Com a rápida evolução da inteligência artificial (IA), as organizações que usam tecnologias com IA precisa priorizar segurança e governança acima de tudo. Quem negligenciar a governança de IA corre riscos como vazamento de dados, fraudes e violação de leis de privacidade.

Haverá expectativa de que as organizações usuárias de IA mantenham transparência, conformidade e padronização em todos os processos. Então, como garantir a governança de IA?

O que é inteligência artificial?

Muitos aplicativos feitos para imitar a inteligência humana podem ser chamados de IA. Ela usa análise de dados e reconhecimento de padrões para aprender e adaptar-se, o que permite realizar tarefas aplicando regras e algoritmos predefinidos.

Na área da automação, temos a automação inteligente, que expande as funções da IA com várias outras tecnologias cognitivas, como automação robótica de processos (RPA), gerenciamento de processos comerciais (BPM), inteligência de processos, desenvolvimento sem código, processamento de linguagem natural (NLP) e outras, para automatizar processos de negócios e transformar a realização do trabalho. Cada vez mais organizações estão pensando o futuro de sua força de trabalho com automação. Juntando RPA e IA, ganha-se eficiência, economia e conformidade regulatória.

O que é a IA criativa?

A IA criativa gera novos conteúdos após ser treinada com dados como imagens, vídeos e scripts. Embora ainda seja preciso melhorar muita coisa em termos de segurança e regulamentação da IA criativa, a tecnologia está cada vez mais presente no mercado. Existem muitos casos de uso para IA criativa, se forem aplicadas as práticas recomendadas.

Veja como se preparar para a IA no nosso guia completo.

O que é Governança de IA?

As iniciativas de governança para inteligência artificial são as práticas organizacionais para gestão e monitoramento das atividades de IA. Algumas delas são: documentação de modelos de IA, pipelines de auditoria para mostrar como a IA é treinada e testada e como ela se comporta em todo o seu ciclo de vida. Uma boa governança de IA também descreve possíveis riscos, que devem ser avaliados e validados antes que um sistema seja implementado em produção.

É particularmente importante aplicar a governança de IA em setores públicos ou privados altamente regulamentados, como os setores de serviços bancários e financeiros, seguros e assistência médica. Toda organização também deve ter transparência em seus modelos de IA para que seja possível realizar auditorias bem documentadas, expandir funções e evitar penalizações.

Quais são as técnicas da governança de IA?

A governança de IA desenvolve estratégias para garantir segurança e eficácia no desenvolvimento e na implementação das tecnologias de IA. Algumas dessas estratégias:

• Transparência: todos os sistemas de IA devem estar documentados e transparentes, para que usuários e stakeholders entendam como as decisões são tomadas. É fundamental ter resultados claros e bem documentados, principalmente em setores complexos ou muito regulados, como o bancário, que devem analisar detalhadamente os elementos de risco financeiro.
• Regulamentação do algoritmo: seus modelos de auditoria devem avaliar a precisão e possíveis vieses dos ambientes de testes de dados.
• Estruturas éticas: adotar princípios éticos para a gestão dos sistemas de IA pode ajudar a promover comportamentos responsáveis e garantir o cumprimento da regulamentação interna e externa. As regras para comportamento ético devem incluir consentimento informado, proteção da privacidade, mitigação de vieses, geração responsável de conteúdo, auditorias regulares e colaboração de stakeholders. Práticas éticas promovem a força e a confiança da identidade de marca da organização.
• Arcabouço jurídico: compreenda os requisitos essenciais da regulamentação de seu país para IA. Estabeleça como eles serão incorporados aos seus modelos de governança. A legislação pode advir do governo nacional do país, como o governo federal dos EUA.
• Capacidade de realizar auditoria: auditorias regulares dos sistemas de IA ajudam a identificar riscos, vieses e questões éticas, além de facilitar a resposta em caso de mudanças nas políticas públicas.
• Segurança de dados: um plano sólido de governança de dados garante que seus modelos estejam treinados em ambientes com dados corretos e de origem ética. As mesmas práticas devem ser aplicadas ao escolher LLMs (grandes modelos de linguagem). Não se esqueça de que eles talvez operem em domínio público e usem fontes de dados diversas.
• Previsões: defina os resultados comerciais e as avaliações de como espera que os sistemas de IA operem. Isso pode revelar problemas antes que eles aconteçam e garante que os modelos não se desviem, melhorando suas funções de negócios sem atrapalhá-las.

Quais são os problemas de governança com IA?

A organização que não adotar a governança de IA corre muitos riscos.

Qualidade dos dados

O aprendizado de máquina (ML) exige bons dados. Sem qualidade, os processos e decisões baseados nesses dados geram resultados ruins ou incorretos. A qualidade e gestão dos dados de treinamento são essenciais para um programa de IA seguro e expansível.

Documentação

Uma documentação clara mostra para as autoridades como seu modelo de IA foi criado e como ele opera. Sem isso, será difícil acompanhar, expandir ou reproduzir o modelo.

Riscos externos

A falta de governança também gera riscos catastróficos, como ataques externos, violações de dados, falta de proteção à privacidade e infrações legais. Tudo isso deixa a reputação da sua organização exposta. É importante entender os perigos da tecnologia tão bem quanto suas vantagens.

Veja algumas categorias de riscos para as quais você deve se preparar:

• Viés racial no reconhecimento facial com IA, por exemplo. Os vieses podem ser de gênero, idade, cultura e outros, e podem ter consequências discriminatórias.
• Violação de propriedade intelectual caso a IA seja treinada com materiais fora do domínio público.
• Penalidades ou multas por não cumprir a legislação.

O que é a governança de modelos de IA?

A governança de modelos de IA é o processo de controlar o acesso, estabelecer e implementar políticas e auditar o desempenho do modelo de IA. É como se estabelece responsabilização e transparência em seu sistema de IA.

A governança do modelo de IA é fundamental para gerar e manter a confiança nas tecnologias de IA. Ela garante que os modelos sejam desenvolvidos com responsabilidade e responsabilização, evitando possíveis danos e maximizando as contribuições positivas da IA em diversas áreas.

As organizações podem adotar diversas abordagens estratégicas ao estabelecer a governança de IA:

1. Diretrizes para desenvolvimento: estabeleça um regime regulatório e práticas recomendadas para desenvolver seus modelos de IA. Defina fonte de dados aceitas, metodologias de treinamento, aplique técnicas de engenharia e avaliação de modelos. Comece a governança na teoria e estabeleça suas próprias diretrizes a partir de previsões, possíveis riscos e vantagens e casos de uso.
2. Gerenciamento de dados: garanta a precisão e conformidade dos dados usados para treinar e ajustar seus modelos de IA com requisitos de privacidade e regulamentação.
3. Mitigação de vieses: incorpore recursos para identificar e gerenciar vieses nos modelos de IA, garantindo resultados justos e equitativos para todos os grupos demográficos.
4. Transparência: obrigue os modelos de IA a explicarem suas decisões, principalmente em setores prioritários e altamente regulados, como assistência médica, finanças e jurídico.
5. Validação e testes de modelos: faça validação e testes completos dos modelos de IA para garantir o desempenho pretendido e cumprir metas de qualidade predefinidas.
6. Monitoramento: acompanhe as métricas de desempenho dos modelos de IA implementados e atualize-os conforme as necessidades e obrigações de segurança mudarem. Como a IA criativa é muito nova, é importante manter a interferência humana, incorporando a supervisão para validar a qualidade da IA e os resultados de desempenho.
7. Controle de versões: acompanhe as versões de seus modelos de IA e os dados, configurações e métricas de desempenho correspondentes para poder reproduzi-los ou expandi-los quando necessário.
8. Gestão de riscos: implemente práticas de segurança para proteger os modelos de IA contra ataques de cibersegurança, violações de dados e outros riscos.
9. Documentação: mantenha uma documentação detalhada de todo o ciclo de vida do modelo de IA, com fontes de dados, testes e treinamentos, hiperparâmetros e métricas de avaliação.
10. Conselho de governança: crie um conselho ou comitê de governança responsável pela supervisão do desenvolvimento, implementação e conformidade do modelo de IA com as diretrizes adequadas aos seus objetivos empresariais. É indispensável incluir funcionários de todos os níveis, dos executivos aos funcionários que trabalham com a IA, para garantir abrangência e inclusão de opiniões.
11. Auditorias regulares: audite o desempenho, a conformidade do algoritmo com a regulamentação e a aderência a princípios éticos do modelo de IA.
12. Feedback dos usuários: ofereça mecanismos para receber feedback de usuários e stakeholders sobre o comportamento do modelo de IA e crie sistemas de responsabilização em caso de erros ou efeitos negativos do modelo.
13. Melhoria contínua: incorpore ao processo de governança as lições aprendidas pela implementação de modelos de IA, proporcionando melhoria contínua às práticas de desenvolvimento e implementação.

Com todas essas questões em mente, é recomendável considerar estruturas de governança ou conjuntos de regras específicas a serem seguidas com seu modelo de IA para garantir o cumprimento das práticas recomendadas.

Práticas recomendadas para Governança de IA

Após estabelecer diretrizes éticas e de segurança claras para seu modelo de IA, faça o seguinte:

1. Informe suas equipes. Em todos os níveis e em toda a empresa, faça com que todos entendam as diretrizes de IA, inclusive as regras de privacidade e conformidade. Use mecanismos de responsabilização e supervisão e crie funções e responsabilidades para seus funcionários, prevendo todas as questões. Esclareça quais são os resultados desejados para a empresa e faça com que as equipes e os projetos se alinhem a essas metas.
2. Identifique casos de uso. Determine onde e como deseja usar a IA em seus sistemas e quais serão as vantagens para a empresa. Inclua possíveis riscos e problemas.
3. Mantenha a conexão humana. Implemente treinamentos e formações abrangentes nas estruturas de governança. Isso vale tanto para a força de trabalho humana quanto para a digital. Mantenha documentação e supervisão claras para que tudo funcione com tranquilidade.
4. Permita adaptações. Mudanças no mercado, nas regulamentações, nas expectativas dos clientes e a evolução da tecnologia influenciarão seus projetos com IA. Busque feedback de funcionários e clientes regularmente e monitore a qualidade, o sigilo e a eficiência de sua IA.

Quem é responsável pela Governança de IA?

Por direito, a governança de IA é de responsabilidade de toda a empresa. Um conjunto de diretrizes coerente e coeso que todos possam seguir vai garantir a conformidade regulatória, a segurança e o cumprimento dos valores da organização. Contudo, no final das contas, a liderança de IA é o farol que orienta a governança.

Quem regula a IA?

Existem algumas formas de estabelecer e manter um modelo de governança de IA:

• Vertical (top-down): uma governança eficaz exige apoio executivo para melhorar a qualidade, segurança e gestão dos dados. Os líderes da empresa devem se responsabilizar pela governança de IA e atribuir responsabilidades, e o comitê de auditoria deve supervisionar o controle de dados. Também pode ser recomendável indicar um executivo de dados com experiência em tecnologia, que possa garantir a governança e a qualidade dos dados.
• Descentralizada (bottom-up): cada equipe pode se responsabilizar pela segurança de dados, modelagem e tarefas sob sua gestão, garantindo padronização e consequente expansão.
• Modelagem: um modelo de governança eficaz deve manter atualização e monitoramento contínuos para garantir que o desempenho atenda às metas gerais da organização. O acesso deve ser fornecido com total priorização da segurança.
• Transparência: a mesma importância deve ser dada ao acompanhamento do desempenho da IA, garantindo transparência para stakeholders e clientes, além de ser essencial para a gestão de riscos. Pessoas de toda a empresa podem (e devem) estar envolvidas.

Principais conclusões sobre governança de IA

Estratégias bem planejadas de governança são essenciais para gerenciar a evolução da inteligência artificial. Garanta que sua organização compreenda os requisitos jurídicos para usar essas tecnologias de aprendizado de máquina. Defina regras de segurança e políticas de governança para proteger seus dados e manter sua precisão e conformidade.