Melhores práticas de governança de IA responsável para líderes empresariais: criando transparência em sistemas de IA
Os requisitos de governança para IA estão evoluindo rapidamente para acompanhar as inovações dessa tecnologia. Assim, as empresas que priorizam IA responsável e ética as práticas estarão melhor posicionadas para ter sucesso no longo prazo.
O que é governança de IA?
Recentemente, têm havido discussões e desenvolvimentos crescentes relacionados com Governança de IA Governos e organizações em todo o mundo reconhecem que a adoção da IA só tende a aumentar e, como tal, deve ser apoiada por políticas robustas que monitorem a IA e garantam seu uso responsável. Então, o que significa o termo?
Governança de IA refere-se às regras, políticas e estruturas que supervisionam o desenvolvimento, a implantação e o uso de tecnologias baseadas em IA.
Governança responsável da IA garante que os modelos de IA sejam desenvolvidos e utilizados de forma ética, transparente e no melhor interesse da sociedade. Desenvolver ferramentas de IA confiáveis significa garantir que elas respeitem a privacidade dos indivíduos cujos dados foram usados para treiná-las. As ferramentas também devem ser imparciais e justas em sua tomada de decisões. Parte de uma governança de IA eficaz também é garantir a responsabilização, ou seja, quem é responsável por corrigir quaisquer problemas que surjam, e abordar as questões de segurança.
Antes de sua empresa implementar ferramentas de IA, ela deve estar ciente de regulamentações e diretrizes emergentes relacionadas à governança da IA e garantir que seus sistemas inteligentes sejam projetados e implementados em conformidade com esses padrões. Você precisaria incorporar considerações éticas em seus processos de desenvolvimento de IA. Além disso, você precisaria realizar auditorias e avaliações de risco regulares para fornecer clareza e explicações para as decisões baseadas em IA.
Por fim, sua empresa pode precisar considerar o impacto potencial da IA em sua força de trabalho e clientes e implementar medidas para lidar com quaisquer consequências negativas ou mitigar riscos.
Por que é importante implementar a governança da IA?
Você precisa de uma estrutura para governança de IA por vários motivos.
Reduzindo preocupações éticas
As tecnologias baseadas em IA têm o potencial de impactar significativamente os indivíduos e a sociedade, por exemplo, por meio de violações de privacidade, discriminação e riscos à segurança. Por exemplo, qualquer preconceitos inerentes aos dados de treinamento podem interferir no processo de tomada de decisão do modelo. Podem influenciar os resultados produzidos por IA generativa. Leia mais sobre IA agente vs. IA generativa.
Uma estrutura de gestão de riscos de IA pode ajudar a prevenir tais problemas ao longo do ciclo de vida da IA. Estruturas de segurança e governança de IA ajudam a garantir que essas tecnologias sejam desenvolvidas e utilizadas de forma ética e no melhor interesse da sociedade. Elas também definem os processos para corrigir quaisquer problemas descobertos, juntamente com quem é responsável por isso, a fim de minimizar o impacto dos riscos de IA.
Eliminando a ambiguidade
Os algoritmos de IA costumam ser complexos e opacos, dificultando a compreensão de como as decisões são tomadas. Essa falta de clareza significa que os usuários não podem confiar nesses sistemas. Estruturas de governança promovem a transparência, o que pode ajudar a construir confiança nas tecnologias de IA e permitir uma supervisão eficaz. Uma documentação clara pode ajudar a fornecer insights sobre como os desenvolvedores de IA estruturaram o processo de tomada de decisão usado para treinar modelos de IA.
Criando Responsabilidade
O uso de tecnologias de IA pode impactar significativamente os indivíduos e a sociedade, tanto positiva quanto negativamente. Portanto, os responsáveis por quaisquer consequências negativas devem ser responsabilizados. As políticas e regulamentações de IA estabelecem mecanismos de responsabilização, como responsabilidade e reparação. Com a responsabilização incorporada ao sistema, as partes interessadas devem aderir aos padrões legais e éticos.
Incentivando a conformidade regulatória
Governos em todo o mundo estão implementando regulamentações relacionadas à IA, como leis de proteção de dados e diretrizes éticas, em um esforço para governar a IA de forma eficaz e garantir que esses sistemas estejam em conformidade. Consequentemente, se o desenvolvimento e a implantação de suas iniciativas de IA não forem gerenciados e governados adequadamente, você corre o risco de consequências legais e reputacionais.
Impulsionando a inovação
Diretrizes abrangentes de governança de IA podem fomentar a inovação, proporcionando clareza e certeza quanto aos parâmetros éticos e legais dentro dos quais as tecnologias baseadas em IA devem operar. Isso pode ajudar sua organização a tomar decisões informadas sobre o desenvolvimento e a implantação dessas tecnologias.
Legislação de Governança de IA Pendente e Ativa
Aqui estão algumas legislações — tanto promulgadas quanto propostas — que promovem a segurança da IA. Elas promovem o uso responsável da IA, ajudam a reduzir riscos e promovem uma governança eficaz.
Lei da Iniciativa Nacional de Inteligência Artificial de 2020 (NAIIA)
Lei da Iniciativa Nacional de Inteligência Artificial de 2020 (NAIIA) foi sancionada em 1º de janeiro de 2021, como parte da Lei de Autorização de Defesa Nacional para o Ano Fiscal de 2021.
A lei estabeleceu uma estratégia nacional coordenada para IA, incluindo o Escritório Nacional de Iniciativa de IA, institutos de pesquisa em IA e comitês consultivos. Ela continua a desempenhar um papel central na promoção do desenvolvimento ético, seguro e colaborativo de IA entre agências federais e instituições de pesquisa.
Lei de Justiça Algorítmica e Transparência Online
Lei de Justiça Algorítmica e Transparência Online é uma legislação proposta que exigiria que plataformas online divulgassem como os algoritmos usam dados pessoais, avaliassem os impactos algorítmicos nos direitos civis e proibissem práticas discriminatórias em serviços digitais.
Em julho de 2025, o projeto de lei permanecia na comissão e não havia avançado, mas representa um dos vários esforços recentes do Congresso para regulamentar a transparência e a justiça algorítmica. Se aprovado, poderá impor obrigações significativas às plataformas de mídia social e outros provedores de serviços digitais, especialmente em relação à moderação de conteúdo, publicidade direcionada e conformidade com os direitos civis.
Lei AI LEAD
A Lei de Treinamento em IA, sancionada em 2022, forneceu educação básica em IA para profissionais de compras federais.
Com base nesta fundação, a Lei de Liderança em IA para Permitir a Implantação Responsável (AI LEAD) foi apresentado em 2023 como um projeto de lei mais amplo e ambicioso para criar uma estrutura federal abrangente para a supervisão da IA.
Este projeto de lei — atualmente pendente — exigiria que agências federais nomeassem Diretores de Inteligência Artificial, criassem Conselhos de Governança de IA e publicassem estratégias detalhadas de IA, estabelecendo estruturas formais de governança para gerenciar e supervisionar a implantação da IA. Ele enfatiza a privacidade, as liberdades civis, a transparência, a responsabilização algorítmica e a confiança pública nos sistemas governamentais de IA.
Embora ainda não tenha sido promulgada, a nova versão do AI LEAD Act sinaliza uma grande mudança política em direção à governança de IA estruturada e institucionalizada em todo o governo federal dos EUA.
IA RMF
O NIST Estrutura de Gestão de Riscos de IA (IA RMF) foi lançado em 26 de janeiro de 2023, como uma ferramenta voluntária para ajudar as organizações a gerenciar os riscos associados aos sistemas de IA, ao mesmo tempo em que promovem sistemas confiáveis e desenvolvimento responsável de IA e usar.
Em julho de 2024, o NIST publicou o Perfil de IA Generativa (NIST-AI-600-1), uma extensão do RMF de IA que fornece orientações específicas sobre riscos para sistemas de IA generativa, como modelos de linguagem de grande porte e ferramentas de síntese de imagens. Este perfil oferece suporte a estratégias personalizadas de mitigação de riscos, alinhando-se aos princípios mais amplos da estrutura.
O NIST também mantém um Centro de Recursos de IA Confiável e Responsável, que oferece ferramentas de implementação, melhores práticas e exemplos de casos de uso para dar suporte a organizações que adotam a estrutura em todos os setores.
Lei de IA da UE
A Lei de IA da UE é uma legislação abrangente que garante o desenvolvimento e a implantação seguros e éticos da inteligência artificial na União Europeia. Foi formalmente adotada em 21 de maio de 2024 e entrou em vigor em 1º de agosto de 2024, tornando-se a primeira lei do mundo a regulamentar a IA. A lei foi elaborada para promover uma IA confiável e centrada no ser humano e espera-se que influencie os padrões globais, assim como o impacto do GDPR na privacidade de dados.
Ele categoriza os sistemas de IA com base em seus níveis de risco — do mínimo ao inaceitável — e impõe obrigações e restrições específicas de acordo:
- Sistemas de risco mínimo, como jogos com tecnologia de IA ou filtros de spam, não são regulamentados pela Lei.
- Sistemas de risco limitado, assim como chatbots ou ferramentas de conteúdo geradas por IA, estão sujeitos a requisitos de transparência, como notificar os usuários de que eles estão interagindo com a IA.
- Sistemas de alto risco, incluindo aqueles usados em infraestruturas críticas, emprego, assistência médica ou aplicação da lei, devem atender a requisitos rigorosos, como avaliações de risco, documentação, governança de dados e supervisão humana.
- Sistemas de risco inaceitável são proibidas. Isso inclui IA usada para manipulação cognitivo-comportamental, pontuação social, policiamento preditivo e certas formas de vigilância biométrica em espaços públicos.
A Lei também introduz regras para sistemas de IA de uso geral (GPAI). Os modelos de GPAI que não representam riscos sistêmicos estão sujeitos a obrigações de transparência, enquanto aqueles que representam devem cumprir requisitos mais rigorosos.
Para fazer cumprir essas regras, a legislação estabelece uma estrutura de governança robusta, incluindo:
- Um Gabinete de IA dentro da Comissão Europeia
- Um painel científico de especialistas independentes
- Um Conselho de IA com representantes dos estados-membros
- Um Fórum Consultivo para contribuições das partes interessadas
Estabelece penalidades para o descumprimento com base no porte da empresa e no faturamento global, com multas proporcionais para PMEs e startups. Os Estados-Membros também são obrigados a implementar sandboxes regulatórios de IA e estruturas de supervisão até agosto de 2026 para apoiar a inovação responsável.
Esta legislação representa um passo significativo no estabelecimento de padrões legais para IA, exigindo que os sistemas sejam projetados para garantir segurança, justiça e responsabilidade em toda a UE.
Como se preparar para a governança da IA
Para se preparar para as regulamentações emergentes para o desenvolvimento da IA, você pode seguir os seguintes passos:
- Realizar uma auditoria de IA: Realize uma auditoria abrangente dos sistemas baseados em IA da sua organização para identificar potenciais riscos ou preocupações éticas, garantindo que o avanço e a governança da IA estejam alinhados aos princípios estabelecidos. Isso inclui avaliar as práticas de coleta e uso de dados, os processos de tomada de decisão algorítmica e o impacto sobre as partes interessadas.
- Desenvolver uma Estrutura Ética de IA: Crie uma política descrevendo os valores, princípios e políticas da sua organização para o desenvolvimento e uso responsável de IA. Este documento deve incluir diretrizes para gerenciamento de riscos, privacidade de dados, mitigação de vieses, clareza e responsabilização.
- Treinar funcionários: Garanta que todos os funcionários envolvidos no desenvolvimento, implantação ou uso de tecnologias baseadas em IA sejam treinados em considerações éticas e melhores práticas para governança de IA.
- Implementar mecanismos de monitoramento e relatórios: Estabeleça mecanismos de monitoramento e relatórios para rastrear o desempenho e o impacto dos seus sistemas de IA ao longo do tempo, usando métricas de governança claramente definidas para medir resultados como precisão, justiça e possível viés.
- Mantenha-se informado: Mantenha-se atualizado com os últimos desenvolvimentos em regulamentações de IA seguindo fontes de notícias relevantes, participando de eventos do setor e interagindo com especialistas na área.
Exemplos de estrutura de governança de IA
Políticas de governança de IA podem ser aplicadas em diversos setores para garantir o uso responsável da IA e a segurança dos dados. Aqui estão alguns exemplos específicos de cada setor:
Assistência médica
Proteção de dados do paciente: As práticas de governança de IA na área da saúde garantem que os sistemas de IA permitam o acesso aos registros médicos de pacientes e dados de saúde sensíveis apenas por profissionais de saúde autorizados. A criptografia de dados, controles de acesso rigorosos e técnicas de anonimização protegem a privacidade do paciente e promovem o uso responsável.
Suporte à decisão clínica: A IA pode aprimorar a tomada de decisões em diagnósticos médicos e planejamento de tratamentos. As soluções de governança de IA garantem que as recomendações de IA estejam alinhadas à ética e às regulamentações médicas, mantendo a segurança dos dados.
Governo
Segurança Pública: A IA está sendo usada para vigilância e detecção de ameaças, o que significa que indivíduos podem ser monitorados ou rastreados por meio da tecnologia. A governança da IA visa garantir que os dados coletados para fins de segurança sejam usados dentro dos limites legais e que a privacidade individual seja respeitada.
Serviços públicos: A IA em serviços públicos, como saúde ou transporte, deve aderir a padrões rigorosos de proteção de dados definidos em estruturas de governança para manter a confiança dos cidadãos.
Educação
Aprendizagem personalizada: A IA pode personalizar o conteúdo educacional para os alunos. A governança garante que a privacidade dos dados dos alunos seja mantida e as plataformas de IA são usadas para melhorar os resultados da aprendizagem sem comprometer a segurança.
Eficiência Administrativa: A IA pode otimizar os processos administrativos. As regulamentações, neste caso, podem garantir que a IA proteja registros confidenciais de alunos e garantir a conformidade com as leis de proteção de dados.
Varejo
Marketing personalizado: Sistemas de recomendação baseados em IA aprimoram a experiência do cliente. A governança garante que os dados do cliente sejam usados de forma responsável, anonimizados quando necessário e protegidos contra acesso não autorizado.
Gestão de estoque: A IA ajuda a otimizar os níveis de estoque. Diretrizes de governança garantem a precisão e a segurança dos dados nas operações da cadeia de suprimentos.
Melhores práticas para implementar uma estrutura de governança de IA
Aqui está uma abordagem passo a passo para que as empresas usem a IA de forma responsável, sem comprometer o uso de dados confidenciais ou correr o risco de exposição, garantindo a conformidade com os padrões de governança de inteligência artificial:
- Governança e Classificação de Dados:
- Comece estabelecendo um protocolo claro de governança de dados dentro da sua organização.
- Classificar seus dados em categorias com base na sensibilidade, garantindo que os dados sensíveis sejam claramente identificados e protegidos.
- Colete e retenha apenas os dados necessários para suas aplicações de IA.
- Implementar rigoroso controle de acesso medidas.
- Conduta Avaliações de Impacto à Privacidade (PIAs) avaliar os riscos potenciais à privacidade dos indivíduos ao implementar sistemas de IA.
- Garanta que seus modelos e algoritmos de IA sejam transparentes e explicáveis.
- Implementar medidas para detectar e mitigar vieses em modelos de IA, especialmente ao lidar com dados confidenciais.
- Definir políticas de retenção de dados que especificam por quanto tempo os dados confidenciais serão armazenados.
- Use soluções de armazenamento de dados seguras e bem mantidas.
- Treine funcionários sobre uso responsável de IA e práticas de tratamento de dados.
- Considere contratar auditores ou especialistas terceirizados para avalie seus sistemas de IA para conformidade e segurança.
- Desenvolver um robusto plano de resposta a incidentes em caso de violações de dados ou incidentes de segurança.
- Monitore continuamente o desempenho dos seus sistemas de IA e medidas de proteção de dados.
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