É evidente que a IA oferece inúmeros benefícios para as empresas, mas também apresenta potenciais desvantagens. Por exemplo, podem surgir complexidades relacionadas à 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 da IA e é essencial para qualquer abordagem responsável à IA.
Vamos explorar essa ideia mais a fundo, detalhando o que exatamente é a avaliação de riscos por IA, por que ela é importante e como pode ser implementada.
O que é avaliação de risco em IA?
De um modo geral, Avaliação de risco da IA A avaliação de ameaças é qualquer método utilizado para identificar e avaliar potenciais ameaças e vulnerabilidades associadas às tecnologias de IA. Isso pode ser feito por meio de diversas ferramentas ou práticas, mas é mais eficaz quando implementado dentro de uma estrutura formal.
Embora a avaliação de riscos possa e deva ser aplicada ao uso de IA da sua própria empresa, ela também é importante no contexto de qualquer fornecedores terceirizadosÉ importante saber quais fornecedores estão utilizando IA para que você possa avaliar esse uso em relação às políticas de privacidade e tomar medidas para controlar os riscos associados por meio de práticas eficazes de gerenciamento de riscos. Isso pode incluir a falta de transparência no treinamento do modelo. viés algorítmico, desalinhamento com os valores da sua empresa ou não conformidade com a governança de IA.
Qual a relação entre avaliação de riscos de IA, gestão de riscos de IA e governança de IA?
Governança de IA Descreve políticas de segurança abrangentes criadas para garantir que as ferramentas de IA sejam seguras e éticas e permaneçam assim. Constitui as regras gerais que regem a pesquisa, o desenvolvimento e a aplicação da IA. Então, qual a diferença entre isso e a avaliação e gestão de riscos em IA?
Ambos são partes individuais disto. governança geralSão processos distintos dentro da disciplina mais ampla que visam encontrar e prevenir pontos de dano aos sistemas de IA.
A avaliação de riscos, como sabemos, é o processo de descobrir e documentar as ameaças e vulnerabilidades dentro do sistema de IA e seus processos.
A gestão de riscos com IA entra em ação após a avaliação das ameaças potenciais. Trata-se do processo de resposta às conclusões da avaliação, como o desenvolvimento de controles, políticas e estratégias de mitigação para reduzir ou eliminar os riscos. Enquanto a avaliação de riscos com IA é investigativa, a gestão é mais voltada para a ação.
Em conjunto, esses processos formam a base de Gestão de Confiança, Risco e Segurança em IA (AI TRiSM) — uma estrutura para aplicar a governança de riscos em cenários do mundo real.
Para uma visão prática de como o AI TRiSM pode ser implementado, Veja esta postagem no blog da BigID.
Resumindo:
- A governança da IA é o guarda-chuva que define as diretrizes.
- A avaliação de risco por IA identifica o que pode dar errado de acordo com essas regras.
- A gestão de riscos em IA aborda esses riscos em conformidade com as regras.
A importância da avaliação de riscos 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 irresistíveis. 60% Dos empresários, muitos expressaram a 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 gerenciamento 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 os resultados. ética ou privacidade.
Vamos analisar alguns dos problemas associados à IA que os processos de avaliação e gestão de riscos visam solucionar.
Uma análise mais detalhada dos riscos associados à IA
Antes de planejar como avaliar e gerenciar riscos de IAPrimeiramente, você precisa ter um bom entendimento do que são esses sinais e como identificá-los. Embora alguns sejam óbvios, outros são mais sutis.
De modo geral, as ameaças se enquadram em uma das três categorias: como a IA é treinada, como interage com os usuários e os dados dos quais depende. 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 qualquer conjunto de dados, estes podem estar sujeitos a violações, ataques cibernéticos ou 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 os dados iniciais fornecidos. Se os dados de entrada forem tendenciosos, enviesados ou distorcidos, isso se refletirá nos resultados, criando informações falsas ou imprecisas que podem prejudicar o desempenho ou a reputação de uma organização.
- Privacidade de dados: Atualmente, é comum que sistemas de IA lidem com dados sensíveis ou Informações de identificação pessoal (PII)Isso proporciona a oportunidade de melhorar significativamente a personalização e a tomada de decisões. No entanto, como acontece com qualquer uso de informações pessoais, existe o risco de violações de privacidade, o que pode acarretar consequências regulatórias ou legais.
- Segurança de dados: Os sistemas de IA são um alvo principal para cibercriminosos e agentes maliciosos devido ao alto valor dos dados que processam e armazenam. Sem uma estratégia adequada de mitigação de riscos, esses sistemas podem ser vítimas de violações de segurança, como ataques de inversão de modelo ou envenenamento de dados, nos quais os dados são manipulados deliberadamente para corromper os resultados.
Riscos do 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 causar danos a longo prazo. Todos os dados de treinamento devem ser de alta qualidade e transparentes para evitar problemas potenciais.
- 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, involuntariamente, tornar-se tendenciosa dependendo dos dados com os quais é treinada. Se suas fontes não forem representativas, suas respostas podem ser discriminatórias, um risco que precisa ser abordado 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 daqueles com os quais 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, por vezes, pode ser difícil determinar como tomam decisões. Isso pode ser arriscado em setores regulamentados, onde a responsabilização é fundamental, pois dificulta a detecção de vieses e mina a confiança nos modelos.
Riscos de interação
Por sua natureza, os sistemas de IA são altamente interativos, o que pode acarretar ameaças adicionais além daquelas associadas a fontes de informação tradicionais, como mecanismos de busca. Por isso, é importante garantir que o uso desses sistemas não gere consequências indesejadas.
- Uso indevido ou interpretação errônea: Apesar de sua utilidade, depender excessivamente de resultados gerados por IA apresenta riscos à segurança, principalmente se os usuários não estiverem cientes das limitações do modelo. Sem o devido conhecimento sobre os limites do sistema, o uso de IA pode levar a decisões equivocadas e informações falsas.
- Riscos da autonomia: Talvez a preocupação mais comum em relação ao uso da IA seja o seu grau de independência. Em alguns casos, os sistemas podem se tornar imprevisíveis ou gerar resultados que conflitem com as intenções da organização ou do usuário. Portanto, é essencial poder supervisionar e controlar os resultados.
Adesão à conformidade regulamentar
Com a expansão do uso da IA, crescem também as leis que a regulamentam, e o descumprimento dessas leis acarreta sérias consequências, que vão desde danos à reputação até ações judiciais e multas pesadas.
Então, quais são as principais áreas que você precisa observar em sua avaliação de risco de IA? Geralmente, elementos como o uso de dados não verificados, a falta de explicação das decisões de IA e a ausência de documentação desse processo são o que os órgãos reguladores procuram, embora os detalhes dependam da legislação específica.
Algumas das normas mais conhecidas incluem: RGPD, o Lei de IA da UEe algumas leis específicas do setor. Muitas vezes, essas leis também incluem consequências para o uso de ferramentas de terceiros não conformes, portanto, é algo a que devemos estar atentos em relação à segurança da IA e durante a implementação da IA.
Para saber mais sobre as regras que você precisa conhecer, leia nosso guia. Regulamentação global da IA em 2025.
Melhores práticas para uma estrutura eficaz de avaliação de riscos de IA
Apresente os casos de uso e os objetivos da IA.
Não adianta usar sistemas de IA sem compreender adequadamente seu uso pretendido e suas capacidades. Comece com uma investigação minuciosa sobre quais modelos de IA são usados pela sua organização, bem como por 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 riscos potenciais.
Identificar possíveis ameaças
Analise tudo Ciclo de vida da IADesde o treinamento e implantação até o uso contínuo, avalie os riscos em cada etapa. Quais são as potenciais ameaças aos dados? 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 problemáticos que podem valer a pena investigar mais a fundo.
Categorizar e priorizar riscos
Depois de conhecer todos os riscos possíveis, você pode começar a classificá-los com base na sua 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 princípios éticos vigentes? Sua avaliação precisa estar alinhada com as regulamentações aplicáveis, os padrões da indústria e as 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.
Elabore suas estruturas de gerenciamento de riscos de IA
É claro que não basta apenas avaliar os riscos associados ao uso da IA — agora você precisa tomar medidas para monitorá-los e controlá-los (ou seja, gerenciamento de riscos). Isso pode incluir desde medidas de segurança cibernética e auditorias de viés até o treinamento de funcionários.
Para saber mais sobre como combater as ameaças da inteligência artificial, confira nossa publicação completa sobre o assunto. Estruturas e estratégias eficazes para a gestão de riscos em IA.
Monitoramento e revisão contínuos
Os sistemas de IA evoluem, e seus processos de avaliação de riscos também devem evoluir. Revisar sua estrutura de avaliação não é uma atividade pontual — ela deve ser revisada e monitorada regularmente para se manter atualizada com as mudanças nos riscos e garantir que nenhuma ameaça ou vulnerabilidade emergente passe despercebida.
A BigID simplifica a gestão da estrutura de gestão de riscos (RMF) de IA.
Como mencionado, a avaliação de riscos de IA não se limita aos sistemas internos; ela abrange 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 a governança em dia.
A BigID oferece ferramentas para descobrir e gerenciar riscos de IA em grande escala, com uma plataforma reconhecida por analistas e confiável para clientes, desde bancos globais até as principais universidades.
Isso ajuda você a identificar automaticamente onde os modelos de IA estão sendo usados (tanto internamente quanto em diferentes fornecedores), avaliar como os dados estão sendo tratados e garantir a conformidade com as regulamentações e padrões éticos em constante evolução.
Torne o risco da IA transparente e fácil de controlar, para que você possa inovar com confiança e desfrutar dos benefícios da inteligência artificial sem concessões.
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