Segundo o MIT Sloan Management Review, 52% dos entrevistados dizem que suas organizações possuem um programa de inteligência artificialresponsável. No entanto, 79% desses programas apresentam limitações em termos de escala e escopo. Outra pesquisa realizada pelo Boston Consulting Group (BCG) revela que 55% dos executivos superestimam a maturidade de seus programas de IA. Neste cenário, a governança de dados ganhou uma importância crescente na era da inteligência artificial (IA) e reconhecer a sua relevância é crucial para o desenvolvimento das empresas.
A governança de dados abrange um conjunto de práticas, processos e políticas que garantem a qualidade, segurança e uso ético dos dados. Com a IA, esses aspectos tornam-se ainda mais críticos. Sem uma gestão adequada, as organizações podem enfrentar riscos significativos, incluindo violações de privacidade, preconceitos algorítmicos e falhas na tomada de decisões.
Para o BusinessNegócio ou a atividade-fim da empresa. Development Director da Keyrus, Paulo Simon, existem três razões principais para que a governança de dados seja fundamental no contexto da IA, são eles: proteção e privacidade, regulamentação e conformidade, e qualidade e integridadeConjunto de escolhas que estejam em sintonia com as crenças pessoais e os valores da empresa, prezando pela ética nas tomadas de decisões. dos dados.
“Sem uma governança robusta, há riscos significativos de violações de privacidade e uso indevido de dados, levando a prejuízos financeiros e danos à reputação. Com regulamentações como a LGPDLei Geral de Proteção de Dados (Lei nº 12.709/2018): Lei Brasileira que visa garantir a proteção e a privacidade de dados pessoais. Equivalente a GDPR que é o regulamento europeu... no Brasil e o GDPRRegulamento Geral para Proteção de Dados, estabelecido na União Europeia, responsável por regular a obtenção e uso de dados pessoais por empresas e organizações. na Europa se tornando mais rigorosas, as empresas precisam garantir que suas práticas de IA estejam em conformidade com essas leis para evitar sanções legais.
Além disso, a governança de dados assegura que os dados utilizados sejam precisos, completos e atualizados, o que é essencial para o treinamento eficaz e confiável dos modelos de IA, melhorando assim a performance dos algoritmos”, analisa.
Implementação da Governança de IA nas empresas
Com a IA presente em setores como saúde, finanças, transporte e serviços públicos, a governança é crucial para enfrentar desafios de responsabilidade, transparênciaÉ o que se pode ver através, que é evidente ou que se deixa transparecer. É a virtude que impede a ocultação de alguma vantagem pessoal. e éticaConjunto de ações normativas que guia o comportamento de uma organização ou de um indivíduo, estabelecendo boas relações sociais. A ética é o estudo da moral..
Conforme o Diretor da Keyrus, isso envolve criar políticas, diretrizes e frameworks para monitorar e avaliar continuamente os sistemas de IA, além de usar tecnologias e ferramentas modernas que ajudam a detectar automaticamente não conformidades e riscos.
Supervisão da Governança de IA
Em uma empresa, o CEOChief Executive Officer (CEO): O Chefe Executivo da empresa, conhecido também como Diretor Executivo, Diretor Geral e Diretor Presidente ou Presidente. e a liderança sênior são os principais responsáveis por garantir uma governança de IA robusta. O departamento jurídico e o conselho geral avaliam os riscos legais e garantem a conformidade com as regulamentações. Equipes de auditoriaÉ um processo de verificação e análise de atividades desenvolvidas por uma determinada empresa. O seu objetivo principal é examinar se elas estão de acordo com o que foi planejado... validam a integridade dos dados e asseguram o funcionamento adequado dos sistemas de IA. O CFOChief Finance Officer (CFO): Conhecido também como Diretor Financeiro. gerencia os custos e riscos financeiros associados às iniciativas da inteligência artificial.
Práticas de Governança de IA
1) Métricas de integridade: implemente uma pontuação de integridade para modelos de IA com métricas intuitivas para facilitar o monitoramento.
2) Métricas personalizadas: defina métricas alinhadas aos KPIs e objetivos da organização.
3) Monitoramento automatizado: utilize sistemas automáticos para detectar vieses, desvios, desempenho e anomalias, garantindo funcionamento ético.
4) DashboardEm Compliance significa um "painel de controle", constituindo uma apresentação visual das informações importantes e necessárias para alcançar os objetivos de negócio, consolidadas e ajustadas em uma única tela para... visual: use um painel que forneça atualizações em tempo real sobre a integridade e o status dos sistemas de IA para avaliações rápidas.
5) Alerta de desempenho: configure alertas para quando um modelo desviar dos parâmetros predefinidos, permitindo intervenções rápidas.
6) Trilhas de auditoria: mantenha registros acessíveis para responsabilização e análise de decisões.
7) Integração seamless: garanta que a plataforma de governança se integre à infraestrutura existente, facilitando fluxos de trabalho eficientes.
8) Compatibilidade com código aberto: escolha ferramentas compatíveis com várias plataformas para flexibilidade e suporte comunitário.
“Seguindo essas práticas, as empresas podem estabelecer uma governança de IA que apoie o desenvolvimento e gerenciamento responsáveis, garantindo conformidade com padrões éticos e objetivos organizacionais,” conclui Paulo Simon, da Keyrus – empresa de consultoria internacional especialista em Inteligência de Dados e Transformação Digital.
Com informações da agência Temma 04/07/2024