Implementar uma estrutura de governança robusta desde o início não só mitiga riscos mas também fortalece a confiança dos stakeholders, assegurando que os projetos com Inteligência Artificial sejam desenvolvidos com integridade e responsabilidade
Andre Sorpreso (*)
Em um mundo cada vez mais impulsionado por dados e tecnologia, a Inteligência Artificial (IA) emerge como um pilar transformador em diversas indústrias. No entanto, com o grande poder vem junto a grande responsabilidade.
A governança em projetos de IA não é apenas uma formalidade burocrática – é uma necessidade premente para garantir que o desenvolvimento e a implementação de soluções de IA sejam realizados de forma ética, transparente e segura.
Mas por que a urgência da governança de IA? Embora o cenário de IA esteja apenas no começo, sua trajetória é íngreme e acelerada. A cada dia, novas aplicações são desenvolvidas, prometendo revolucionar desde a medicina personalizada até a otimização de processos industriais. Desta forma, os riscos associados a essas inovações não podem ser subestimados. Questões de viés algorítmico, privacidade de dados e a possibilidade de uso indevido dessa tecnologia exigem uma abordagem proativa para a governança.
Implementar uma estrutura de governança robusta desde o início não só mitiga riscos, como também fortalece a confiança dos stakeholders, assegurando que os projetos de IA sejam desenvolvidos com integridade e responsabilidade. Trata-se de um investimento na sustentabilidade e no sucesso a longo prazo dos projetos de IA.
Por isso, a implementação de uma governança eficaz em projetos de IA deve ser vista como uma jornada, não como um destino, que requer algumas etapas-chave. Na fase inicial, que consiste nos fundamentos da governança, é importante estabelecer os princípios éticos, que guiarão todos os projetos de IA, como transparência, justiça e responsabilidade. Também é nessa etapa que se garante que esses projetos estejam em conformidade com as leis e regulamentações locais e internacionais relevantes. Além disso, é preciso implantar políticas rigorosas de gestão de dados para garantir a privacidade e a segurança dos dados utilizados.
Grupo dedicado à supervisão
Em seguida, é preciso fazer toda a estruturação da governança, formando um grupo dedicado para supervisionar a implementação dos princípios de governança, composto por membros de diversas áreas, incluindo jurídico, TI e ética. É nessa fase intermediária que entram as auditorias e avaliações de risco que devem ser regularmente realizadas para identificar e mitigar potenciais riscos éticos, legais e operacionais. Fundamental ainda investir na formação e capacitação da equipe para lidar com as nuances éticas e técnicas dos projetos de IA.
Já em uma fase mais avançada, ao atingir a maturidade em governança, é preciso estabelecer canais de feedback com usuários e partes interessadas para identificar oportunidades de melhoria contínua nas práticas de governança. Tudo isso requer agilidade e flexibilidade para adaptar a estrutura de governança às novas tendências tecnológicas, regulamentações e necessidades do mercado. E, por último, é mandatório compartilhar aprendizados e melhores práticas de governança com a comunidade mais ampla, liderando pelo exemplo e influenciando o ecossistema de IA.
Em suma, é preciso ressaltar que a governança em projetos de IA não é uma opção, mas uma necessidade estratégica que deve ser abordada agora. Ao implementar práticas de governança gradativamente, as organizações não apenas se protegem contra riscos, mas também se posicionam como líderes responsáveis na vanguarda da inovação em IA. Este é o momento de agir, garantindo que a IA seja desenvolvida e utilizada de maneira que beneficie a todos, respeitando os valores humanos fundamentais e promovendo um futuro sustentável e inclusivo.
(*) Executivo responsável pelo Centro de Inteligência Artificial – CIA da Cadmus, empresa de TI 100% brasileira com mais de 28 anos de mercado.