Nove Passos para Alcançar a Governança em IA
À medida que as organizações abraçam o potencial transformador da inteligência artificial (IA)—desde ferramentas generativas como o Microsoft Copilot até iniciativas de modelos de linguagem em larga escala (LLM)—uma verdade está se tornando cada vez mais clara: não é possível escalar a IA de forma segura sem governança.
A governança em IA não consiste apenas em impor limites sobre o que os modelos podem fazer. Trata-se de garantir a integridade, responsabilidade e segurança dos ecossistemas de dados que alimentam esses modelos. No entanto, para muitas organizações, essa camada fundamental está ausente ou subdesenvolvida.
A IA não apenas utiliza seus dados — ela os amplifica, muitas vezes de maneira rápida e descontrolada. Sem controles robustos, os sistemas de IA podem criar uma série de riscos, incluindo a exposição de conteúdo sensível que os usuários não deveriam ter visto; a propagação de dados rotulados ou desatualizados; a geração de resultados que se tornam novos vetores de risco; e a minação da conformidade com regulamentos como HIPAA, GDPR, PCI, entre outros.
Os frameworks de governança em IA estão emergindo, mas a verdadeira questão é: como colocá-los em prática? Existem passos importantes para que a governança em IA proteja melhor seus dados na era em que a IA transforma as organizações.
Um Framework Prático para a Governança em IA
O seguinte framework prático em nove pontos de governança em IA ajudará as organizações a identificar as ferramentas que podem movê-las da teoria para a execução:
1. Descobrir e Classificar
A governança começa com o conhecimento sobre quais dados você possui. A maioria das organizações não consegue responder com confiança a perguntas sobre onde seus dados sensíveis estão localizados; quais dados críticos para o negócio estão sendo usados em fluxos de trabalho de IA; e quão muitos dados estão obsoletos, duplicados ou mal classificados.
As organizações devem buscar uma plataforma de governança de segurança de dados que descubra e categorize autonomamente todas as formas de dados—estruturados, não estruturados, na nuvem e locais—sem a necessidade de regras, regex ou agentes. As soluções mais eficazes aproveitam a IA/aprendizado de máquina (ML) para analisar o contexto, não apenas o conteúdo, e fornecer visibilidade sobre IP, contratos, PII e outras categorias de dados sem configuração manual.
2. Impor Políticas de Governança de Dados
Uma vez classificados, a governança significa controle para as organizações. Isso inclui políticas sobre quem deve ter acesso, onde os dados devem residir e como os dados devem ser compartilhados interna ou externamente.
As soluções com fluxos de trabalho de remediação embutidos ajudarão as organizações a habilitar a aplicação. Elas podem automaticamente corrigir permissões, ajustar configurações de compartilhamento, migrar ou excluir dados e atualizar classificações—tudo isso sem regras manuais.
3. Monitorar e Auditar o Uso de Dados
A governança não é uma tarefa única. Ela requer monitoramento contínuo dos fluxos de dados, comportamento de acesso e padrões de uso de IA. Visões em tempo real da atividade do usuário, desvios de permissão, riscos de compartilhamento e uso anômalo podem alimentar logs de auditoria, linhagem de acesso e alertas em tempo real que se integram a fluxos de trabalho de SIEM, IAM e DLP.
4. Estabelecer Responsabilidade e Papéis
A governança em IA é multifuncional. As equipes devem ser capazes de operacionalizar a responsabilidade por meio de um painel de riscos de dados centralizado, acesso baseado em papéis a insights de governança e sessões de trabalho contínuas com partes interessadas chave para evoluir políticas. Esse modelo apoia a colaboração entre segurança, TI, governança de dados e funções de conformidade.
5. Implementar Prevenção de Perda de Dados (DLP)
A mapeação de dados classificados melhora os sistemas de DLP de uma organização. Sinais de classificação de alta fidelidade alimentados na pilha de DLP ajudam a reduzir falsos positivos, enriquecer alertas e informar a aplicação.
As organizações devem garantir que sua solução possa detectar e bloquear o uso não autorizado de dados sensíveis em entradas e saídas de IA. Isso é especialmente importante à medida que elas implementam o Copilot e ferramentas semelhantes.
6. Garantir Conformidade Regulatória
As organizações muitas vezes precisam cumprir múltiplas regulamentações em evolução, o que pode ser especialmente desafiador para organizações globais. Com a plataforma certa, é possível atender às exigências de segurança e privacidade de dados sob HIPAA, PCI, SOX, GDPR, CUI/ITAR, NIST, SOC2, entre outros.
As capacidades de remediação automatizada e relatórios prontos para auditoria fornecem uma postura de conformidade defensável e reduzem a fadiga de auditoria.
7. Integrar com Ferramentas de Governança em IA
O Microsoft 365 Copilot, SharePoint, Teams e outros serviços em nuvem onde o conteúdo gerado ou acessado por IA reside são vitais. As organizações precisam de uma ferramenta que escaneie e classifique o conteúdo gerado por IA, verifique permissões e alerte sobre acessos ou movimentações de dados arriscadas.
8. Treinar e Educar as Equipes
A governança em IA não é apenas uma plataforma—é uma prática. O treinamento e a capacitação com insights em tempo real, aprofundamentos de risco e co-design de políticas são críticos para uma governança consistente e eficaz.
9. Melhorar Continuamente
As organizações devem se associar a um fornecedor que não apenas implemente sua solução e fique em silêncio até o momento da renovação. A melhor prática é encontrar um que invista continuamente na melhoria de sua tecnologia e em você como um cliente valorizado. Certifique-se de considerar se o fornecedor que você está avaliando oferece valor ao expandir continuamente seu ecossistema de integração, auxiliando na afinação contínua de políticas e ajudando a construir um roteiro estratégico moldado por seu feedback e prioridades.
Pensamentos Finais
A IA não é apenas mais uma iniciativa de TI—é uma nova camada operacional. E se suas práticas de segurança de dados e governança não estavam prontas para a última onda de transformação na nuvem, certamente não estarão prontas para a próxima onda de aceleração da IA.
A boa notícia é que as organizações não precisam começar do zero. Se você está pronto para incorporar a governança em IA em suas operações básicas—desde a descoberta até a remediação e conformidade—já existem soluções viáveis para ajudá-lo a alcançá-la.
