O que é governança de IA? Como usar a IA de forma responsável?

Melhores práticas de governança de IA para líderes empresariais: criando transparência em sistemas de IA

Os requisitos de governança para IA estão evoluindo rapidamente para acompanhar as inovações nessa tecnologia. Assim, as empresas que priorizam IA responsável e ética Os consultórios estarão em melhor posição para ter sucesso a longo prazo.

O que é Governança de IA?

Recentemente, têm ocorrido discussões e desenvolvimentos crescentes relacionados a Governança de IA À medida que governos e organizações em todo o mundo reconhecem que a adoção da IA só tende a aumentar e, portanto, deve ser apoiada por políticas robustas que monitorem a IA e garantam seu uso responsável, surge a questão: o que significa esse termo?

A governança da IA refere-se às regras, políticas e estruturas que supervisionam o desenvolvimento, a implementação e o uso da IA. tecnologias baseadas em IA.

Governança responsável de 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 assegurar que elas respeitem a privacidade dos indivíduos cujos dados foram utilizados para treiná-las. As ferramentas também devem ser imparciais e justas em suas tomadas de decisão. Parte de uma governança eficaz da IA também consiste em garantir a responsabilização, ou seja, quem é responsável por corrigir quaisquer problemas que surjam e por abordar questões de segurança.

Antes de sua empresa implementar ferramentas de IA, ela precisa 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, precisaria realizar auditorias e avaliações de risco regulares para fornecer clareza e explicações para as decisões orientadas por 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 de IA?

Você precisa de uma estrutura para a governança da IA por diversos motivos.

Reduzindo as preocupações éticas

As tecnologias baseadas em IA têm o potencial de impactar significativamente os indivíduos e a sociedade, por meio de violações de privacidade, discriminação e riscos à segurança. Por exemplo, qualquer preconceitos Fatores inerentes aos dados de treinamento podem se infiltrar no processo de tomada de decisão do modelo. Isso pode influenciar os resultados produzidos por IA generativaLeia mais sobre IA Agética vs. IA Generativa.

Uma estrutura de gestão de riscos baseada em IA pode ajudar a prevenir esses problemas em todo o setor. Ciclo de vida da IAOs marcos de segurança e governança da IA ajudam a garantir que essas tecnologias sejam desenvolvidas e utilizadas de forma ética e no melhor interesse da sociedade. Eles também definem os processos para corrigir quaisquer problemas que sejam descobertos, bem como os responsáveis por isso, a fim de minimizar o impacto dos riscos da IA.

Eliminando a ambiguidade

Os algoritmos de IA são frequentemente 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 informações sobre como os desenvolvedores de IA estruturaram o processo de tomada de decisão usado para treinar os 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 civil e reparação. Com a responsabilização integrada ao sistema, as partes interessadas devem aderir aos padrões legais e éticos.

Incentivando a conformidade regulatória

Governos em todo o mundo estão introduzindo 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 implementação de suas iniciativas de IA não forem gerenciados e governados adequadamente, você corre o risco de sofrer consequências legais e danos à sua reputação.

Impulsionando a inovação

Diretrizes abrangentes de governança de IA podem fomentar a inovação, proporcionando clareza e segurança jurídica em relação aos parâmetros éticos e legais que regem o funcionamento das tecnologias baseadas em IA. Isso pode ajudar sua organização a tomar decisões informadas sobre o desenvolvimento e a implementação dessas tecnologias.

Legislação pendente e ativa sobre governança de IA

Apresentamos aqui algumas legislações — tanto promulgadas quanto propostas — que promovem a segurança da IA. Elas incentivam 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 da Iniciativa Nacional 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 em todas as agências federais e instituições de pesquisa.

Lei de Justiça Algorítmica e Transparência Online

Lei de Justiça Algorítmica e Transparência Online Trata-se de uma proposta legislativa que exigiria que as plataformas online divulgassem como os algoritmos utilizam dados pessoais, avaliassem os impactos algorítmicos sobre os direitos civis e proibissem práticas discriminatórias em serviços digitais.

Em julho de 2025, o projeto de lei permanecia em comissão e não havia avançado, mas representa um dos vários esforços recentes no Congresso para regulamentar a transparência e a imparcialidade dos algoritmos. Se aprovado, poderia impor obrigações significativas às plataformas de mídia social e outros provedores de serviços digitais, principalmente 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.

Partindo dessa base, o Lei de Liderança em IA para Viabilizar 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 em tramitação — exigiria que as agências federais nomeassem Diretores de Inteligência Artificial (Chief Artificial Intelligence Officers), criassem Conselhos de Governança de IA e publicassem estratégias detalhadas de IA, estabelecendo estruturas formais de governança para gerenciar e supervisionar a implementação da IA. Ele enfatiza a privacidade, as liberdades civis, a transparência, a responsabilidade algorítmica e a confiança pública nos sistemas de IA governamentais.

Embora ainda não tenha sido promulgada, a nova versão da Lei AI LEAD sinaliza uma grande mudança política em direção a uma governança de IA estruturada e institucionalizada em todo o governo federal dos EUA.

IA RMF

O NIST Estrutura de Gestão de Riscos de IA (AI 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, promovendo, ao mesmo tempo, confiabilidade e... desenvolvimento responsável de IA e uso.

Em julho de 2024, o NIST publicou o Perfil de IA Generativa (NIST-AI-600-1), uma extensão da Estrutura de Mitigação de Riscos de IA (AI RMF) que fornece orientações específicas sobre riscos para sistemas de IA generativa, como grandes modelos de linguagem e ferramentas de síntese de imagens. Este perfil apoia estratégias de mitigação de riscos personalizadas, ao mesmo tempo que se alinha com os 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 apoiar organizações que adotam a estrutura em diversos setores.

Lei de IA da UE

Lei da IA da UE É uma legislação abrangente que garante o desenvolvimento e a implementação 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 visa promover uma IA confiável e centrada no ser humano e espera-se que influencie os padrões globais, assim como o GDPR influenciou a privacidade de dados.

Ela categoriza os sistemas de IA com base em seus níveis de risco — de mínimo a inaceitável — e impõe obrigações e restrições específicas de acordo com isso:

• Sistemas de risco mínimoTecnologias como jogos com inteligência artificial ou filtros de spam não são regulamentadas pela lei.
• Sistemas de risco limitado, Assim como chatbots ou ferramentas de conteúdo gerado por IA, estão sujeitos a requisitos de transparência, como notificar os usuários de que estão interagindo com IA.
• Sistemas de alto risco, incluindo aqueles usados em infraestruturas críticas, emprego, saúde ou aplicação da lei, devem atender a requisitos rigorosos, tais como: avaliações de risco, documentação, governança de dados e supervisão humana.
• Sistemas de risco inaceitável São proibidas. Isso inclui o uso de IA para manipulação comportamental cognitiva, 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 garantir o cumprimento dessas regras, a legislação estabelece uma estrutura de governança robusta, incluindo:

• Um Gabinete de IA no seio 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.

O regulamento estabelece penalidades para o não cumprimento das normas 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 ambientes regulatórios de teste (sandboxes) para IA e estruturas de supervisão até agosto de 2026, a fim de apoiar a inovação responsável.

Esta legislação representa um passo significativo no estabelecimento de normas legais para a IA, exigindo que os sistemas sejam concebidos de forma a garantir a segurança, a equidade e a responsabilização em toda a UE.

Como se preparar para a governança da IA

Para se preparar para as novas regulamentações relativas ao desenvolvimento da IA, você pode seguir os seguintes passos:

1. Realizar uma auditoria de IA: Realize uma auditoria abrangente dos sistemas de IA da sua organização para identificar potenciais riscos ou preocupações éticas, garantindo que o avanço e a governança da IA estejam alinhados com os padrões estabelecidos. Princípios da IAIsso inclui avaliar as práticas de coleta e uso de dados, os processos de tomada de decisão algorítmica e o impacto sobre as partes interessadas.
2. Desenvolver um Quadro de Ética em IA: Crie uma política que descreva os valores, princípios e diretrizes da sua organização para o desenvolvimento e uso responsável de IA. Este documento deve incluir orientações sobre gestão de riscos, privacidade de dados, mitigação de vieses, clareza e responsabilidade.
3. Treinar funcionários: Garantir que todos os funcionários envolvidos no desenvolvimento, implementação ou utilização de tecnologias baseadas em IA sejam treinados em considerações éticas e melhores práticas para a governança de IA.
4. Implementar mecanismos de monitoramento e reporte: Estabeleça mecanismos de monitoramento e geração de relatórios para acompanhar o desempenho e o impacto de seus sistemas de IA ao longo do tempo, usando métricas de governança claramente definidas para mensurar resultados como precisão, imparcialidade e potencial viés.
5. Mantenha-se informado: Mantenha-se atualizado sobre os últimos desenvolvimentos nas regulamentações de IA, acompanhando fontes de notícias relevantes, participando de eventos do setor e interagindo com especialistas da área.

Exemplos de estrutura de governança de IA

As 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 e dados de saúde sensíveis dos pacientes apenas por profissionais de saúde autorizados. A criptografia de dados, os controles de acesso rigorosos e as técnicas de anonimização protegem a privacidade do paciente e promovem o uso responsável.

Apoio 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 da IA estejam alinhadas com a ética e as regulamentações médicas, mantendo a segurança dos dados.

Governo

Segurança Pública: A inteligência artificial está sendo usada para vigilância e detecção de ameaças, o que significa que indivíduos podem ser monitorados ou rastreados por meio dessa 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 inteligência artificial em serviços públicos, como saúde ou transporte, deve obedecer 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 que as plataformas de IA sejam usadas para melhorar os resultados de aprendizagem sem comprometer a segurança.

Eficiência administrativa: A IA pode otimizar 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. As 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

Apresentamos aqui uma abordagem passo a passo para que as empresas utilizem a IA de forma responsável, sem comprometer o uso de dados sensíveis ou correr o risco de exposição, garantindo a conformidade com os padrões de governança de inteligência artificial:

• Governança e classificação de dados:
  • Comece por estabelecer 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.
• Minimização de dados:
  • Colete e retenha apenas os dados necessários para suas aplicações de IA.
  • Evite a coleta desnecessária de dados para minimizar o risco associado ao armazenamento de informações sensíveis.
• Controle de acesso:
  • Implementar medidas rigorosas controle de acesso medidas.
  • Garanta que apenas pessoal autorizado possa acessar e utilizar dados sensíveis. controle de acesso baseado em funções (RBAC) para gerenciar permissões.
• Avaliações de impacto na privacidade:
  • Conduta Avaliações de Impacto na Privacidade (AIPs) Avaliar os potenciais riscos à privacidade dos indivíduos ao implementar sistemas de IA.
  • Abordar os riscos identificados e implementar as salvaguardas necessárias.
• Clareza e explicabilidade:
  • Garanta que seus modelos e algoritmos de IA sejam transparentes e explicáveis.
  • Forneça documentação clara sobre como o sistema de IA processa dados sensíveis e toma decisões.
• Mitigação de Viés:
  • Implementar medidas para detectar e mitigar vieses em modelos de IA, especialmente ao lidar com dados sensíveis.
  • Monitore e atualize seus modelos regularmente para reduzir o viés.
• Retenção e exclusão de dados:
  • Definir políticas de retenção de dados que especificam por quanto tempo os dados sensíveis serão armazenados.
  • Implemente processos seguros de exclusão de dados quando os dados não forem mais necessários.
• Armazenamento e processamento de dados seguros:
  • Utilize soluções de armazenamento de dados seguras e com manutenção adequada.
  • Adote medidas robustas de cibersegurança para proteger os sistemas de IA contra ameaças cibernéticas.
• Conformidade com os Regulamentos:
  • Mantenha-se informado sobre as normas de proteção de dados e leis de privacidade relevantes, tais como: RGPD, HIPAA, ou CCPA.
  • Assegure-se de que suas práticas de IA responsável estejam alinhadas com essas regulamentações.
• Treinamento e Conscientização de Funcionários:
  • Capacitar os funcionários no uso responsável da IA e nas práticas de tratamento de dados.
  • Promova uma cultura de privacidade e segurança de dados dentro da sua organização.
• Auditorias de terceiros:
  • Considere contratar auditores ou especialistas terceirizados para Avalie seus sistemas de IA Para fins de conformidade e segurança.
  • Auditorias externas podem fornecer uma avaliação objetiva das suas medidas de proteção de dados.
• Plano de Resposta a Incidentes:
  • Desenvolva um robusto plano de resposta a incidentes em caso de violações de dados ou incidentes de segurança.
  • Garanta que sua equipe saiba como responder de forma rápida e eficaz para mitigar possíveis danos.
• Monitoramento e melhoria contínuos:
  • Monitore continuamente o desempenho de seus sistemas de IA e as medidas de proteção de dados.
  • Esteja preparado para adaptar e aprimorar suas práticas à medida que a tecnologia evolui e novos riscos surgem.

Abordagem do BigID para governança de IA

BigID A empresa coloca a privacidade, a segurança e a governança de dados na vanguarda de suas soluções. Utilizando algoritmos avançados de IA e aprendizado de máquina de última geração, podemos garantir a responsabilidade pela IA em diversas aplicações. A plataforma Permite que as organizações compreendam melhor seus dados e cumpram as regulamentações, ao mesmo tempo que as capacita a descobrir seus dados corporativos em todas as suas formas.

À medida que a importância da governança de IA continua a crescer, a BigID segue oferecendo soluções de ponta que priorizam a privacidade, a segurança e a conformidade com uma abordagem centrada em dados.

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Autor

Alexis Porter

Gerente de Marketing de Conteúdo

Alexis atua como Gerente de Marketing de Conteúdo na BigID, uma empresa líder em DSPM (Gerenciamento de Propostas de Conteúdo Digital). Ela se especializa em ajudar startups de tecnologia a desenvolver e aprimorar sua voz, para que contem histórias mais envolventes e que ressoem com públicos diversos. Alexis possui bacharelado em Escrita Profissional e mestrado em Comunicação de Marketing pela Universidade de Denver. Ela reside em Orlando, Flórida.