A governança de IA é fundamental para garantir que tecnologias e modelos de IA sigam padrões éticos, conformidade regulatória e atendam as preocupações com privacidade de dados. E isso se mostra ainda mais urgente com o crescimento das ferramentas de IA generativa.
Basicamente, a governança de IA envolve a criação de estruturas e princípios e a implementação de práticas para orientar o desenvolvimento, a implantação e o uso ético e responsável da inteligência artificial nos negócios. Ela fornece às empresas uma estrutura para que consigam atuar de forma transparente e responsável ao aplicar a tecnologia no dia a dia de trabalho.
E isso não diz respeito unicamente à conformidade, mas trata sobre construir uma relação de confiança entre os usuários e a tecnologia, permitindo que os benefícios fornecidos pela IA sejam alcançados sem que a inteligência artificial viole a privacidade ou cause consequências prejudiciais para os negócios.
Para que a governança de IA consiga superar esses desafios e garantir o desenvolvimento, implementação e uso responsáveis da tecnologia, ela precisa ser implementada adequadamente.
Entendendo a governança de IA
A governança de IA, conforme explicado anteriormente, diz respeito às medidas adotadas pela empresa para orientar e supervisionar o desenvolvimento e o uso de aplicativos de inteligência artificial para os negócios e pelos usuários. Ela é fundamental para alinhar princípios e valores éticos ao uso da tecnologia, incluindo diretrizes organizacionais, regulamentos e leis.
Esses objetivos podem ser alcançados quando a governança de IA contribui para evitar preconceitos e danos à privacidade das pessoas, tornando os sistemas mais justos e transparentes e estabelecendo responsabilidades sobre os resultados obtidos.
E por que garantir uma IA transparente e responsável é importante para as empresas? Para conquistar a confiança das pessoas em relação a como elas enxergam o uso da tecnologia pelas organizações.
Como as aplicações de IA precisam de dados, a coleta, processamento e manuseio dessas informações é um assunto que precisa ser acompanhado de perto pelas empresas. Ainda mais pelo fato de que seu alcance e impacto é extremamente amplo e podem gerar problemas devido ao número de pessoas envolvidas no desenvolvimento dessas soluções.
Um exemplo prático é o uso da IA para o recrutamento de funcionários. O sistema avalia, com base em diversas informações, se esse candidato é adequado para o cargo disponível. Um sistema de IA com falhas em seu algoritmo, e que revele vieses ou preconceitos, pode levar a decisões tendenciosas em relação à idade, gênero ou etnia desse candidato.
Este contexto deixa clara a importância da governança de IA para evitar imparcialidades e tornar todo o processo mais transparente e ético, já que a IA, atualmente, tem impacto direto na vida das pessoas.
Principais princípios e estruturas da governança de IA
A governança de IA se baseia em valores sociais e humanos, com princípios que guiam a avaliação dos sistemas utilizados para garantir seu alinhamento. Esses princípios incluem:
- Transparência: Os sistemas de IA devem fornecer insights claros e transparentes em relação à forma com que coletam dados, processam essas informações e fornecem as respostas
- Justiça: Devem garantir que as informações sejam tratadas de maneira imparcial para identificar e evitar possíveis vieses durante o desenvolvimento e implantação dos sistemas.
- Responsabilidade: A governança de IA deve estabelecer responsabilidades e protocolos para que a empresa saiba como agir quando ocorrerem danos causados pelo seu uso.
- Foco no ser humano: Valores humanos e o bem-estar das pessoas devem ser priorizados.
- Privacidade: A IA deve, obrigatoriamente, respeitar a privacidade das pessoas e implementar medidas de proteção de dados robustas para garantir esse direito.
- Segurança: A segurança do usuário e dos sistemas baseados em IA devem estar no foco das aplicações para agir contra atividades maliciosas intencionais ou não.
Estruturas de governança de IA
Várias organizações desenvolveram estruturas para que as práticas de adoção de governança de IA sejam mais facilmente adotadas pelas empresas. Algumas das mais utilizadas incluem:
Estrutura de gerenciamento de risco de IA do NIST
Foi desenvolvida pelo Instituto Nacional de Padrões e Tecnologias dos Estados Unidos, oferecendo uma abordagem para que as empresas reconheçam, avaliem e controlem os riscos causados pela IA.
Princípios de IA da OCDE
Criado pela Organização para Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE), os princípios estabelecem um conjunto de normas para tornar a IA confiável, focando nos princípios citados acima.
Diretrizes éticas da UE para a IA
A União Europeia fornece uma série de diretrizes baseadas na robustez técnica, privacidade, transparência, diversidade, bem-estar social, responsabilidade e não discriminação para o uso da inteligência artificial.
Além disso, há diversas estruturas específicas para diversos setores, visando criar uma governança de IA personalizada para as necessidades e obstáculos específicos de cada empresa.
Práticas para adotar a governança de IA
Para colocar a governança de IA em ação, as empresas precisam adotar uma abordagem que exige a colaboração entre os diferentes atores internos, exigindo, principalmente, o comprometimento das lideranças para que padrões éticos sejam seguidos por toda a empresa.
Isso envolve criar diretrizes claras e documentadas para guiar o desenvolvimento e uso dos sistemas de IA, treinamento e educação contínuos dos usuários, garantindo que eles se mantenham atualizados sobre as práticas e desafios relacionados ao uso da tecnologia. Também é importante incluir as lideranças nesse processo, pois precisam entender o impacto da IA nos negócios, e os desenvolvedores, que devem ter o conhecimento necessário para uma implementação responsável.
O monitoramento dos sistemas baseados em IA é crítico para rastrear o desempenho e os resultados gerados, ajudando a corrigir vieses e possíveis impactos causados pela tecnologia.
Da mesma forma, manter registros detalhados sobre as etapas do desenvolvimento, incluindo fontes de dados, arquitetura de modelos e métricas de desempenho, é importante para estabelecer uma estrutura que facilite a tomada de decisões éticas e suporte as práticas implementadas, seja por meio de políticas internas ou padrões externos.
Implementar uma estratégia de comunicação ativa com as diversas partes interessadas também contribui para prevenir danos e garantir sistemas de IA realmente inclusivos e equitativos, além de auxiliar na busca pela melhoria contínua dos sistemas.
Por fim, solicitar o feedback dos usuários e acompanhar métricas relacionadas à ética e responsabilidade social ajudam a manter os sistemas alinhados aos padrões aceitos pela sociedade.
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