À medida que a IA se desenvolve em todo o mundo, está se tornando cada vez mais difícil empregar regulamentações eficazes. Sistemas de IA generativa, por exemplo, estão transformando indústrias de saúde a finanças, enquanto os governos tentam equilibrar inovação e riscos emergentes.
Um relatório de modelo é uma ferramenta essencial para garantir a transparência e a responsabilidade no desenvolvimento de modelos de IA. Ele fornece um registro claro do propósito, uso, testes e limitações de um modelo, ajudando a construir confiança com partes interessadas e reguladores.
Com a crescente adoção de ferramentas de IA, um novo problema está surgindo: quando os empregadores não fornecem ferramentas de IA autorizadas, muitos trabalhadores usam aquelas de sua preferência. O uso de ferramentas de “shadow AI” no local de trabalho aumentou mais de 200% ano a ano em setores como saúde, manufatura e serviços financeiros.
A inteligência artificial está se tornando uma parte fundamental das funções de conformidade corporativa, otimizando tarefas como revisões automatizadas de contratos e monitoramento contínuo de fraudes. No entanto, sua implementação também traz riscos regulatórios e operacionais que as organizações devem abordar.
A transparência, explicabilidade e interpretabilidade da IA são tópicos amplamente discutidos, mas muitas vezes carecem de definições claras e diretrizes concretas para sua implementação. Este guia visa fornecer recomendações acionáveis baseadas em documentos de governança e certificação relevantes.
Em 2025, as organizações enfrentam um aumento nas regulamentações globais e ameaças cibernéticas, tornando a Inteligência Artificial Generativa uma ferramenta essencial para automatizar atividades de conformidade e facilitar auditorias. A demanda por certificações em IA Generativa em Risco e Conformidade está crescendo, com profissionais qualificados se tornando ativos valiosos em setores atentos ao risco.
À medida que as organizações adotam a inteligência artificial (IA) para impulsionar a inovação e transformar operações, devem também lidar com a realidade de que a IA está rapidamente moldando o cenário das ameaças cibernéticas. Embora a IA ajude os CISOs a melhorar a detecção e resposta, ela também leva a ataques cibernéticos mais sofisticados.
À medida que os sistemas de aprendizado de máquina influenciam decisões de alto risco, como contratação e justiça criminal, a necessidade de detecção e mitigação rigorosas de viés tornou-se fundamental. Este artigo apresenta uma estrutura técnica completa para implementar práticas responsáveis de IA, demonstrando como identificar, medir e mitigar sistematicamente o viés algorítmico.
A adoção de IA nas empresas está falhando com frequência porque muitas organizações tentam integrar a IA em processos antigos e rígidos que não conseguem acompanhar. O modelo Dynamic Process Landscape (DPL) propõe uma abordagem estruturada que permite a adoção da IA de maneira mais eficiente e em conformidade.
Com o crescimento da tecnologia de inteligência artificial (IA), as soluções de governança estão em alta demanda. A indústria global de governança de IA, avaliada em 890 milhões de dólares no ano passado, deve atingir 5,8 bilhões de dólares até 2029, segundo um estudo recente.