Como o RH pode navegar na Lei de IA da UE
A adoção de IA no RH traz um vasto potencial para otimizar processos, melhorar a tomada de decisões e impulsionar a inovação. No entanto, para realizar esses benefícios, é necessário abordar as complexidades da Lei de IA da UE, navegando pela rápida divergência entre as abordagens regulatórias da UE e dos EUA, como já observamos na proteção de dados.
Para qualquer empresa que transfira dados entre os dois lados do Atlântico — o que, nos dias modernos, envolve a maioria das empresas — essa divergência destaca a enorme necessidade de uma governança e diretrizes robustas de IA para garantir uma adoção ética e segura em diferentes jurisdições.
O que é aceitável nos EUA pode infringir as regulamentações europeias assim que dados referentes a cidadãos da UE ou do Reino Unido estiverem envolvidos. Mesmo nos EUA, a falta de regulamentações específicas de IA não significa a ausência de riscos. Existem muitos estados com regulamentações locais de proteção de dados e IA, além do risco constante de litígios por infração de propriedade intelectual, discriminação e práticas enganosas, para citar apenas três.
Portanto, é prudente estar ciente da implementação de IA, independentemente de haver uma regra específica que exija isso. As seguintes etapas ajudarão a prosperar em um ambiente regulatório que exige agilidade e responsabilidade, permitindo também que você proteja sua estratégia de IA para o futuro.
1. Compreender os níveis de risco
A Lei de IA da UE categoriza as ferramentas de IA em quatro níveis de risco: mínimo, limitado, alto e inaceitável. Cada categoria traz obrigações específicas de conformidade, especialmente a de alto risco, que abrange tecnologias utilizadas nos processos de recrutamento e gestão de funcionários. Esses sistemas são frequentemente analisados devido ao seu potencial de impactar a vida dos indivíduos, exigindo medidas rigorosas para garantir transparência, mitigar viés e assegurar uma governança de dados robusta.
Portanto, você deve realizar uma auditoria abrangente dos sistemas de IA atuais e planejados para determinar seu nível de risco. Além disso, é necessário estabelecer se sua organização se qualifica como um “fornecedor de IA”, o que acarreta responsabilidades adicionais sob a Lei.
2. Realizar auditorias contínuas
Ao contrário do software tradicional, que você instala e, em teoria, esquece, as ferramentas de IA são não determinísticas por natureza e seu comportamento provavelmente mudará com o tempo e as circunstâncias. Novos tipos de dados de entrada produzem respostas inesperadas e podem criar novas formas de viés, desinformação ou até mesmo riscos de proteção de dados e segurança da informação. Portanto, a avaliação contínua dos sistemas de IA é crucial para evitar comprometer os usuários ou criar uma situação que possa prejudicar a reputação da sua empresa.
3. Treinar equipes de RH
A governança de IA não é apenas um desafio técnico; é também uma questão cultural e educacional. Fornecer treinamento sobre governança e ética em IA capacita os profissionais de RH a implementar a IA de maneira responsável. Os programas de treinamento devem ser adaptados às necessidades únicas dos profissionais de RH, equipando-os para agir como custódios informados dos sistemas de IA, e não apenas como usuários passivos de mais um software. Essa, na verdade, é uma das promessas da tecnologia — ela existe para aprender e evoluir em parceria com seus colegas humanos, de modo que o resultado da interação entre humano e máquina seja melhor do que o que cada um poderia alcançar sozinho.
4. Construir confiança por meio da transparência
Divulgações claras sobre o uso de IA no recrutamento e na gestão de força de trabalho constroem confiança entre funcionários e candidatos, e essa confiança é ainda mais reforçada quando você demonstra um compromisso com práticas éticas de IA, solidificando sua reputação como um empregador justo e inovador.
Além disso, os colaboradores que entendem como a IA impacta suas interações com a organização são mais propensos a abraçar seus benefícios e contribuir para sua melhoria contínua. Certifique-se de comunicar regularmente sobre:
- como as decisões impulsionadas pela IA são tomadas e monitoradas;
- quais passos são tomados para melhorar a precisão e a justiça desses sistemas;
- quais mecanismos estão em vigor para resolver erros ou preocupações.
5. Monitorar o ambiente regulatório
Como diz o ditado, a única certeza é a mudança. Isso é definitivamente verdade no ambiente regulatório de IA, dada a medida em que a conformidade com a IA se tornou um tema político. Trabalhe com suas equipes de jurídico, proteção de dados e segurança da informação para se manter à frente das atualizações e considere adotar sistemas de IA com recursos de conformidade integrados para simplificar os ajustes regulatórios futuros. E observe com atenção o que os outros estão fazendo, para que você possa aprender com seus bons exemplos — e seus erros e enganos.
Como uma prática comum, você deve:
- manter registros detalhados das operações e medidas de conformidade dos sistemas de IA;
- interagir com reguladores e órgãos da indústria para se manter informado sobre mudanças futuras;
- alinhar as iniciativas de IA com os objetivos organizacionais mais amplos para garantir que entreguem valor mensurável.
Vale a pena considerar a terceirização de parte disso, o que pode ajudar a acelerar o ritmo da mudança, gerenciar riscos e gerar vantagem competitiva.
