Governança de IA: Por que a Supervisão Tradicional é Insuficiente e o Caso para uma Nova Abordagem no Cenário em Evolução de Hoje
Nos últimos anos, a inteligência artificial (IA) passou de uma tecnologia inovadora para um componente central das operações comerciais, trazendo riscos sem precedentes que os frameworks de governança tradicionais não conseguem abordar completamente. Embora os conselhos tenham confiado em frameworks bem estabelecidos para gerenciar a segurança de dados, privacidade e conformidade, essas abordagens falham quando se trata dos desafios únicos e complexos da IA.
Fatores que Aumentam os Desafios da Governança de IA
Isso é impulsionado por três fatores principais:
- A IA introduz riscos novos,
- novos requisitos legais devem ser integrados na pilha tecnológica para abordar esses riscos,
- e habilidades, processos e ferramentas especializadas são essenciais para uma gestão eficaz.
IA: Não Apenas Software, Mas uma Nova Fronteira de Riscos Novos
A IA apresenta desafios específicos que a governança legada simplesmente não está preparada para enfrentar.
O cerne dessa diferença é que a IA difere fundamentalmente do software tradicional devido à capacidade da IA de aprender, se adaptar e tomar decisões com base em dados, o que a torna inerentemente menos previsível do que o software tradicional baseado em regras.
Dependendo da complexidade do sistema – desde modelos de aprendizado de máquina tradicionais, como árvores de decisão, até sistemas multiagentes intrincados – esses riscos tornam-se cada vez mais complexos de detectar e abordar. Os sistemas de IA podem apresentar viés, falta de transparência ou gerar desinformação e resultados inesperados – riscos que os modelos tradicionais de supervisão não antecipam.
A Necessidade de Conformidade Integrada
A governança de IA segue um caminho semelhante ao da privacidade e segurança, ambas tendo que lutar por reconhecimento como preocupações críticas em toda a organização. Assim como a privacidade e a segurança provaram sua relevância e necessidade, a governança de IA agora enfrenta desafios semelhantes em ganhar reconhecimento como uma área de risco em toda a empresa.
Além disso, a privacidade e a segurança mostraram que simplesmente ter políticas não é suficiente; os requisitos legais agora exigem que as medidas de segurança e privacidade sejam tecnicamente integradas nos sistemas de TI, produtos e infraestrutura desde o início – uma abordagem proativa conhecida como “shift left”.
Construindo uma Governança de IA Rigorosa
Para enfrentar esses novos e complexos riscos, uma nova abordagem de governança, especificamente adaptada à IA, é essencial. Ela deve incluir:
- Novas Habilidades e Funções: As equipes de governança tradicionais podem não ter as habilidades especializadas necessárias para entender e gerenciar sistemas de IA.
- Processos para Riscos Específicos da IA: Ao contrário do software tradicional, os modelos de IA evoluem continuamente.
- Ferramentas e Tecnologias Avançadas: Ferramentas de governança especializadas são necessárias para lidar com os requisitos únicos da IA.
Conclusão: Adaptando-se a Novas Realidades na Governança de IA
A rápida integração da IA nas operações comerciais trouxe riscos que são desconhecidos para as estruturas de governança tradicionais. Os riscos únicos apresentados pelos sistemas de IA não são teóricos; eles têm implicações reais significativas. Sistemas de IA mal governados podem impactar diretamente a reputação da marca, erodir a confiança pública e resultar em repercussões legais custosas.
Avançando, as empresas devem priorizar a construção de estruturas de governança que englobem as habilidades especializadas, processos e ferramentas necessárias para enfrentar os riscos distintos e complexos introduzidos pela IA.
