A preocupação de muitos profissionais de dados em relação à utilização da IA reside na falta de transparência, explicabilidade e ética. Padrões são desenvolvidos para garantir que os dados em um relatório financeiro sejam consistentes com os números em um painel de controle. A linhagem ajuda a explicar a origem dos dados, bem como a forma como são calculados à medida que transitam entre diferentes sistemas em uma organização. Por fim, a ética refere-se ao uso de dados que demonstra o devido cuidado para garantir que sejam utilizados adequadamente, conforme definido na finalidade da coleta. O código de conduta ética também deve descrever o comportamento dos profissionais de dados que lidam com os dados de seus clientes.
O conceito de Governança de IA é um termo cunhado recentemente que muitas organizações estão utilizando para explicar como seus programas de gerenciamento de dados existentes são usados para impulsionar suas decisões de negócios orientadas por dados. Essa prática precisa levar em consideração regulamentações de privacidade recentes, como o Regulamento Geral de Proteção de Dados (RGPD) na UE e a Lei de Privacidade do Consumidor da Califórnia (CCPA) nos Estados Unidos. As regulamentações de privacidade representam outra dimensão na Governança de IA que exige uma melhor compreensão dos dados utilizados pelas organizações.
A estrutura de Governança de IA se beneficia da diversidade de partes interessadas nas áreas de negócios, compliance e jurídica, o que ajuda a identificar e revisar o uso de dados. Controles e processos adicionais na estrutura, com a inclusão de diferentes usuários, auxiliam na identificação de lacunas e na redução do viés que pode surgir de um grupo homogêneo de Governança de IA.