Governação de IA: 5 formas de incorporar a supervisão de IA na GRC

Com o aumento da utilização da IA, as organizações têm razão em preocupar-se com a forma como está a ser utilizada e para que fins.

O poder da IA – maior eficiência, redução do erro humano e a capacidade de analisar instantaneamente enormes quantidades de dados – é inegável. No entanto, sem controlo, esse poder pode causar danos significativos à organização sob a forma de violações de privacidade, preconceitos, alucinações e desvio de modelos.

Não é possível voltar atrás, mas pode instituir práticas de governação de IA para garantir que a IA é utilizada de forma responsável, transparente e justa – sem sacrificar a inovação tecnológica.

A boa notícia é que não precisa de reinventar a roda para governar a IA de forma responsável. Ao incorporar a supervisão da IA no seu programa de GRC existente, pode avançar rapidamente, construir confiança – e reduzir o risco.

O que é a governação de IA?

A governação de IA é uma metodologia estruturada para manter a supervisão da utilização da IA, protegendo contra riscos e garantindo que os padrões éticos são mantidos. Inclui as políticas, regulamentos e outras diretrizes que regem o desenvolvimento, implementação e utilização da inteligência artificial em toda a organização.

Defina as suas barreiras de proteção

Pode já ter uma base sólida em risco empresarial, conformidade e auditoria. E esse é o lugar ideal para começar com a governação de IA. De facto, a especialista em risco operacional e frequente convidada do Risk@Work, Dra. Ariane Chapelle, adverte contra a criação de uma estrutura de governação separada para o risco de inteligência artificial. “Integre a IA na sua estrutura de ERM. Tente arduamente ter a mesma estrutura para todos os seus riscos,” diz ela.

Aqui estão cinco formas de incorporar a governação de IA no seu programa de GRC atual.

1. Expandir os programas de risco e conformidade para incluir desafios específicos da IA. Os seus programas de risco empresarial, conformidade e auditoria podem ser ampliados para governar riscos de IA, como desvio de modelos, preconceito algorítmico, lacunas de explicabilidade e exigências regulatórias em rápida evolução. O objetivo é evoluir as estruturas existentes, não substituí-las.

2. Incorporar a governação em todo o ciclo de vida da IA. A supervisão da IA deve ser integrada em cada fase do ciclo de vida, desde o desenvolvimento e implementação do modelo até às operações contínuas. Isto inclui a incorporação de controlos de risco, pontos de verificação de validação e padrões de documentação desde o início, com mecanismos implementados para monitorizar o desempenho e a conformidade ao longo do tempo.

3. Mudar de revisões periódicas para supervisão contínua. Os sistemas de IA adaptam-se em tempo real, e a supervisão deve acompanhar o ritmo. As suas práticas de governação devem apoiar a avaliação contínua através de sprints de risco, monitorização em tempo real, alertas de desempenho e outros mecanismos. Isto permite que as equipas identifiquem e resolvam problemas antes que se tornem riscos para o negócio.

4. Definir a responsabilização em todas as linhas de defesa. A governação de IA funciona melhor quando as responsabilidades são claramente definidas entre as equipas jurídicas, de conformidade, auditoria, ciência de dados e negócios. A incorporação da governação nas funções existentes promove a propriedade, consistência e alinhamento com as estratégias de risco empresarial.

5. Demonstrar que está no controlo da IA. Reguladores, clientes e conselhos de administração querem provas de que a IA está a ser utilizada de forma responsável. Demonstrar controlo significa mais do que documentar políticas – requer visibilidade em tempo real, rastreabilidade e a capacidade de mostrar que os sistemas de IA estão a funcionar conforme pretendido. As organizações que conseguem provar que estão no controlo da sua IA estarão melhor posicionadas para ganhar confiança, reduzir riscos e acelerar a adoção.

De acordo com um recente inquérito da Riskonnect, 80% das organizações não têm um plano dedicado para abordar os riscos da IA generativa.

Não espere

Os reguladores já estão a tomar medidas para garantir que a IA é utilizada com segurança. O Regulamento de IA da UE, por exemplo, exige que qualquer empresa que opere na União Europeia cumpra regras específicas para garantir que a utilização da IA é responsável, transparente e clara. O regulamento categoriza a utilização de acordo com o potencial de dano e proíbe expressamente certas utilizações da IA por serem inaceitavelmente perigosas. As multas por não conformidade são elevadas.

Evitar multas é certamente uma razão convincente para estabelecer a governação de IA. Mas demonstrar conformidade aos reguladores é apenas um fator. Considere o impacto de tomar uma decisão estratégica importante com base em dados alucinados não detetados. O que aconteceria à sua posição competitiva se um funcionário carregasse segredos comerciais no ChatGPT para criar uma apresentação mais rapidamente?

Simplesmente marcar a caixa de conformidade não o protegerá. Devem ser estabelecidas barreiras de proteção em torno da privacidade dos dados, segurança e ética para manter a cultura, expectativas e padrões da organização. Evolua o seu programa de GRC para acomodar estas barreiras de proteção. E utilize ferramentas tecnológicas para comunicar expectativas, aplicar políticas, monitorizar ações e acompanhar métricas de forma fácil e consistente.

A governação de IA não pode residir num único indivíduo ou departamento. É uma responsabilidade coletiva, onde cada parte interessada prioriza a responsabilização e garante que os sistemas de IA são utilizados de forma responsável e transparente em toda a organização. Um programa robusto de governação de IA ajudá-lo-á a encontrar o equilíbrio certo entre minimizar o risco e incentivar a inovação – enquanto continua a capitalizar todos os benefícios que a IA traz.

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