Dando continuidade à nossa série de artigos sobre inteligência artificial generativa, hoje abordaremos o tema da governança de IA. Se você ainda não leu nossos conteúdos anteriores, recomendamos que acesse o IA Hub, onde encontrará um guia completo sobre o assunto, bem como os outros artigos de nossa série: O que é Inteligência Artificial? / O que é IA Responsável?. Além disso, não deixe de acompanhar nossas redes sociais e se inscrever em nossa newsletter especializada em IA!
A governança de IA é importante para garantir o uso ético, seguro e legal da inteligência artificial generativa nas organizações. É essencial que as empresas tenham uma estratégia de governança bem definida e alinhada aos seus valores e objetivos ao utilizar a IA.
/ O que significa governança de IA?
Mas, antes de tudo, o que é governança? Especialmente no contexto da governança corporativa, trata-se de um direcionamento para que as empresas alcancem seus objetivos. Seu objetivo geral é preservar a rentabilidade das organizações. Para isso, são estabelecidos princípios com base em leis e contexto de mercado, além de métodos para ajudar a identificar, mensurar e controlar os riscos.
Aplicada à IA, a governança corporativa se torna uma poderosa ferramenta para auxiliar as organizações na implementação e utilização da tecnologia, por meio de metodologias de governança, políticas e normas de conformidade, treinamentos, alocação de responsabilidades e monitoramento.
Aqui também entra um conceito que exploramos em nosso artigo anterior: O que é IA Responsável?. Enquanto a Governança de IA fornece o arcabouço estrutural e as diretrizes gerais, a IA Responsável se concentra na implementação prática dessas diretrizes, garantindo que a tecnologia seja usada de maneira ética e responsável em situações do mundo real. Dessa forma, entrelaçando os temas, temos que a Governança de IA Responsável é o método de designar e assegurar a responsabilidade da organização, direitos de tomada de decisão, riscos, políticas e decisões de investimento para a implementação da IA.
Em um cenário global, é possível afirmar que a Governança de IA Responsável pode ser implementada em diferentes níveis, desde o nível individual até o nível governamental. No nível individual, as pessoas podem adotar boas práticas de governança de IA, como utilizar apenas sistemas de IA de fontes confiáveis e estar cientes dos riscos potenciais da IA. No nível organizacional, como mencionado anteriormente, as empresas podem desenvolver políticas e processos de governança de IA para garantir que seus sistemas de IA sejam utilizados de forma responsável. No nível governamental, os governos podem estabelecer marcos regulatórios de IA, protegendo os interesses públicos.
/ Quais são os objetivos de adotar uma Governança de IA Responsável?
No âmbito corporativo, várias empresas já estão desenvolvendo políticas e sistemas de Governança de IA Responsável. Isso ocorre não apenas com empresas que desenvolvem soluções de IA, mas também com empresas que consomem esses sistemas. Isso ocorre porque, assim como as empresas fornecedoras de sistemas de IA, as empresas que contratam suas soluções (ou seja, que são “operadoras de sistemas de IA”) também estão expostas a riscos éticos e regulatórios relacionados à tecnologia. Portanto, uma vez implementada, a governança pode ajudar a organização a alcançar diversos objetivos, tais como:
- Segurança jurídica: mesmo diante do vácuo regulatório, a governança de IA permite que a empresa defina os princípios éticos no uso da tecnologia, levando em consideração as normas já existentes (por exemplo, Código de Defesa do Consumidor – CDC, Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais – LGPD) e ajudando a evitar o uso indevido ou prejudicial da IA;
- Gestão de riscos: a governança de IA permite identificar e gerenciar os riscos associados ao uso da tecnologia. Isso inclui avaliar os impactos potenciais da IA em diferentes áreas, como privacidade, segurança, viés e conformidade regulatória. Ao implementar práticas de governança adequadas, a empresa pode mitigar os riscos e tomar medidas proativas para lidar com eles;
- Reputação e competitividade: adotar uma abordagem responsável e transparente para a IA pode fortalecer a reputação da empresa e diferenciá-la no mercado. À medida que as preocupações com a ética e a governança da IA aumentam, empresas com uma estrutura sólida de governança podem ganhar a confiança dos clientes e se destacar da concorrência.
/ Quais modelos de governança de IA existem?
Os modelos variam de acordo com o nível de governança desejado, as partes envolvidas e os princípios e práticas adotadas. Cada modelo terá melhor aderência dependendo do tipo de negócio. Alguns exemplos são[1]:
- EY: analisa o padrão SR 11-7 do Federal Reserve, sistema de bancos centrais dos EUA, e propõe adaptações. O padrão SR 11-7 do Federal Reserve fornece orientações sobre a gestão de riscos de modelos. Ele descreve os aspectos-chave de um framework eficaz de gestão de riscos de modelos, incluindo desenvolvimento robusto de modelos, implementação e uso; validação eficaz; e governança sólida, políticas e controles;
- KPMG: modelo linear em etapas (estratégia, design, modelo e treinamento, avaliação, desenvolvimento e evolução); e
- b/luz: sugestão baseada em checklists e métricas.
A Governança de IA Responsável emerge como um pilar fundamental para orientar o desenvolvimento e aplicação ética da IA em diversas esferas da sociedade. Ao estabelecer princípios sólidos, a governança cria um arcabouço que não apenas molda as políticas organizacionais, mas também sustenta a confiança da sociedade na adoção responsável da tecnologia. Nesse contexto, a interligação entre a governança de IA e a IA responsável é uma abordagem essencial, onde a definição de objetivos específicos e a escolha de modelos apropriados convergem para garantir que a IA seja uma força positiva.
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