Panorama dos tipos de IA: entender para melhor governar
A inteligência artificial (IA) abrange hoje uma grande diversidade de tecnologias, modelos e usos. Essa pluralidade torna sua compreensão indispensável para as organizações, a fim de avaliar os impactos, identificar os riscos associados e definir estruturas de responsabilidade e governança adequadas.
Antes de implementar, regulamentar ou governar eficazmente soluções de IA, é fundamental esclarecer as noções básicas. Este artigo oferece um panorama sintético dos principais tipos de IA, com o objetivo de fornecer referências claras e operacionais.
1. O sistema de IA: a base do ecossistema de IA
O conceito central em torno do qual se articula todo o quadro europeu é o sistema de IA. Essa noção é o ponto de ancoragem do dispositivo, pois delimita o campo de aplicação das exigências, responsabilidades e mecanismos de controle previstos pela regulamentação.
De acordo com a definição jurídica do sistema de IA, um sistema automatizado é aquele projetado para funcionar em diferentes níveis de autonomia e que pode demonstrar capacidade de adaptação após sua implementação, deduzindo, a partir das entradas que recebe, a maneira de gerar saídas que podem influenciar ambientes físicos ou virtuais.
Na prática, o sistema de IA é o principal objeto de regulação: a classificação de riscos, obrigações de conformidade, controles e sanções se concentram nele.
2. O modelo de IA: fundação técnica do sistema
Um modelo de IA é uma representação matemática ou computacional, obtida a partir de um processo de aprendizado com dados, e utilizada para realizar inferências. Ele permite transformar dados de entrada em saídas, como previsões ou recomendações, segundo uma função aprendida.
Os modelos de IA não são diretamente regulamentados pela legislação, sendo considerados componentes fundamentais dos sistemas de IA. Entretanto, modelos que apresentam características específicas podem ser classificados como modelos de IA de uso geral, que possuem uma generalidade significativa e são capazes de executar uma ampla gama de tarefas.
3. A questão do código aberto em IA
Os modelos de IA de código aberto são aqueles publicados sob uma licença livre, permitindo consulta, uso e modificação. O AI Act reconhece explicitamente seu papel na inovação, introduzindo obrigações específicas conforme o uso e o nível de risco.
4. Chatbots: a interface conversacional
Um chatbot é um sistema de IA projetado para simular uma conversa e fornecer informações ou assistência. Os chatbots são considerados sistemas de IA e estão sujeitos às obrigações de transparência, especialmente em contextos sensíveis, onde podem ser classificados como sistemas de IA de alto risco.
5. Agentes IA: da ferramenta à autonomia
Os agentes IA são sistemas de IA que automatizam tarefas complexas, podendo agir de maneira autônoma e tomar decisões. Eles são definidos por sua capacidade de iniciar ações e se adaptar a contextos mutáveis, sem supervisão humana contínua.
6. IA agentiva: orquestração e complexidade
A IA agentiva representa um avanço em relação aos agentes tradicionais, caracterizando-se pela colaboração entre múltiplos agentes, decomposição dinâmica de tarefas e uma memória persistente que permite a exploração de histórico a longo prazo.
7. A importância deste inventário para a governança da IA
A diversidade das tecnologias de IA exige uma compreensão detalhada dos diferentes tipos utilizados nas organizações. Identificar precisamente os tipos de IA permite determinar as obrigações regulamentares aplicáveis, facilitando uma avaliação justa dos riscos e a definição de controles adequados.
Esse entendimento é crucial para estruturar uma governança da IA que seja coesa, documentada e sustentável, capaz de evoluir com as tecnologias e os usos.
