O Problema de Governança da IA que Ninguém Quer Discutir
A adoção da IA está acelerando nas organizações, desde governos até bancos e diversas empresas privadas. Copilotos internos, buscas automatizadas, sistemas de suporte à decisão e ferramentas baseadas em agentes estão sendo implantados rapidamente. No entanto, o risco mais sério que a IA introduz não está no modelo, no algoritmo ou na saída. Ele reside no acesso, visibilidade, categorização e gerenciamento de dados.
Visibilidade e Controle de Dados
A maioria das organizações não tem uma compreensão clara e operacional de seus próprios ambientes de informação. Elas não conseguem afirmar, com confiança, que informações possuem, onde estão localizadas, quais partes são sensíveis ou o que seus sistemas de IA podem realmente acessar ou inferir.
Os sistemas de IA raramente criam riscos isoladamente. Eles amplificam o ambiente de dados em que estão inseridos. Se esse ambiente for fragmentado, mal classificado e apenas parcialmente compreendido, o risco aumenta silenciosamente.
Implicações da Legislação
A Lei de IA da UE é a primeira regulamentação a forçar essa questão à tona. Suas implicações vão muito além da UE e já estão sendo sentidas em outras regiões. Qualquer organização que opere na Europa ou que forneça serviços para clientes europeus será afetada, seja diretamente por obrigações de conformidade ou indiretamente por pressão de compras, à medida que compradores europeus exigem controle demonstrável de dados de fornecedores e parceiros tecnológicos.
Para sistemas de IA de alto risco, a lei exige controle demonstrável sobre a qualidade, governança e manuseio dos dados. Na prática, isso significa ser capaz de mostrar, em termos operacionais, quais dados alimentam um sistema de IA, de onde esses dados se originam e como o acesso é controlado em tempo real. Aqui é onde muitas organizações falham.
Desafios da Governança da IA
Quando a governança da IA passa de documentos de política para sistemas reais, as lacunas se tornam evidentes. A maioria das organizações não consegue responder com segurança:
- Que informações realmente possuem em sistemas internos e plataformas de terceiros.
- Onde essas informações residem e como se movem entre sistemas e fornecedores.
- Quais dados são sensíveis, regulamentados ou críticos para a missão, em contraste com dados incidentais ou obsoletos.
- O que as ferramentas internas de IA podem acessar, recuperar, inferir ou apresentar sem a intenção explícita do usuário.
Sem essas respostas, a governança existe apenas no papel.
Modos de Falha na Governança
A partir de experiências com instituições públicas e organizações de diversos tamanhos, os mesmos modos de falha aparecem repetidamente:
- Falta de inventário confiável de informações: As organizações não podem governar o que não conseguem itemizar. Os dados se espalham por sistemas de e-mail, compartilhamentos de arquivos, ferramentas SaaS e plataformas de fornecedores.
- Sensibilidade é assumida, não classificada: Poucas organizações conseguem distinguir consistentemente entre dados públicos, confidenciais, pessoais, regulamentados e críticos para a missão.
- Sistemas de IA não respeitam suposições: Ferramentas de IA operam com base em permissões e lógica de recuperação, não em intenções.
- Governança imposta após a incorporação da IA: Funcionalidades de IA são frequentemente integradas a plataformas de produtividade antes que os frameworks de governança sejam escritos.
- Risco é avaliado teoricamente, não operacionalmente: Muitas organizações não testam o que realmente acontece quando a IA interage com dados reais sob estresse.
Conclusão
A governança eficaz da IA deve começar em uma camada anterior, com visibilidade e controle de dados. Isso significa:
- Descoberta automatizada de informações.
- Classificação contínua de dados por sensibilidade e criticidade operacional.
- Regras aplicáveis que definem o que os sistemas de IA podem acessar e inferir.
O futuro da governança da IA não será decidido por melhores políticas, mas sim pela capacidade das organizações de ver, classificar e controlar seus próprios ambientes de informação antes que os sistemas de IA transformem a não transparência em exposição.
