A discussão
Esta sessão conduzida por especialistas focou na interseção entre privacidade e Governança de IAAaron Weller e Gail Krutov desvendaram as complexidades de lidar com as leis e estruturas da IA, bem como os desafios éticos que elas apresentam. Este webinar foi desenvolvido para profissionais de privacidade, líderes de segurança de dados e gestores de inovação que estejam prontos para adaptar estratégias orientadas 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 precisam desenvolver estratégias para atender às regulamentações específicas do setor, às tecnologias generativas de IA, às diretrizes éticas e às diversas exigências de conformidade em âmbito global, como a Lei de IA da UE e Alinhamento dos valores nacionais da China para dados de treinamento de IA.
2. Colaboração Interfuncional 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 de fluxos de dados e a implementação de programas de treinamento personalizados para promover a conscientização em todos os departamentos. Incentivar a colaboração reduz a fragmentação, evita a sobreposição de esforços e garante um processo eficiente de avaliação de riscos.
3. Mitigação proativa de riscos por meio de ferramentas e processos
Programas de IA bem-sucedidos em gestão de riscos encontram um equilíbrio entre inovação e risco. Isso é feito por meio de ferramentas práticas, como... leitura automática de código Em relação a questões de privacidade, mapeamento de dados para avaliação de riscos, atualizações de fornecedores sobre recursos de IA e um sistema de triagem para priorização de riscos, as organizações podem criar estratégias de mitigação de riscos escaláveis e práticas que estejam alinhadas às expectativas regulatórias.
Análise detalhada: Gerenciando o escopo em avaliações de risco de IA
Um conceito crítico discutido foi a questão da expansão descontrolada do escopo em avaliação de IA processos. De acordo com Gail Krutov, definir claramente os critérios de aprovação desde o início ajuda as equipes a evitar revisões meramente formais. É por isso que a educação desempenha um papel crucial; as organizações devem treinar os tomadores de decisão em Princípios de governança de IA Para garantir consistência e responsabilidade.
Outro aspecto que contribui para o escopo é o aproveitamento de conhecimento e recursos prévios para mitigar riscos. Por exemplo, os esforços de desduplicação permitem que as equipes desenvolvam processos de governança com base nas lições aprendidas em projetos de IA existentes. Enquanto isso, contratos claros com fornecedores, bem como a notificação e os testes de novos recursos de IA, ajudam a manter uma supervisão eficaz. Como enfatizou Aaron Weller, 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.
Frases memoráveis
“A natureza dinâmica dos sistemas de IA exige avaliações contínuas, e não apenas verificações pontuais. Precisamos evoluir além da mera conformidade estática para lidar com as complexidades da IA.” – Gail Krutov
“Nosso objetivo é mudar a percepção das equipes de compliance, transformando-as de guardiãs em facilitadoras da inovação responsável — ajudando-as 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 estruturado permite que as equipes se concentrem na inovação sem comprometer a segurança.” – Gail Krutov
“A IA paralela existe porque é fácil operar nas sombras, especialmente se os funcionários acreditam que não serão pegos. Nosso objetivo é trazer essas discussões à tona 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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