Como IA agente Ao passarem de projetos-piloto experimentais para implementações em toda a empresa, as organizações enfrentam um desafio fundamental: Como governar sistemas autônomos que raciocinam, agem e tomam decisões com base em dados, modelos, fluxos de trabalho e ecossistemas de terceiros.
De acordo com Gartner, “Quarenta por cento dos aplicativos corporativos estarão integrados a agentes de IA específicos para tarefas até o final de 2026, um aumento significativo em relação aos menos de 51% atuais.” Essa mudança promete ganhos expressivos em produtividade e colaboração, mas também introduz novos tipos de risco. Muitas empresas estão tentando governar a IA com agentes usando controles projetados para aplicativos estáticos, criando pontos cegos em relação ao uso de dados, responsabilidade e conformidade.
Para que a IA ativa possa ser implementada com segurança, a governança, a privacidade e a segurança devem deixar de ser documentos de políticas e se tornarem realidade. realidade operacional.
O Imperativo da Governança para IA Agencial
Os sistemas de IA agéticos operam com crescente autonomia, frequentemente interagindo com dados sensíveis ou regulamentados em tempo real. Isso levanta questões críticas sobre o uso lícito de dados, consentimento, responsabilidade e conformidade com regulamentações como a legislação aplicável. RGPD, CCPA/CPRA, Lei de Proteção de Dados Pessoais Digitais da Índia (DPDP), e leis emergentes específicas para IA.
Para operacionalizar a governança da IA ativa, as empresas precisam de capacidades que vão muito além dos controles tradicionais:
- Visibilidade e linhagem de dados de ponta a ponta Para entender quais dados alimentam os agentes de IA, de onde eles se originam e como fluem entre modelos e fornecedores.
- Pipelines de IA que levam em consideração o consentimento e as políticas que impõem restrições de uso dinamicamente no momento da solicitação e durante a execução do modelo.
- operações de conformidade automatizadas, incluindo cumprimento do DSAR em dados não estruturados, bancos de dados vetoriais e memória de modelos
- Monitoramento contínuo de risco, desvio e viés para detectar configurações incorretas, acesso não autorizado, e consequências prejudiciais antes que se agravem
A governança deve estar integrada ao próprio ciclo de vida da IA, e não ser adicionada posteriormente à implementação.
Cognizant e BigID: Transformando a IA Responsável de Princípio em Prática
A Cognizant e a BigID abordam esse desafio a partir de perspectivas complementares, preenchendo juntas a lacuna entre Intenção de governança por IA e aplicação em tempo real.
Estrutura de Confiança em IA Responsável da Cognizant Abrange todo o ciclo de vida da IA, desde a governança e avaliação de riscos até o design da solução e a supervisão pós-implantação. É suportado por uma Plataforma de Confiança modular que permite explicabilidade, testes e monitoramento de agentes. Notavelmente, a Cognizant é a primeira provedora global de serviços de TI credenciada pela ISO/IEC 42001:2023, o padrão internacional para sistemas de gerenciamento de IA.
A abordagem da Cognizant enfatiza:
- Governança preparada para auditoria Em conformidade com as normas ISO, NIST e OCDE.
- Supervisão conduzida por humanos, incluindo protocolos de escalonamento, simulações de ataque (red teaming) e manuais de resposta a incidentes.
- Avaliações de risco ético Avaliar possíveis danos e consequências não intencionais antes do lançamento.
- Modelos de engajamento interfuncionais que reúnem partes interessadas das áreas jurídica, de privacidade, de risco, de ciência de dados e de negócios.
Enquanto a Cognizant define como a IA deve ser governada, a BigID entrega a solução. camada de visibilidade e controle de dados necessário para tornar a governança viável em larga escala.
Governança centrada em dados da BigID para IA agente
A BigID oferece às organizações descoberta e a aplicação de medidas necessárias para governar a IA — desde a gestão IA sombra para proteger os fluxos de dados de treinamento e garantir o uso responsável.
As principais funcionalidades incluem:
Entradas de IA seguras e confiáveis
- Limpeza de dados por IA Redigir, tokenizar ou substituir dados sensíveis antes que eles entrem nos fluxos de trabalho de IA.
- Rotulagem e confiança de dados de IA Classificar e validar dados por sensibilidade, consentimento, linhagem e situação das políticas.
Controlar o uso da IA
- Proteção imediata Detectar e ocultar dados sensíveis durante interações com IA sem interromper a experiência do usuário.
- Funcionário e Controles de acesso do agente para impor diretrizes sobre como os copilotos, agentes e LLMs podem acessar os dados.
Detectar e gerenciar riscos de IA
- O Shadow AI Discovery visa identificar modelos, agentes, copilotos e ferramentas não autorizados — e rastrear os dados sensíveis que eles manipulam.
- Gestão da Postura de Segurança da IA (SPM) para monitorar riscos de configuração, anomalias e exposição de dados em sistemas de IA.
Implementar a governança em escala
- Avaliações automatizadas de risco por IA alinhado a NIST AI RMF, ISO 42001, e políticas internas
- Ações de Remediação e Fiscalização Restringir o acesso, reetiquetar dados, bloquear o uso ou acionar fluxos de trabalho de retreinamento.
- WatchTower para IA e Dados para fornecer visibilidade contínua, alertas e remediação integrada em toda a cadeia de valor da IA
Ao fundamentar a governança de IA em um contexto de dados reais, a BigID integra segurança, privacidade, conformidade e governança, levando as organizações além da mera visibilidade. controle acionável.
Inteligência Artificial Responsável em Ação: Principais Conclusões da Cognizant e da BigID
Para explorar como esses princípios se traduzem em execução no mundo real, Cognizant e BigID recentemente firmamos uma parceria para o webinar. Inteligência Artificial Responsável em Ação: Automatizando Privacidade, Conformidade e Confiança. A discussão destacou vários temas com os quais as empresas estão lidando à medida que avançam com iniciativas de IA orientada a agentes:
- IA responsável começa com princípios claros—Equidade, transparência, responsabilidade, segurança e design centrado no ser humano devem moldar a forma como os sistemas de IA são construídos e avaliados.
- A conformidade deve ser integrada, não apenas adicionada posteriormente., com controles integrados diretamente no ciclo de vida de desenvolvimento de IA e software
- A automação permite tanto rapidez quanto confiança., permitindo que as organizações inovem rapidamente, mantendo a governança e a privacidade.
- A responsabilidade transversal entre as funções é essencial., com conselhos de IA abrangendo equipes de tecnologia, privacidade, jurídica, de risco e de negócios.
- A transparência constrói confiança duradoura., apoiado por resultados mensuráveis e responsabilidade compartilhada
Construindo um futuro de IA confiável
A IA agente é extremamente promissora, mas somente se a confiança for incorporada em sua base. A Cognizant e a BigID, juntas, oferecem uma poderosa combinação de estruturas de governança, automação da privacidade e supervisão contínua orientada por dados Para ajudar as empresas a implementar IA de forma responsável.
À medida que os agentes de IA se integram às funções essenciais dos negócios, a confiança será o fator determinante para a adoção em larga escala. As organizações que operacionalizam a confiança — desde a governança de dados e a aplicação do consentimento até a supervisão e a correção de modelos — não apenas mitigarão os riscos legais, éticos e de segurança, mas também desbloquearão uma inovação mais rápida, um retorno sobre o investimento mais robusto e resultados de IA mais confiáveis.
Na era da IA proativa, a confiança deixou de ser uma aspiração. Ela se tornou operacional – e é essencial.
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