Governança Responsável de IA: Além da Conformidade Legal
Nos últimos tempos, muitos clientes têm questionado: “Se nosso sistema não é considerado ‘de alto risco’ sob a Lei de Inteligência Artificial da UE ou a Lei de IA do Colorado, por que precisamos nos preocupar com isso?” Essa abordagem ignora a ampla gama de riscos que as empresas podem enfrentar ao implementar sistemas de IA.
O Contexto da Governança de IA
Historicamente, as empresas começaram a integrar modelos preditivos complexos de IA em suas operações, enfrentando dificuldades para entender os riscos associados e como gerenciá-los. Sem regulamentação clara ou melhores práticas definidas, surgiu a necessidade de estabelecer um quadro de governança responsável para a IA.
O Framework de Gestão de Risco de IA do Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia dos EUA (NIST) foi criado para orientar as empresas na avaliação de riscos em sistemas de IA. Este framework, que foi expandido para incluir IA generativa, se tornou um padrão de fato para a gestão de IA, destacando a importância de considerar não apenas a conformidade legal, mas também outros fatores.
A Definição de Risco
O risco é definido como a probabilidade de um dano identificado ocorrer multiplicado pela gravidade do dano caso aconteça. Embora os impactos legais sejam parte da avaliação de severidade, não devem ser o único fator considerado.
Cada empresa deve avaliar o risco de cada sistema de IA de maneira independente, levando em conta sua indústria, valores e obrigações de negócios. Mesmo que um sistema não se encaixe na definição de “alto risco” de uma lei específica, as empresas ainda devem garantir que ele opere conforme suas expectativas e que não cause danos evitáveis ou danos à reputação.
A Importância da Avaliação de Risco
As leis, como a Lei de IA da UE e a Lei de IA do Colorado, adotam uma abordagem baseada em risco, mas não abrangem todos os riscos potenciais. A dependência excessiva da conformidade legal pode levar a uma visão restrita, fazendo com que as empresas ignorem riscos evidentes para usuários e parceiros de negócios.
Riscos operacionais, de reputação e éticos são fatores críticos a serem considerados na governança de IA. Sistemas de IA que não são testados adequadamente podem causar danos significativos, tanto em termos de funcionalidade quanto em percepções públicas.
Exemplos de Casos de Uso
Alguns sistemas que podem não ser considerados de “alto risco” sob as leis, mas que ainda assim requerem supervisão incluem:
- Ferramentas de feedback e desempenho de funcionários: Embora possam não estar diretamente ligadas a decisões significativas de emprego, influenciam avaliações e oportunidades.
- Chatbots voltados para o cliente: Mesmo que a maioria não seja classificada como de alto risco, chatbots que produzem conteúdo tóxico podem prejudicar a reputação da empresa.
Um Padrão Prático de Governança Baseado em Risco
Nem todos os sistemas exigem o mesmo nível de teste e documentação. Uma abordagem prática envolve:
- Avaliar o nível de risco do sistema, definindo o caso de uso e identificando as partes interessadas.
- Realizar triagens de risco iniciais para atribuir recursos adequadamente.
- Documentar o funcionamento do sistema e estabelecer limites de desempenho aceitáveis.
É essencial comunicar de forma honesta as capacidades e limitações do sistema, evitando alegações excessivas e alinhando o marketing com a realidade técnica.
Conclusão
A governança de IA deve ir além da conformidade legal. As empresas precisam garantir que seus sistemas de IA funcionem conforme o esperado, monitorá-los continuamente e corrigir problemas antes que se tornem danos. A implementação de uma governança responsável não é uma burocracia desnecessária, mas uma forma de operar de maneira mais ágil e segura.
