Governança de IA: Como equilibrar inovação e responsabilidade

Os sistemas de IA estão adquirindo capacidade de agir de forma autônoma, ou seja, criando planos e executando ações sem intervenção humana, o que impulsiona a automação e a produtividade no ambiente de trabalho. Para empresas globais, o uso da IA vai muito além de uma tendência tecnológica. O avanço de sistemas autônomos está revolucionando o funcionamento dos negócios em setores como logística, manufatura, saúde e atendimento ao cliente, entre outros.

A Gartner, empresa de pesquisa e consultoria em TI, prevê que, até 2028, pelo menos 15% das decisões diárias de trabalho serão tomadas de forma autônoma por meio de agentes de IA. Componentes da IA autônoma, os agentes – como as tecnologias do Atlassian Intelligence ou os Amazon Bedrock Agents – desempenham tarefas específicas dentro de um sistema maior que opera de forma independente.

Esses novos sistemas agênticos possuem autonomia para planejar e executar tarefas multi-etapas. Sem um framework de Governança de IA robusto, as organizações enfrentam riscos como:

• Shadow AI: O uso não autorizado de ferramentas públicas que expõem dados sensíveis.
• Débito Técnico: Complexidade crescente que impede a integração de IA com sistemas legados.
• Custo Descontrolado: Workloads de IA são intensivos em processamento, exigindo uma integração forte com práticas de FinOps.

Além disso, o uso de IA Generativa, outro braço da inteligência artificial, é cada vez mais presente em soluções para otimizar processos desde a operação até tomadas de decisões estratégicas. Em uma pesquisa realizada pela Gartner em 2023, durante um webinar com mais de 2.500 executivos, 38% indicaram que a experiência e retenção de clientes são o principal objetivo de seus investimentos em IA generativa. Em seguida, aparecem o crescimento da receita (26%), a otimização de custos (17%) e a continuidade dos negócios (7%).

A empresa também aponta que, até 2026, mais de 100 milhões de pessoas trabalharão com robôs como colegas para contribuir em suas atividades.

Nesse contexto, como garantir que decisões automatizadas sejam transparentes e éticas, especialmente em um cenário em constante transformação? Abordagens de governança de IA tornam-se críticas diante de questões de segurança cibernética, considerando o grande volume de dados sensíveis processados em tempo real.

Você saberia dizer: Qual a diferença entre Inteligência Artificial, Machine Learning, Deep Learning e GenAI?

O que é Governança de IA

Toda empresa deve lidar com algum nível de consideração ética, isso não é exclusivo ao uso de IA. Mas a tecnologia pede mais atenção a esse setor porque até mesmo usos aparentemente inócuos da IA podem ter implicações graves.

A IBM define a governança de IA como um conjunto de mecanismos de supervisão e gerenciamento que lidam com riscos como viés, violação de privacidade e uso indevido, ao mesmo tempo em que promovem a inovação e a confiança dos sistemas de inteligência artificial.

Em consonância, a Gartner afirma que a governança de IA deve abordar diretamente os desafios únicos que a tecnologia apresenta, visando mitigar riscos e aproveitar oportunidades. As estruturas de governança nas empresas devem incluir práticas e ferramentas tecnológicas para monitorar robustez, transparência, justiça, responsabilidade e conformidade com riscos.

Segundo a Gartner, até 2028, as organizações que implementaram plataformas abrangentes de governança de IA terão 40% menos incidentes éticos relacionados à IA em comparação com aquelas que não adotarem tais sistemas, destacando a urgência de estabelecer controles eficazes.

Hoje, no entanto, estratégias de governança nem sempre acompanham a implementação de sistemas de IA. Em uma pesquisa de 2023 da McKinsey, apenas 21% dos entrevistados afirmaram que suas organizações instituíram políticas para reger como a tecnologia deve ser utilizada pelos funcionários no trabalho, e apenas 32% relataram que suas organizações estão atentas às imprecisões da inteligência artificial.

Benefícios Práticos da Governança de IA: Do OEE ao CX

A implementação correta da governança permite que a IA atue como um copiloto inteligente:

• Na Manufatura: Agentes de IA organizam dados para decisões automáticas que impactam diretamente o OEE (Eficiência Global do Equipamento).
• No Varejo: Personalização em tempo real e automação de supply chain, elevando o CSAT (satisfação do cliente).
• No Setor Financeiro: Redução de custos operacionais e conformidade rigorosa com regulações como o Drex e Open Finance.

Como implementar estratégias de governança de IA

A importância de uma governança de IA inclui assegurar que novos níveis de personalização não se traduzam em discriminação e que a aquisição e o uso de dados não comprometam a privacidade do consumidor. Além disso, é crucial encontrar um equilíbrio entre o desempenho do sistema de IA e a transparência sobre como esses sistemas fazem previsões.

A Gartner também enfatiza que os líderes empresariais devem desenvolver habilidades para reconhecer os riscos associados à IA e engajar toda a organização para assimilar o poder e a responsabilidade no uso da tecnologia. Isso é essencial para evitar ou mitigar consequências não intencionais decorrentes do desenvolvimento ou uso inadequado de soluções de IA.

O que considerar em uma abordagem de governança de IA:

Para começar, é essencial adotar um planejamento estruturado. Primeiramente, defina objetivos e princípios claros, avalie o contexto da empresa e identifique e avalie os riscos associados ao uso da IA

Algumas perguntas devem ser feitas a fim de implementar um sistema de governança em qualquer operação:

• Como a organização está monitorando a adoção institucional da IA?
• Quais são protocolos para avaliação e monitoramento contínuos dos riscos à medida que a IA evolui e a abordagem da organização amadurece?
• Quais são as diretrizes para o uso oficial e extraoficial da IA? Há planos para atualizar periodicamente essas diretrizes com base na experiência e nos avanços da tecnologia?
• Há ampliação da composição desse órgão de governança de modo a incluir novas expertises quando necessário à medida que a adoção amadurece?

A governança de IA deve garantir que as soluções sejam desenvolvidas de maneira ética, segura e alinhada aos objetivos organizacionais. A AWS, por exemplo, enfatiza a importância do desenvolvimento responsável da IA para criar confiança, garantindo que os sistemas sejam transparentes, seguros e contribuam positivamente para a sociedade. Isso inclui a adoção de medidas que assegurem a compreensão dos modelos pelos usuários e o monitoramento contínuo para minimizar riscos e impactos negativos.

A AWS apresenta diretrizes fundamentais para a criação de IA responsável, abordando aspectos que ajudam organizações a equilibrar inovação e responsabilidade no desenvolvimento e uso dessas tecnologias

Com isso em mente, uma implementação de sucesso passa por formar uma equipe multidisciplinar para liderar, definir diretrizes claras e estabelecer processos decisórios. Além disso, é essencial adotar mecanismos de monitoramento, capacitar a equipe e criar canais de comunicação sobre IA. Para isso, contar com um parceiro estratégico que busque entender e integrar as necessidades do seu negócio às soluções é essencial.

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