Como as equipes de conformidade podem transformar o risco da IA em oportunidade
A inteligência artificial (IA) avança mais rápido do que a regulamentação, criando oportunidades e riscos para as equipes de conformidade. Enquanto os governos trabalham em novas regras, as empresas não podem ficar paradas.
Os reguladores estão se movendo rapidamente o suficiente para abordar os riscos e oportunidades que a IA traz para a conformidade?
Os reguladores estão fazendo progressos, mas a velocidade da inovação em IA continua acelerada. Essa diferença significa que os riscos já estão surgindo antes que as diretrizes formais estejam no lugar. Como a governança, risco e conformidade (GRC) são centrais para o crescimento e a confiança, as organizações não podem esperar que a regulamentação acompanhe. Os líderes agora esperam que os programas de GRC vão além da mitigação de riscos — atuando como consultores de confiança que desbloqueiam novos mercados, encurtam ciclos de vendas e reforçam a confiança em larga escala.
Estruturas como o NIST AI RMF e ISO 42001 já fornecem maneiras estruturadas de gerenciar os riscos da IA, e muitos de seus princípios (ou seja, transparência, explicabilidade, supervisão contínua) provavelmente moldarão as leis futuras. Ao adotá-los agora, as organizações não apenas se preparam para a eventual regulamentação, mas também demonstram proatividade em confiança. Em resumo: enquanto os reguladores fornecerão direção ao longo do tempo, as empresas devem agir agora como se esses padrões já existissem.
Como as equipes de conformidade devem se preparar para o fato de que as regulamentações específicas de IA provavelmente variarão entre as jurisdições?
As regulamentações específicas de IA variarão amplamente entre as jurisdições, assim como as leis de privacidade. Para se preparar, as equipes de conformidade devem adotar uma mentalidade de “global primeiro, local rápido”: estabelecer uma base em princípios universais e, em seguida, ajustar rapidamente à medida que os requisitos locais surgem.
Como os riscos da IA são inerentemente globais, aplicar práticas comprovadas de gerenciamento de riscos (identificar, avaliar, mitigar e monitorar) fornece estabilidade entre geografias. Isso é mais eficaz quando segurança, conformidade e privacidade convergem em um framework colaborativo baseado em princípios, permitindo que as organizações escalem e se adaptem sem precisar reformular sua abordagem central toda vez que uma nova regra surgir.
Finalmente, os programas de conformidade devem abraçar o ajuste de riscos. Assim como os dados em tempo real reformulam as avaliações de risco, a conformidade não pode se basear apenas em revisões anuais. Os programas devem permanecer vivos, flexíveis e continuamente adaptáveis para acompanhar as ameaças, regulamentações e expectativas públicas em evolução.
Como a IA muda a forma como as equipes de conformidade devem lidar com os requisitos de privacidade de dados, especialmente com conjuntos de dados sensíveis ou regulamentados?
Sistemas tradicionais processam dados de maneiras previsíveis e bem definidas, frequentemente com atributos identificáveis e descobertos. Em contraste, a IA pode processar enormes conjuntos de dados de maneiras opacas, criando novas questões sobre onde e como os dados são armazenados e utilizados. Os líderes devem garantir que os modelos sejam imparciais, responsáveis e transparentes, com supervisão que se estenda além da implantação inicial.
Primeiro, há a dimensão ética e de privacidade. Os sistemas de IA devem ser imparciais, transparentes e responsáveis. Para alcançar isso, é necessária tanto a supervisão humana quanto uma compreensão dos elementos de dados que alimentam o treinamento e as operações da IA. Em segundo lugar, há o desafio da linha de dados e da limitação de propósito. Os líderes precisam saber não apenas onde os dados residem, mas como fluem para os modelos de IA e o que esses modelos podem fazer com eles. Dados sensíveis ou regulamentados não devem ser utilizados no treinamento ou inferência sem justificativa explícita.
Talvez o mais importante, a validação não pode ser um exercício único. Os modelos de IA evoluem à medida que são treinados, significando que tanto os dados quanto as práticas de privacidade em geral devem ser continuamente avaliados. O monitoramento e a revisão contínuos são essenciais para garantir o uso legal e apropriado ao longo do tempo.
Quais etapas os oficiais de conformidade devem seguir para validar que o processamento de dados impulsionado pela IA está alinhado com os princípios de minimização de dados e uso legal?
Como qualquer outra tecnologia, as organizações devem saber quais elementos de dados treinam seus modelos de IA, quais elementos os modelos podem referenciar ou recuperar e como esses elementos são codificados. Isso é muito parecido com a criação de um dicionário de dados para informações pessoais armazenadas, processadas ou transmitidas pela organização.
A partir daí, os oficiais de conformidade devem garantir visibilidade sobre como e onde a IA é utilizada em toda a empresa. A IA já pode apoiar isso por meio da coleta de evidências e relatórios de conformidade em tempo real, ajudando as equipes a detectar lacunas e usos desalinhados mais rapidamente do que os métodos manuais. Como os modelos de IA evoluem, a validação deve ser contínua. Isso requer monitoramento constante para confirmar que o uso dos dados continua legal e apropriado ao longo do tempo.
A IA tornará a conformidade mais fácil, mais difícil ou simplesmente diferente? Por quê?
A resposta honesta é todas as três. A IA tornará a conformidade mais difícil porque introduz novos riscos e novos frameworks de conformidade. Esses riscos, e os controles necessários para mitigá-los, incluem viés na tomada de decisões, vazamento de dados em larga escala e falta de explicabilidade no comportamento do modelo. Isso força as equipes de conformidade a lidarem com questões que nunca enfrentaram antes.
Ao mesmo tempo, a IA tornará a conformidade mais fácil ao agilizar muitas das tarefas mais demoradas. Avaliações de risco, coleta de evidências, preparação de auditorias e questionários de terceiros podem ser acelerados com automação e análise inteligente. O que antes levava dias ou semanas agora pode levar horas ou até minutos. O uso de IA agente ampliará ainda mais as capacidades das equipes de GRC enxutas para atender à demanda crescente.
Mas, mais importante, o mundo da conformidade está mudando em uma escala maior. Em vez de instantâneas pontuais e revisões periódicas, a conformidade está se tornando uma disciplina contínua e adaptativa, apoiada por automação e IA. Dados em tempo real permitem avaliação contínua de riscos e ajustes dinâmicos. A conformidade se desloca de uma função de escritório para um processo vivo que evolui tão rapidamente quanto os riscos que busca mitigar.
