Nova York está prestes a introduzir uma das primeiras leis que regulam modelos avançados de IA nos Estados Unidos. A Lei de Segurança e Educação em IA Responsável (RAISE) exigirá que grandes desenvolvedores de IA publiquem protocolos de segurança e avaliações de risco antes de liberar modelos avançados no estado.
Os Agentes Guardiões estão emergindo como ferramentas essenciais para monitorar e gerenciar o comportamento autônomo da IA. Conforme mais organizações adotam esses agentes, a necessidade de ferramentas como os Agentes Guardiões se torna mais urgente para garantir que esses sistemas atuem de forma segura e alinhada aos objetivos empresariais.
As organizações nórdicas estão investindo na capacitação de seus funcionários para mitigar os riscos das tecnologias de IA emergentes. Apesar dos desafios, elas estão tomando medidas tangíveis para incorporar a IA responsável nas suas estratégias de transformação.
O maior problema político da próxima década pode ser a ascensão da inteligência artificial e os milhões de empregos administrativos que ela ameaça eliminar. Especialistas alertam que a automação pode aumentar o desemprego para 10-20% nos próximos anos.
A governança da IA é um desafio significativo, e a liderança deve gerenciar essa transformação de forma estratégica. É crucial que os CHROs e CFOs colaborem para garantir que a IA traga valor sustentável e não apenas ganhos de produtividade.
O CEO de conformidade em IA, Erez Kaminski, destaca que implementar IA regulamentada é “incrivelmente difícil” devido à complexidade dos documentos regulatórios. Ele sugere que uma abordagem “neuro-simbólica” pode ser mais eficaz, combinando redes neurais modernas com lógica baseada em regras.
Os legisladores do estado de Nova York querem impor novos requisitos de segurança para os modelos de inteligência artificial mais avançados do mundo, mas os legisladores federais ameaçam anular as novas regras antes que sejam implementadas. O projeto de lei exigiria que os desenvolvedores apresentassem planos de segurança abrangentes para reduzir o risco de causar danos graves.
Os gastos com IA entre as organizações aumentaram 2,7 vezes na região da ASEAN e 3,3 vezes na Ásia-Pacífico, destacando a prontidão para a adoção nas regiões. No entanto, apenas 24% das organizações globalmente implementaram políticas completas de governança, risco e conformidade (GRC) para IA.
A Lei de Inteligência Artificial (IA) da União Europeia, que visa regular os riscos da IA, enfrenta possíveis revisões devido a mudanças políticas e lobby da indústria, menos de um ano após seu acordo. Embora tenha sido celebrada por estabelecer um padrão de segurança global, agora corre o risco de ser alterada enquanto a UE busca se igualar aos EUA e à China no setor de IA.
A gestão de modelos serve como a camada fundamental do MLOps (Operações de Aprendizado de Máquina), fornecendo a estrutura e a responsabilidade necessárias para suportar todo o ciclo de vida do aprendizado de máquina. Com práticas como controle de versão e monitoramento de desempenho, a gestão de modelos é essencial para garantir a implantação confiável e a eficiência operacional.