Como implementar governança de IA?
As soluções baseadas em IA, incluindo as generativas, já têm sido usadas no cotidiano empresarial, seja como chatbots e assistentes virtuais, buscadores inteligentes, motores de recomendação e sistemas capazes de produzir conteúdos de forma autônoma para as mais diversas aplicações, mudando radicalmente a maneira como lidamos e interagimos com dados, tomamos decisões e nos comunicamos.
Contudo, o avanço da inteligência artificial generativa no ambiente corporativo tem suscitado debates sobre os desafios que a tecnologia traz e impõe para as empresas. Apesar dos inúmeros benefícios, existem riscos ligados à privacidade, ética, legislação e proteção de dados que devem ser considerados pelos gestores, sobretudo sobre governança e gestão de riscos.
Por isso, neste artigo vamos destrinchar o tema “como implementar governança de IA” e suas implicações para as empresas. Continue a leitura até o final.
O que você vai ver neste artigo:
O que é governança de inteligência artificial?
Por que é importante implementar governança?
Como iniciar a implementação da governança em IA?
Quais são os riscos de não implementá-la?
O que é governança de inteligência artificial?
A governança de IA pode ser resumida como um conjunto de processos, políticas, estruturas e controles que respaldam a aplicação e o uso de ferramentas inteligentes, visando a garantia ética, segura, legal e responsável da tecnologia.
Em linhas gerais, como o próprio nome sugere, a governança engloba a necessidade de conduzir a aplicação da IA com transparência, proteção de dados, prestação de contas, conformidade legal e equidade, mitigando riscos como uso indevido, vieses algorítmicos e outros.
A governança em IA é considerada elemento estratégico da transformação digital responsável, já que abrange a gestão e avaliação contínua de riscos, a transparência na interação entre humanos e sistemas automatizados, além da definição de papéis e responsabilidades nesse processo tão importante para as empresas.
Segundo um estudo da Qlik realizado com o Enterprise Strategy Group (ESG), “Data Readiness for Impactful Generative AI”, as lacunas em governança, viés e conformidade estão gerando riscos relevantes e continuam sendo um desafio, já que:
Somente 48% das organizações abordam os vieses na IA por meio da transparência nas decisões relacionadas a modelos e fontes de dados.
Apenas 47% concordam que suas políticas de governança são implementadas de forma consistente, mostrando as lacunas na conformidade e supervisão.
Por que é importante implementar governança?
A governança em IA é fundamental para os gestores que buscam fazer um uso ético e responsável da tecnologia. Ou seja, a preocupação com governança significa, portanto, a mitigação de riscos operacionais, jurídicos e reputacionais, em paralelo com a garantia de que essa expansão ocorra de forma segura, confiável e alinhada aos objetivos empresariais.
De acordo com o relatório da Abrasca “Governança e Ética de IA nas Companhias Abertas”, mais de 75% das empresas entrevistadas reconhecem a necessidade de implementar uma estrutura formal de governança, mas somente 23% possuem diretrizes e práticas estabelecidas, demonstrando a urgência e o desafio da implementação em IA.
Como iniciar a implementação da governança em IA?
A seguir, listamos algumas etapas que podem ajudar no início da implementação da governança em IA, confira:
Avalie seu momento atual:
O primeiro passo é avaliar seu momento atual de IA: quais são os riscos, as lacunas e os desafios existentes. Essa avaliação fornece uma base para iniciar e aprimorar suas práticas de governança. Verifique, ainda, se o uso da IA respeita a legislação, como a LGPD e leis de direitos autorais.
Além disso, use as informações adquiridas para acompanhar o progresso a longo prazo, incluindo indicadores de imparcialidade, desempenho e conformidade com a privacidade de dados. Se a IA for contratada de terceiros, lembre-se de conferir o contrato e as responsabilidades dos envolvidos em caso de erros ou danos.
Defina as políticas de compliance e governança:
Estabelecer diretrizes claras para regular o desenvolvimento e a implementação de ferramentas de IA, definindo normas para o uso de dados, processos de validação de modelos e critérios de transparência e auditoria são essenciais.
Também é importante revisar e atualizar as políticas de governança de IA de forma regular, considerando as novas regulamentações e legislações, os avanços tecnológicos e as atualizações nas práticas do setor.
Nesse sentido, capacitação e conscientização são necessárias. Promova treinamentos para a equipe, assegurando que todos os colaboradores estejam por dentro das atualizações e preparados para lidar com o uso responsável da IA.
Implemente ferramentas de monitoramento e auditoria:
Adquirir ferramentas que façam auditoria e monitoramento contínuos dos sistemas de IA é fundamental para observar seu desempenho e identificar possíveis riscos antes que causem consequências negativas.
As auditorias periódicas garantem a confiabilidade e a conformidade dos modelos com as políticas internas e regulamentações externas.
Desenvolva uma governança baseada em risco:
A estratégia de governança deve ser baseada em potenciais riscos, levando em consideração sua gravidade e impacto potencial. Dessa forma, as políticas de governança devem ser criadas para todo o ciclo de vida da IA, passando pela coleta de dados até o desenvolvimento do modelo e monitoramento após implementação.
Para atender aos padrões éticos e regulatórios, defina auditorias de transparência, explicabilidade e justiça, garantindo que os modelos sejam testados regularmente e evitando vieses discriminatórios de raça e gênero, por exemplo.
Faça a gestão dos incidentes:
Tenha um procedimento para notificar e registrar os incidentes relacionados à IA, como desvios éticos, falhas de segurança, violações de conformidade e identificação de viés algorítmico.
Ao mesmo tempo, desenvolva procedimentos objetivos para responder aos incidentes, o que inclui a identificação ágil, a mitigação de danos e erros, e a comunicação transparente entre as partes envolvidas.
Crie um plano de continuidade:
Elaborar um plano de continuidade ajuda a garantir a estabilidade das ações de governança, abordando como ela irá funcionar e como será mantida em situações de crise ou mudança.
Os testes e revisões do plano de continuidade são fundamentais para identificar e corrigir possíveis falhas, garantindo que a empresa esteja preparada para agir de forma eficiente em qualquer interrupção das operações.
Quais são os riscos de não implementá-la?
A governança tem se mostrado inevitável para as empresas que investem em inteligência artificial. A não implementação e ausência de uma estrutura de governança pode acarretar grandes problemas como:
Manipulação de informações;
Alucinação;
Decisões automatizadas discriminatórias;
Violações de privacidade e direitos autorais;
Desinformação;
Riscos de cibersegurança.
Portanto, visando mitigar esses riscos, a implementação de governança em IA oferece mecanismos de monitoramento, auditoria e regulamentação que dão a garantia de que as soluções tecnológicas operem dentro da legalidade e dos padrões exigidos.
A revisão humana continua sendo importante, aliada com a curadoria dos dados, testes de equidade, transparência sobre fontes, IA explicável, documentação técnica, teste contínuos, regras internas, governança de dados, conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD) e anonimização.
Embora não haja uma regulamentação específica sobre o tema, é inegável que uma série de ações podem ser aplicadas desde já, de modo a garantir que o uso da IA generativa seja pautado na legalidade, ética, transparência e conformidade.
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