same temelje korporativnog upravljanja, a samim tim i način na koji interna revizija pristupa rizicima. O tome je nedavno govorio Benito Ybarra, izvršni potpredsednik Instituta internih revizora (IIA), ističući da tradicionalni okviri revizije jednostavno ne mogu da isprate brzinu kojom se AI razvija.
Prema njegovim rečima, ključni problem nije u tome što AI donosi nove rizike — to je očekivano — već u tome što su ti rizici često nevidljivi na način na koji su revizori navikli da ih detektuju. Algoritmi mašinskog učenja mogu da donose odluke na osnovu obrazaca koje ljudi ne mogu intuitivno da objasne. To stvara situaciju u kojoj interna revizija mora da razvije potpuno nove metode procene i kontrole.
Od reaktivnog do proaktivnog pristupa
Ybarra naglašava da je vreme kada su revizori dolazili na kraju procesa i proveravali da li je sve u redu — prošlo. AI modeli se menjaju iz dana u dan, uče iz novih podataka i mogu da generišu odluke koje su tehnički ispravne, ali etički ili regulatorno problematične. Zato interna revizija mora biti uključena od samog početka razvoja AI sistema, a ne da naknadno „krpi rupe“.
Ovaj pristup podrazumeva i blisku saradnju sa timovima za razvoj, pravne službe i menadžment. Više nije dovoljno da revizor razume finansijske tokove — sada mora da razume i kako funkcionišu modeli mašinskog učenja, kako se obučavaju i koji su im ograničenja. To je ozbiljan zahtev koji menja profil struke.
Regulatorni izazovi i odgovornost
U svetu u kojem AI sistemi mogu da donose odluke o kreditima, zapošljavanju ili medicinskim dijagnozama, pitanje odgovornosti postaje goruće. Ko odgovara kada algoritam diskriminiše? Kako dokazati da je odluka bila pristrasna? Interna revizija se tu pozicionira kao neka vrsta kontrolne tačke — ali samo ako ima alate i znanje da prepozna problem pre nego što eskalira.
Ybarra ukazuje i na to da regulatorni okviri širom sveta zaostaju za tehnološkim razvojem. Dok zakonodavci pokušavaju da uhvate korak, kompanije već implementiraju AI u kritične procese. To otvara prostor za rizike koji nisu samo tehničke prirode, već i reputacione i pravne.
Šta to znači za domaći kontekst?
Iako je fokus na globalnim trendovima, poruka je univerzalna. Kompanije u Srbiji koje uvode AI alate — bilo za obradu podataka, korisničku podršku ili donošenje odluka — moraju da razmišljaju o internim kontrolama mnogo ozbiljnije nego do sada. Nije dovoljno samo kupiti licencu za neki AI servis i pustiti ga u rad. Bez jasnih procedura i revizorskog nadzora, rizik od grešaka, pristrasnosti ili čak zloupotrebe eksponencijalno raste.
Ybarra na kraju poručuje da će interna revizija koja ne usvoji AI kao deo svog arsenala — i kao predmet revizije i kao alat — jednostavno postati irelevantna. Budućnost je u revizorima koji razumeju i kod i kontekst. To je možda i najvažnija poruka za sve koji danas upravljaju tehnološkim rizicima.
Izvor: eKapija