É evidente que a IA traz inúmeros benefícios para as empresas, mas também apresenta potenciais desvantagens. Por exemplo, pode haver complexidades em relação a privacidade, segurança, ética e questões legais.
Então, como avaliamos essas questões, maximizando os benefícios da IA e, ao mesmo tempo, minimizando seu impacto negativo? Esse processo é conhecido como Avaliação de risco de IA e é essencial para qualquer abordagem responsável à IA.
Vamos explorar essa ideia mais a fundo, entrando em mais detalhes sobre o que exatamente é a avaliação de risco de IA, por que ela é importante e como pode ser implementada.
O que é avaliação de risco de IA?
De um modo geral, Avaliação de risco de IA É qualquer método utilizado para identificar e avaliar potenciais ameaças e vulnerabilidades associadas às tecnologias de IA. Isso pode ser feito por meio de uma variedade de ferramentas ou práticas, mas é mais eficaz quando implementado por meio de uma estrutura formal.
Embora a avaliação de risco possa, e deva, ser aplicada ao uso de IA da sua empresa, também é importante no contexto de qualquer fornecedores terceirizadosVocê deve saber quais fornecedores estão utilizando IA para poder avaliar esse uso em relação às políticas de privacidade e tomar medidas para controlar os riscos associados por meio de práticas eficazes de gestão de riscos. Isso pode incluir falta de transparência no treinamento de modelos, viés algorítmico, desalinhamento com os valores da sua empresa ou não conformidade com a governança da IA.
Qual é a ligação entre avaliação de risco de IA, gerenciamento de risco de IA e governança de IA?
Governança de IA descreve políticas gerais de segurança elaboradas para garantir que as ferramentas de IA sejam seguras e éticas e permaneçam assim. Elas formam as regras gerais que regem a pesquisa, o desenvolvimento e a aplicação da IA. Então, como isso se diferencia da avaliação e gestão de riscos da IA?
Ambas são partes individuais deste governança geral. São processos separados dentro de uma disciplina mais ampla que identificam e previnem pontos de dano aos sistemas de IA.
Avaliação de risco, como sabemos, é o processo de descobrir e documentar ameaças e fraquezas dentro do sistema de IA e seus processos.
A gestão de riscos de IA intervém após a avaliação das ameaças potenciais. É o processo de resposta às conclusões da avaliação, como a concepção de controles, políticas e estratégias de mitigação para reduzir ou eliminar os riscos. Embora a avaliação de riscos de IA seja investigativa, a gestão é mais baseada em ações.
Juntos, esses processos formam a base de Gestão de Confiança, Risco e Segurança de IA (AI TRiSM) — uma estrutura para aplicação de governança de risco em cenários do mundo real.
Para uma visão prática de como o AI TRiSM pode ser implementado, veja esta postagem do blog da BigID.
Para simplificar:
- A governança da IA é o guarda-chuva que define as diretrizes
- A avaliação de risco da IA identifica o que pode correr mal com estas regras
- A gestão de riscos da IA aborda esses riscos de acordo com as regras
A importância da avaliação de risco da IA para o uso responsável da IA
Nos últimos anos, houve um aumento notável na adoção da IA, com seus benefícios (como inovação e eficiência) se mostrando difíceis de resistir. 60% dos proprietários de empresas expressaram sua crença de que a tecnologia melhorará o relacionamento com os clientes e aumentará a produtividade.
Ao buscar essas vantagens, no entanto, é vital não se esquecer de avaliar e lidar com os riscos associados. Uma estrutura sólida de avaliação e gestão de riscos ajudará a combater esse atrito entre os prós e os contras da IA e lhe dará a confiança necessária para explorar seu potencial sem comprometer a segurança. ética ou privacidade.
Vamos dar uma olhada em alguns dos problemas associados à IA que os processos de avaliação e gerenciamento de riscos visam resolver.
Um olhar mais atento aos riscos associados à IA
Antes de planejar como avaliar e gerenciar riscos de IA, primeiro você precisa ter uma compreensão sólida do que são e como identificá-los. Embora alguns sejam óbvios, outros são mais sutis.
Geralmente, as ameaças se enquadram em uma de três categorias: como a IA é treinada, como ela interage com os usuários e os dados dos quais se baseia. Esses fatores precisam ser cuidadosamente controlados para evitar violações éticas, consequências legais, danos à reputação ou falhas operacionais.
Riscos de dados
A inteligência artificial depende de dados para funcionar. Mas, como acontece com qualquer conjunto de dados, estes podem estar expostos a violações e ataques de segurança cibernética ou a vieses. Portanto, todos os dados utilizados pela IA devem ter integridade, privacidade e segurança incorporadas desde o início.
- Integridade dos dados: Os modelos de IA são treinados usando grandes quantidades de dados, portanto, seu desempenho é tão confiável quanto o que é inserido inicialmente. Se os dados de entrada forem distorcidos, tendenciosos ou enviesados, isso afetará os resultados, criando informações falsas ou imprecisas que podem prejudicar o desempenho ou a reputação de uma organização.
- Privacidade de dados: Hoje em dia é comum que os sistemas de IA lidem com dados sensíveis ou Informações de identificação pessoal (PII), pois isso proporciona a oportunidade de aprimorar significativamente a personalização e a tomada de decisões. Mas, como acontece com qualquer uso de informações pessoais, isso traz consigo a ameaça de violações de privacidade, o que pode levar a consequências regulatórias ou legais.
- Segurança de dados: Os sistemas de IA são um alvo preferencial de cibercriminosos e agentes de ameaças devido ao alto valor dos dados que processam e armazenam. Sem a estratégia correta de mitigação de riscos, os sistemas podem ser vítimas de violações de segurança, como ataques de inversão de modelo ou envenenamento de dados, em que os dados são manipulados deliberadamente para corromper os resultados.
Riscos de treinamento
A forma como um modelo de IA é treinado determina seu comportamento e desempenho futuros, por isso é crucial acertar nessa etapa inicial. Processos de treinamento inadequados podem levar a danos a longo prazo. Todos os dados de treinamento devem ser de alta qualidade e transparentes para evitar possíveis problemas.
- Viés e discriminação do modelo: Como em qualquer contexto, o viés pode levar à discriminação com potencial para causar danos reais. Infelizmente, a IA pode se tornar involuntariamente tendenciosa, dependendo dos dados com os quais é treinada. Se suas fontes não forem representativas, suas respostas podem ser discriminatórias, o que é um risco que precisa ser considerado no desenvolvimento da IA.
- Desvio do modelo: Assim como os humanos, os modelos de IA envelhecem e podem se tornar menos precisos e consistentes à medida que os dados se desviam daquilo com que foram originalmente treinados. Isso deve ser monitorado ao longo do tempo para evitar a degradação do desempenho.
- Falta de transparência: Os sistemas de IA são complexos e, às vezes, pode ser difícil determinar como eles tomam decisões. Isso pode ser arriscado em setores regulamentados, onde a responsabilização é fundamental, pois impede a detecção de vieses e corrói a confiança nos modelos.
Riscos de interação
Por natureza, os sistemas de IA são altamente interativos, o que pode trazer ameaças adicionais além daquelas associadas a fontes de informação tradicionais, como mecanismos de busca. Por isso, é importante garantir que a prática de usá-los não crie consequências indesejadas.
- Uso indevido ou má interpretação: Apesar de sua utilidade, confiar demais em resultados gerados por IA traz riscos à segurança, principalmente se os usuários não estiverem cientes das limitações do modelo. Sem a devida educação sobre os limites do sistema, o uso de IA pode resultar em decisões ruins e informações falsas.
- Riscos de autonomia: Talvez a dúvida mais comum em relação ao uso da IA seja quanto à sua independência. Em alguns casos, os sistemas podem se tornar imprevisíveis ou gerar resultados conflitantes com as intenções da organização ou do usuário. Portanto, é essencial poder supervisionar e anular os resultados.
Adesão à conformidade regulatória
À medida que o uso da IA se expande, também crescem as leis que a regulamentam, e a não conformidade traz consequências sérias, que vão desde danos à reputação até ações legais e multas pesadas.
Então, quais são as principais áreas que você precisa observar na sua avaliação de risco de IA? Geralmente, elementos como o uso de dados não verificados, a falha em explicar as decisões de IA e a falta de documentação desse processo são o que os reguladores buscam, embora os detalhes dependam da legislação específica.
Alguns dos padrões mais conhecidos incluem o GDPR, o Lei de IA da UE, e algumas leis específicas do setor. Muitas vezes, elas também incluem consequências para o uso de ferramentas de terceiros não conformes, portanto, é preciso ficar atento a isso na segurança da IA e durante a implantação da IA.
Para saber mais sobre as regras que você precisa conhecer, leia nosso guia para regulamentações globais de IA em 2025.
Melhores práticas da estrutura de avaliação de risco de IA eficaz
Esboce casos de uso e objetivos de IA
De nada adianta usar sistemas de IA sem compreender adequadamente seu uso pretendido e suas capacidades. Comece com uma investigação completa sobre quais modelos de IA são usados pela sua organização, bem como pelos terceiros com quem você trabalha. Descubra para que eles foram projetados e o contexto em que operam. Isso fornecerá uma base sólida para identificar e avaliar seus potenciais riscos.
Localize possíveis ameaças
Passe por todo o Ciclo de vida da IA, desde o treinamento e a implantação até o uso contínuo, e avalie os riscos em todas as etapas. Quais são as potenciais ameaças aos dados envolvidas? Como está o desempenho do modelo? Há algum problema com a interação do usuário? Esta parte da avaliação consiste em criar uma lista abrangente de todos os possíveis pontos de atrito que podem valer a pena investigar mais a fundo.
Categorizar e priorizar riscos
Depois de conhecer todos os riscos possíveis com os quais você pode estar lidando, você pode começar a classificá-los em categorias com base na gravidade ou na probabilidade de se tornarem um problema real. Isso ajudará você a entender quais riscos são prioritários para gerenciar e remediar.
Alinhar os riscos com as diretrizes regulatórias e éticas
Como os riscos que você identificou e priorizou se relacionam com as leis e os princípios éticos atuais? Sua avaliação precisa estar alinhada às regulamentações aplicáveis, aos padrões do setor e às estruturas de governança de IA emergentes para evitar a não conformidade e construir confiança na segurança da IA. Esse alinhamento forma uma base sólida para uma gestão de riscos eficaz à medida que seus sistemas de IA evoluem.
Formule suas estruturas de gerenciamento de riscos de IA
É claro que não basta apenas avaliar os riscos associados ao uso de IA — agora você precisa tomar medidas para monitorá-los e controlá-los (em outras palavras, gerenciamento de riscos). Isso pode incluir desde medidas de segurança cibernética a auditorias de viés e educação de funcionários.
Para saber mais sobre como combater ameaças de inteligência artificial, descubra nossa postagem completa em estruturas e estratégias eficazes de gerenciamento de riscos de IA.
Monitoramento e revisão contínuos
Os sistemas de IA evoluem, assim como seus processos de avaliação de riscos. Analisar sua estrutura de avaliação não é uma atividade única — ela deve ser revisada e monitorada regularmente para se manter atualizado com as mudanças de risco e garantir que nenhuma ameaça ou vulnerabilidade emergente passe despercebida.
BigID torna a estrutura de gerenciamento de risco de IA (RMF) facilmente gerenciável
Como mencionado, a avaliação de riscos de IA não se refere apenas a sistemas internos; trata-se de todo o seu ecossistema de dados. Cada vez mais fornecedores terceirizados utilizarão IA, portanto, a visibilidade de como e onde ela está sendo usada é crucial para manter o controle da governança.
O BigID oferece ferramentas para descobrir e gerenciar riscos de IA em escala, com uma plataforma reconhecida por analistas e confiável por clientes, de bancos globais às principais universidades.
Ele ajuda você a identificar automaticamente onde os modelos de IA estão em uso (tanto internamente quanto entre fornecedores), avaliar como os dados estão sendo manipulados e garantir a conformidade com regulamentações e padrões éticos em evolução.
Torne o risco da IA transparente e fácil de controlar, para que você possa inovar com confiança e aproveitar os benefícios da inteligência artificial sem concessões.
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