A discussão
Esta sessão liderada por especialistas focou-se na intersecção entre privacidade e Governança de IAAaron Weller e Gail Krutov desvendaram as complexidades de navegar pelas leis e estruturas de IA e os desafios éticos que elas apresentam. Este webinar foi desenvolvido para profissionais de privacidade, líderes em segurança de dados e gerentes de inovação que estão prontos para adaptar estratégias voltadas à privacidade para atender às demandas de conformidade e gestão de riscos impostas pela disrupção da IA em diversos setores.
3 principais conclusões
1. Estruturas de privacidade adaptáveis para IA
As estruturas tradicionais de privacidade são insuficientes para lidar com os riscos emergentes da IA. As organizações devem desenvolver estratégias para lidar com regulamentações setoriais específicas, tecnologias de IA generativa, diretrizes éticas e mandatos de conformidade globalmente diversos, como a Lei de IA da UE e Alinhamento de Valores Nacionais da China para Dados de Treinamento em IA.
2. Colaboração multifuncional e governança de IA escalável
A governança da IA exige alinhamento da equipe. Os líderes devem priorizar a formação de comitês multifuncionais, o estabelecimento de inventários de IA, o mapeamento dos fluxos de dados e a implementação de programas de treinamento personalizados para promover a conscientização entre os departamentos. Incentivar a colaboração reduz silos, evita a sobreposição de esforços e garante um processo eficiente de revisão de riscos.
3. Mitigação proativa de riscos por meio de ferramentas e processos
Programas de risco de IA bem-sucedidos estabelecem um equilíbrio entre inovação e risco. Ao alavancar ferramentas práticas, como varredura de código automatizada para questões de privacidade, mapeamento de dados para avaliação de risco, atualizações de fornecedores sobre recursos de IA e um sistema de triagem para priorização de risco, as organizações podem criar estratégias de mitigação de risco escaláveis e acionáveis que se alinham às expectativas regulatórias.
Mergulho Profundo: Gerenciando o Escopo em Avaliações de Risco de IA
Um conceito crítico discutido foi a questão do aumento do escopo Avaliação de IA processos. De acordo com Gail Krutov, definir critérios de aprovação claramente desde o início ajuda as equipes a evitar avaliações "padronizadas". É por isso que a educação desempenha um papel crucial; as organizações devem treinar os tomadores de decisão sobre Princípios de governança da IA para garantir consistência e responsabilização.
Outro aspecto que contribui para o escopo é o aproveitamento do conhecimento prévio e dos recursos para mitigar riscos. Por exemplo, esforços de desduplicação permitem que as equipes desenvolvam processos de governança com base nas lições aprendidas com projetos de IA existentes. Ao mesmo tempo, contratos claros com fornecedores, bem como notificações e testes para novos recursos de IA, ajudam a manter uma supervisão eficaz. Como Aaron Weller enfatizou, a gestão de riscos não se trata de dizer "não" à inovação; trata-se de orientar as equipes para "sim" responsáveis dentro de limites definidos.
Citações memoráveis
“A natureza dinâmica dos sistemas de IA exige avaliações contínuas, não exercícios pontuais de aprovação automática. Precisamos evoluir além da conformidade estática para abordar as complexidades da IA.” – Gail Krutov
“Nosso objetivo é mudar a percepção das equipes de conformidade de guardiãs para facilitadoras da inovação responsável, ajudando as equipes a dizer 'sim' dentro de limites definidos, em vez de simplesmente dizer não.” – Aaron Weller
“Reduzir a duplicação por meio de um processo de risco bem pensado permite que as equipes se concentrem na inovação sem comprometer a segurança.” – Gail Krutov
“A IA oculta existe porque é fácil operar nas sombras, especialmente se os funcionários acreditam que não serão pegos. Nosso objetivo é trazer essas discussões a público e criar uma estrutura em que as pessoas confiem.” – Aaron Weller
Recursos relacionados
- Resumo da solução: Conecte os pontos em dados e IA por meio de governança, contexto e controle
- Documento técnico: Privacidade de dados na era da IA
- Documento técnico: Adote IA responsável com o BigID Next
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