A inteligência artificial está avançando mais rápido do que a regulamentação, criando oportunidades e riscos para as equipes de conformidade. As organizações não podem esperar a regulamentação alcançar, e devem agir agora como se os padrões já estivessem em vigor.
A inteligência artificial responsável não é apenas uma questão de ética; é uma obrigação de liderança que se relaciona diretamente à confiança da marca e à competitividade a longo prazo. Os líderes devem implementar práticas que garantam que a IA seja desenvolvida e implantada de maneira ética, transparente e alinhada com os valores da sociedade.
A era dos “pilotos” de IA acabou, e agora as empresas precisam de sistemas de IA que sejam explicáveis, auditáveis e confiáveis. A solução proposta é uma estrutura de confiança em seis camadas para reduzir alucinações e construir confiança em sistemas de IA.
Na semana passada, os legisladores do Colorado decidiram adiar a implementação da Lei de Inteligência Artificial do Colorado (CAIA) até 30 de junho de 2026, exigindo que as empresas criem programas de governança e realizem avaliações de impacto regulares de sistemas de IA de alto risco. Enquanto isso, a abordagem federal limita a responsabilidade apenas à discriminação intencional, criando um ambiente regulatório dividido para as empresas.
A certificação está se tornando uma vantagem competitiva na adoção de IA, conforme regulamentos como o Ato de IA da União Europeia entram em vigor. As empresas que demonstram conformidade e governança não apenas evitam penalidades, mas também conquistam a confiança dos investidores e compradores.
A pesquisa de UX é tão forte quanto as decisões humanas que a orientam, e decisões equivocadas podem distorcer os resultados. Com a chegada da IA, é fascinante observar como ela pode acelerar e melhorar a pesquisa, mas também é essencial garantir que os preconceitos humanos não sejam amplificados.
Em 22 de junho de 2025, o governador do Texas, Greg Abbott, assinou a Lei de Governança Responsável de IA do Texas (TRAIGA), que impõe restrições no desenvolvimento e implantação de sistemas de IA para certas finalidades. A lei visa promover o desenvolvimento responsável de IA e proteger o público dos riscos previsíveis associados à tecnologia.
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.
O Texas recentemente se tornou o segundo estado a aprovar uma lei que proíbe a discriminação algorítmica, sancionando operadores de sistemas de IA que tratam grupos de maneira injusta. Essas regulamentações podem ser catastróficas para a verdade, a inovação e, em última instância, a liberdade humana.
A velocidade não é igual à segurança, especialmente quando se trata de conformidade. O uso inadequado de IA pode levar a resultados imprecisos que não atendem às exigências dos reguladores, tornando-se uma responsabilidade em vez de uma solução.