Checklist de Risco e Governança em IA
Com o crescimento da inteligência artificial (IA) e sua integração em diversos setores, a conformidade com a legislação se torna cada vez mais essencial. Abaixo, apresentamos um checklist abrangente que aborda os principais aspectos que as organizações devem considerar para garantir a conformidade com a legislação da IA da União Europeia.
1. Identificação e Classificação de Risco
- Determine se a IA se enquadra nas categorias de risco inaceitável, alto, limitado ou mínimo.
- Verifique se é qualificada como IA de propósito geral (GPAI) ou um sistema agentivo com autonomia.
- Mapeie o escopo jurisdicional (Lei de IA da UE, GDPR, leis nacionais, mercados globais).
2. Governança e Responsabilidade
- Atribua um responsável claro pela conformidade com a IA.
- Estabeleça um quadro de governança de IA (políticas, comitês, caminhos de escalonamento).
- Defina os papéis para fornecedor, implantador, distribuidor e importador conforme a Lei de IA da UE.
3. Gestão e Qualidade dos Dados
- Assegure que os conjuntos de dados sejam representativos, relevantes e documentados.
- Realize auditorias de viés e equidade durante a preparação dos dados.
- Implemente proteção de dados por design (minimização, anonimização, base legal).
4. Design e Desenvolvimento
- Realize avaliações de risco em cada estágio de desenvolvimento.
- Documente o design do modelo, treinamento e limitações.
- Implemente segurança por design (robustez contra adversários, testes de penetração).
5. Transparência e Documentação
- Mantenha documentação técnica (cartões de modelo, folhas de dados, uso pretendido).
- Forneça instruções de uso para os implantadores downstream.
- Declare claramente as capacidades, limitações e taxas de erro para os usuários.
- Registre fontes de dados de treinamento, mudanças de modelo e fluxos de decisão.
6. Supervisão e Controle Humanos
- Assegure mecanismos de humano no loop (HITL) ou humano no laço (HOTL).
- Forneça meios para anular ou desligar o sistema de forma segura.
- Treine os usuários em supervisão eficaz e revisão de decisões.
7. Testes e Validação
- Realize testes pré-implantação para precisão, robustez e segurança.
- Simule cenários adversariais e de uso indevido.
- Valide contra normas de conformidade e éticas.
8. Implantação e Monitoramento
- Mantenha monitoramento contínuo para desempenho, desvios e anomalias.
- Registre eventos significativos para rastreabilidade e responsabilidade.
- Coleta feedback de usuários e relatórios de incidentes sistematicamente.
- Estabeleça um processo de descomissionamento quando os sistemas forem aposentados.
9. Avaliação de Impacto e Direitos
- Realize uma Avaliação de Impacto sobre Direitos Fundamentais (FRIA) se o risco não for trivial.
- Mapeie riscos para privacidade, igualdade, segurança, liberdade de expressão e emprego.
- Documente estratégias de mitigação para danos identificados.
10. Conformidade Regulamentar
- Verifique as obrigações sob a Lei de IA da UE (baseada em categorias de risco).
- Assegure conformidade com GDPR, leis de cibersegurança e de proteção ao consumidor.
- Para sistemas de alto risco, prepare arquivos de avaliação de conformidade.
- Acompanhe cronogramas para obrigações de conformidade faseadas.
11. Segurança e Ciber-resiliência
- Proteja o modelo contra envenenamento de dados, entradas adversariais e extração de modelo.
- Proteja a infraestrutura contra ciberataques.
- Monitore uso indevido e repropósito malicioso das saídas.
12. Cultura e Treinamento
- Forneça treinamento em IA responsável para desenvolvedores, gerentes e implantadores.
- Construa uma cultura de responsabilidade, questionamento e escalonamento.
- Incentive a denúncia de preocupações éticas ou de conformidade.
