Sem Governança de Segurança Rigorosa, a IA Pode Se Tornar um Passivo
Nos últimos 20 anos, a indústria de manufatura tornou-se cada vez mais intensiva em dados, gerando 1.812 petabytes (PB) de dados anualmente e superando vários outros setores de “big data”, como finanças, varejo e comunicações.
A aceleração dos sistemas digitais e do equipamento conectado à IoT proporcionou aos fabricantes uma maior visibilidade sobre operações, cadeias de suprimentos e ciclos de produção.
Com o aumento da geração de dados, a IA desempenha um papel crescente na ingestão e decodificação de informações, permitindo que as empresas otimizem processos e enfrentem desafios que antes eram inatingíveis. Não é surpresa que 93% dos fabricantes vejam a IA como essencial para o progresso.
O Papel da IA na Manufatura
Os fabricantes têm utilizado o aprendizado de máquina para automação de fábricas, gerenciamento de pedidos e programação de produção. Aplicações preditivas e generativas mais avançadas se expandiram para logística da cadeia de suprimentos, controle de qualidade e manutenção proativa.
Ferramentas impulsionadas por IA ajudam a reduzir o tempo de inatividade, detectar defeitos e melhorar a previsão de demanda, permitindo operações mais ágeis e eficientes. Com o alto volume de dados fluindo pelos ecossistemas de manufatura, a IA é uma adição poderosa às ferramentas dos fabricantes para entender padrões e responder a desafios em tempo real.
Embora a IA tenha se mostrado capaz de oferecer vantagens significativas, a adoção rápida introduziu uma variedade de novos riscos de segurança e conformidade.
Em alguns casos, os fabricantes integram e orquestram a IA sem uma supervisão abrangente de todas as vulnerabilidades potenciais, deixando-os expostos a penalidades regulatórias, ameaças cibernéticas e disrupções operacionais custosas.
Sem uma governança estruturada, a IA pode facilmente se tornar mais um passivo do que um ativo. À medida que a IA continua a moldar a indústria, os fabricantes devem equilibrar inovação com gerenciamento de riscos para estabelecer uma base para o sucesso a longo prazo.
Quatro Táticas para uma Abordagem Proativa
Para mitigar efetivamente os riscos regulatórios, de segurança e de precisão em ferramentas impulsionadas por IA, as organizações precisam considerar como empregar uma abordagem de governança estruturada e abrangente. Essas estratégias posicionam os fabricantes para proteger seus investimentos em IA e prepará-los para o sucesso.
Gestão de Riscos Integrada
Fabricantes com ferramentas impulsionadas por IA que abrangem múltiplos departamentos precisam de uma visão completa dos riscos potenciais. Um sistema de governança, risco e conformidade (GRC) holístico fornece supervisão completa de toda a operação. Uma fonte centralizada de informações sobre riscos relacionados à IA em todos os casos de uso permite rastreamento de riscos consistente, aplicação de políticas e controles padronizados.
A documentação diligente e cuidadosa, incluindo relatórios de fontes de dados, processos de treinamento e melhoria de modelos, resultados de avaliações e quaisquer alterações feitas ao sistema de IA ao longo do tempo, é um passo vital para demonstrar conformidade regulatória (por exemplo, GDPR, CCPA) e responsabilidade interna.
Os planos de resposta a incidentes devem determinar o plano de ação para identificação, erradicação, recuperação e análise. Eles também precisam abordar políticas e diretrizes para ataques cibernéticos impulsionados por IA, que diferem de violações de segurança tradicionais.
Rastreamento de Conformidade em Tempo Real
À medida que as regulamentações continuam a mudar, o rastreamento e a geração automatizados de conformidade são cruciais para proteger as empresas de consequências legais e financeiras.
Ferramentas de conformidade automatizadas podem gerar relatórios abrangentes de adesão regulatória com visibilidade completa sobre o status de conformidade e busca por possíveis omissões.
Antes que os riscos se tornem violações, a geração automatizada de relatórios notifica imediatamente todas as partes interessadas para possibilitar uma melhor tomada de decisão.
Validação de Dados
A análise cuidadosa é crucial para estabelecer padrões de integridade de dados e manter a justiça, viés e conformidade regulatória. Os “caixas pretas” da IA podem ser navegadas de forma mais transparente ao aderir às melhores práticas para conduzir auditorias em modelos de IA. Revisões constantes e procedimentos de confirmação certificam a confiabilidade da IA e evitam que a ferramenta se torne uma fonte de tomada de decisão mal informada.
Testes no mundo real podem ser usados para avaliar sistemas de IA e detectar erros e vieses. Para refletir o estado atual da indústria, os conjuntos de dados de treinamento devem ser continuamente atualizados. Ciclos de feedback podem ser implantados para verificar a precisão das decisões da IA com especialistas humanos.
Priorizando a Segurança
Com os fabricantes confiando cada vez mais em ferramentas impulsionadas por IA, a segurança deve ser estabelecida desde o início. Processando uma enorme quantidade de dados sensíveis, os sistemas de IA se tornam alvos primários para ataques cibernéticos que manipulam algoritmos ou extraem informações valiosas.
Isso significa que os fabricantes são melhor atendidos ao estabelecer uma cultura de segurança cibernética ao implantar ferramentas de IA— a integridade de seus dados depende disso.
Essa mentalidade proativa impede ataques de segurança na porta por meio de processos de proteção incorporados, estabelecidos diretamente no desenvolvimento e lançamento da IA, em vez de priorizar a funcionalidade e colocar a segurança em segundo plano.
Para impedir acesso não autorizado, os fabricantes precisam criptografar dados produzidos por ferramentas de IA, implementar autenticação multifatorial e criar barreiras personalizadas para garantir segurança e conformidade regulatória.
A Vantagem Competitiva da Gestão de Riscos de IA
À medida que o papel da IA na manufatura continua a crescer e evoluir, também crescem os riscos à privacidade de dados e à conformidade regulatória. Para gerenciar e mitigar efetivamente esses riscos e aproveitar todo o potencial da IA, os fabricantes devem considerar fortemente a implementação proativa de governança de IA dentro de um sistema GRC centralizado.
Isso permite que eles ganhem uma vantagem competitiva ao estabelecer confiabilidade, conformidade e segurança em todas as operações de manufatura habilitadas por tecnologia.
Ao não adotar uma abordagem proativa em relação ao risco empresarial, as ferramentas de IA podem minar a postura de segurança de uma organização, abrir a porta para consequências custosas de conformidade e se tornarem alvos para ataques cibernéticos. Fabricantes que incorporam protocolos e procedimentos adequados de gestão de riscos em suas estratégias de IA estarão melhor posicionados para o sucesso a longo prazo.
