A governança de IA fornece diretrizes para inovação mais rápida
Com a crescente adoção da IA generativa (GenAI) na região da Ásia-Pacífico, algumas organizações, especialmente aquelas em setores não regulamentados, podem hesitar em implementar estruturas de governança, temendo que a burocracia atrapalhe a inovação.
No entanto, especialistas argumentam que limites claros são essenciais para garantir velocidade e segurança. Embora a região lidere o uso de GenAI, a erosão da confiança do usuário nas saídas de IA pode descarrilar iniciativas importantes. Estabelecer diretrizes de governança pode ajudar a preencher essa lacuna de confiança.
A relação entre governança e velocidade
É comum encontrar a ideia equivocada de que a governança desacelera as iniciativas de IA. Na verdade, as organizações que avançam mais rapidamente são aquelas que já estabeleceram uma posição forte de governança em IA. A governança pode ser comparada a barreiras de segurança em rodovias: permite que veículos viajem mais rápido, porém com segurança.
Para se mover mais rápido, é necessário entender onde estão os limites. Organizações que definem esses parâmetros desde o início eliminam a hesitação em relação à inovação, pois as equipes sabem exatamente o que é permitido.
Desafios da IA não regulamentada
Um dos fatores que impulsiona a governança de IA é o aumento da IA “sombra”, que ocorre quando trabalhadores utilizam ferramentas de IA não aprovadas para o trabalho. Muitos profissionais de segurança observaram que uma porcentagem significativa de funcionários expõe dados corporativos a modelos de linguagem. Esse comportamento raramente é malicioso e geralmente acontece pela ausência de boas ferramentas internas.
Os funcionários frequentemente recorrem a ferramentas de IA externas devido à falta de acesso simples a alternativas internas. A solução não é apenas banir ferramentas externas, mas sim fornecer opções internas integradas com os protocolos de governança necessários.
O papel da governança nos custos de IA
As discussões sobre governança de IA frequentemente começam com diretores de dados, mas o tema tem ganhado destaque nas reuniões corporativas, impulsionado não apenas pelos riscos de segurança, mas também pelos custos crescentes associados a experimentos de IA não regulamentados.
Um exemplo envolve uma unidade de negócios que acumulou custos inesperados significativos. Um projeto de IA iniciado com alto investimento gerou dúvidas sobre os custos mensais, que não apresentavam provas claras de retorno sobre o investimento. Como resultado, as equipes de finanças e auditoria interna começaram a se envolver mais na governança de IA para lidar com riscos técnicos e financeiros.
Construção de modelos internos vs. plataformas de governança
Algumas empresas começaram a construir seus próprios modelos de linguagem para governança e outras finalidades, como localização e controle do ciclo de vida do modelo de IA. No entanto, a rápida evolução tecnológica muitas vezes torna esses projetos internos obsoletos antes de serem concluídos.
Em vez disso, é aconselhável adotar uma abordagem de plataforma, onde os requisitos de governança são incorporados na infraestrutura. Isso permite que as empresas integrem os modelos mais recentes enquanto permanecem em conformidade com as regulamentações.
A adoção de IA é fundamentalmente moldada pela prontidão do capital humano e dos processos organizacionais, não apenas pelo investimento financeiro.
Conclusão
A governança de IA não deve ser vista como um obstáculo, mas como uma estrutura que permite inovação rápida e segura. Com a crescente importância da IA em diversas indústrias, compreender e implementar práticas de governança será crucial para maximizar os benefícios da tecnologia.
