Governança de IA—o imperativo inevitável da responsabilidade
A governança de Inteligência Artificial (IA) é um tema crescente que exige atenção, especialmente em um mundo onde a tecnologia avança rapidamente. A responsabilidade, um conceito central, refere-se à aceitação de que um indivíduo será responsabilizado por problemas e resultados relacionados à IA, sejam eles positivos ou negativos. Essa responsabilidade deve ser sempre considerada ao implementar soluções de IA.
Os Desafios da Governança de IA
Embora a IA não seja uma novidade, sua adoção generalizada é recente, impulsionada pela explosão de ferramentas e aplicações de IA. Um dos principais problemas é a qualidade dos dados utilizados nos Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs), que alimentam sistemas de IA generativa, como o ChatGPT.
Estudos demonstram que muitos usuários de IA em desenvolvimento de produtos são não treinados e inexperientes, o que resulta em uma falta de cautela e autodisciplina. Isso, combinado com a ausência de supervisão adequada, pode levar a resultados imprecisos e “alucinações” da IA.
Pilares da Governança de IA
Para estabelecer uma governança efetiva, é crucial entender e adotar quatro elementos principais:
- IA Ética: aderindo a princípios de justiça, transparência e responsabilidade.
- Responsabilidade da IA: atribuindo responsabilidade pelas decisões da IA e garantindo supervisão humana.
- Humano no Processo (HITL): integrando supervisão humana nas decisões da IA para garantir julgamentos sólidos e responsabilidade verificável.
- Conformidade da IA: alinhando iniciativas de IA com requisitos legais, como o GDPR e a Lei de IA.
A Perspectiva do Fornecedor de Soluções
Fornecedores de soluções, como a Hexagon Manufacturing Intelligence, ressaltam que a governança de IA estabelece as diretrizes para a implementação de soluções de IA prontas para produção. A falta de definições legais claras sobre o que é considerado IA é um dos maiores desafios enfrentados.
É fundamental que as organizações comecem a gerar valor por meio da IA, e muitos líderes estão assumindo papéis críticos na governança de IA. No entanto, as práticas de governança ainda não evoluíram na mesma medida que os processos de trabalho.
Por que a Governança Tem Atrasado?
Apesar das preocupações com a IA, a governança ainda enfrenta muitos desafios:
- Dificuldade em validar as saídas de modelos de IA.
- Falta de validação rigorosa e preocupações com privacidade de dados.
- Orientações regulatórias em evolução e incertezas legais.
- Preocupações com viés e seus impactos nas comunidades.
- Confiança pública em sistemas habilitados por IA.
Estabelecendo a Governança
Uma estrutura de governança eficaz deve incluir políticas alinhadas aos objetivos organizacionais, além de um comitê de ética em IA. É essencial desenvolver metodologias de avaliação de riscos que monitorem processos e resultados de IA para garantir transparência e justiça.
A governança de IA não é apenas uma questão técnica, mas sim uma responsabilidade coletiva que deve ser assumida por todos os usuários de IA dentro da organização. Isso implica a criação de uma cultura de uso responsável da IA, promovendo a colaboração entre equipes e fornecedores.
É necessário que a governança de IA se torne uma prioridade, não apenas para mitigar riscos, mas também para impulsionar a inovação e a eficiência operacional. A responsabilidade na IA deve ser clara e bem definida para garantir que a tecnologia seja utilizada de maneira ética e responsável.
