Governando a IA enquanto gera impacto nos negócios
Líderes governamentais e da indústria concordam que a governança é fundamental para a IA — não opcional — pois sistemas generativos e preditivos já estão moldando decisões críticas no setor público.
Orientações sobre IA generativa mostram que quase um quarto das organizações relataram saídas imprecisas, enquanto 16% relataram problemas de cibersegurança, sublinhando como a adoção pode ultrapassar a governança.
Um relatório recente afirma que dados fragmentados, sistemas legados e medições de impacto fracas frequentemente mantêm a IA governamental presa em programas piloto. A governança deve definir responsabilidade e medição desde o início.
A governança da IA como um controle integrado
A governança da IA é definida em torno de ética, políticas e testes. Na prática, isso significa documentar modelos, impor revisão humana em fluxos de trabalho sensíveis e realizar testes de viés e robustez padronizados antes e depois da implantação. Essa perspectiva posiciona a governança como controle de riscos e um facilitador de IA escalável e confiável.
Iniciativas de IA falham quando controles, treinamento e medição são tratados como pensamentos secundários. A análise apresenta três insights centrais para a adoção bem-sucedida de IA, centrados em governança robusta, resultados mensuráveis de negócios e implantação estratégica:
- A governança da IA como uma camada de controle integrada: Impor acesso baseado em função, classificação rigorosa de dados, implantações em fases e supervisão humana obrigatória para uma implantação mais segura.
- Planejar, governar, treinar e medir a IA: Implantar ferramentas de IA com uma estratégia clara, casos de uso definidos, governança anterior, treinamento de usuários e adoção mensurável para garantir resultados eficazes e retorno sobre investimento.
- Impor planejamento estratégico e métricas para o sucesso da IA: Planejar implantações de IA com objetivos claros, métricas e rastreamento de uso para evitar a proliferação de ferramentas e impulsionar valor mensurável.
Planejar, governar, treinar e medir a IA para ROI
Ferramentas como ChatGPT e Microsoft Copilot são quase universalmente aplicáveis, mas oferecem retorno apenas quando a implantação inclui treinamento, guardrails e medição de adoção e produtividade. Sem essa estrutura, a simples liberação de ferramentas de IA na organização não trará resultados.
A governança deve ser definida antes da implantação das ferramentas de IA. Sem um caso de uso realista, plano de implantação e estratégia de treinamento para usuários, as organizações não obterão os resultados esperados.
Impor planejamento estratégico e métricas para o sucesso da IA
Uma implantação bem-sucedida de IA é aquela que é medida, profundamente entendida e continuamente reforçada. A adoção deve ser combinada com feedback do usuário e telemetria sobre quem usa as ferramentas, com que frequência e para quais fluxos de trabalho.
Sem um planejamento adequado, é possível que ocorra a proliferação de ferramentas, onde as ferramentas se tornam apenas mais um elemento que não sabemos usar. As organizações precisam ver essas ferramentas como parte estratégica de sua estratégia de IA.
Por fim, uma certa taxa de falha é necessária para impulsionar a inovação. As organizações devem escolher os problemas certos para resolver, monitorar a adoção e rastrear os resultados tanto a nível de ferramenta quanto de negócio para garantir o uso responsável, eficaz e mensurável das ferramentas de IA.
