IA para o CRO: Transformando a Governança, Conformidade e Segurança da IA
A inteligência artificial e as tecnologias de IA são críticas para o sucesso das funções de risco nas organizações. À medida que os avanços em IA continuam a evoluir, os diretores de risco (CROs) desempenham um papel fundamental na implementação de uma estratégia eficaz de IA para gerenciar proativamente os riscos associados à IA, estabelecer uma base sólida de governança e promover a adoção responsável e transformadora da IA.
Importância da IA na Gestão de Risco
Com uma longa lista de benefícios significativos e casos de uso potenciais, a IA está desempenhando um papel fundamental no sucesso das empresas de médio porte, especialmente na função de risco. O 2025 RSM Middle Market AI Survey revelou que 91% dos executivos de mercado médio estão utilizando IA em suas práticas de negócios, embora 53% das organizações que adotaram IA generativa relatem que estavam apenas parcialmente preparadas para isso.
Desafios e Oportunidades
Os CROs devem considerar o potencial de viés que pode surgir em várias formas, incluindo:
- Viés de dados: Ocorre quando dados irrelevantes ou inadequados são utilizados para treinar modelos, influenciando de forma inadequada os resultados gerados.
- Viés humano: Ocorre quando os usuários influenciam inconscientemente a entrada de dados e as interações com o modelo, levando a um viés implícito.
- Viés ético: Este tipo de viés decorre de limitações organizacionais, como a coleta de dados de apenas um subconjunto demográfico.
Papel dos CROs na Adoção de IA
Com a IA reformulando o cenário de negócios, os CROs podem aproveitar as ferramentas emergentes de IA para abordar a conformidade e as regulamentações, navegar na governança de dados e mitigar riscos em nível empresarial. Algumas áreas-chave que os CROs devem focar ao considerar uma estratégia de IA incluem:
- Alinhamento: As estratégias de governança de IA e de dados devem apoiar os objetivos e valores da empresa.
- Consistência: As práticas de dados e os padrões de governança devem ser uniformes em toda a empresa.
- Definição: Papéis e responsabilidades devem ser definidos para critérios de avaliação de modelos e estruturas de supervisão.
- Tomada de decisão informada: A resposta a incidentes e o feedback das partes interessadas devem ser claramente definidos.
Questões Críticas
Dado o potencial vasto da IA, as empresas podem aproveitar essa tecnologia de várias maneiras para gerenciar a conformidade e impulsionar a inovação. Fatores críticos a considerar com terceiros incluem:
- Modelos de responsabilidade compartilhada: Estabelece uma responsabilidade clara com a distribuição de riscos entre a organização e o fornecedor.
- Considerações de dados: Aborda a privacidade, segurança e aspectos de conformidade dos dados.
- Processo de desenvolvimento de modelo: Fornece insights sobre as metodologias de desenvolvimento de IA do fornecedor.
- Alinhamento com valores: Garante conformidade ética e regulatória que se alinha com os valores organizacionais.
Desafios na Implantação da IA
Um dos obstáculos mais significativos para o uso bem-sucedido da IA na função de risco é a fundação de dados da empresa. Desafios de dados são um tema comum em muitos projetos e devem ser abordados para se obter o valor pretendido dos investimentos em IA.
Para garantir uma governança eficaz de dados de IA, uma organização deve se envolver em colaboração interfuncional. Regulamentações como a Lei de Privacidade do Colorado exigem que todos os principais colaboradores se alinhem, como as unidades de negócios orientando os clientes na gestão de seus dados.
Conclusão
A IA está mudando rapidamente a forma como trabalhamos e como os riscos são gerenciados. A adoção de ferramentas e modelos de IA tornou-se uma necessidade para as empresas que buscam transformar seus negócios e processos. Entretanto, devido às complexidades e incertezas associadas a esses avanços tecnológicos, a governança da IA se tornou uma preocupação crítica para os líderes de risco.
