A importância da governança de IA para os negócios na América Latina

A implementação de uma estratégia de governança de IA é crucial para lidar com esses desafios e garantir uma adoção responsável da tecnologia

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Imagem: Shutterstock
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É muito interessante ver como a inteligência artificial (IA) está progredindo e se tornando cada vez mais relevante no mundo dos negócios. A IA, certamente, tem o potencial de simplificar processos e impulsionar a transformação das empresas. E essa transformação é o que temos visto nos últimos meses, quando 75% dos CEOs têm amadurecido da experimentação para a implementação da IA em seus processos de negócios, o que promete gerar muitos benefícios às organizações, como menciona o estudo do Institute for Business Value (IBV).

É compreensível que, com o avanço da IA generativa, questões éticas e preocupações sobre vieses e privacidade sejam levantadas. Por isso, a implementação de uma estratégia de governança de IA é crucial para lidar com esses desafios e garantir uma adoção responsável da tecnologia. Buscar orientação de especialistas e agir com cautela são abordagens sensatas para navegar nesse cenário em constante evolução. De acordo com outro estudo do IBV sobre IA responsável e ética, esta é a preocupação de 58% dos executivos que têm adotado IA generativa nas suas operações.

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IA confiável requer base sólida

É essencial que as empresas estejam atentas aos desafios apresentados pela IA generativa, especialmente no que diz respeito a questões de explicabilidade, justiça, robustez, transparência e privacidade. Garantir que a IA seja confiável, sustentável e acessível requer um cuidadoso monitoramento e rastreamento dos modelos de IA, além da capacidade de explicar as decisões tomadas. Estabelecer uma base sólida de governança de IA, que leve em consideração alguns imperativos, é fundamental para mitigar os riscos e permitir uma implementação ética e responsável da tecnologia.

Dentre os quatro principais imperativos que considero muito importantes, a transparência dos modelos é o primeiro ponto. Por isso, é importante que as empresas capturem o comportamento e desempenho de todas as entradas (humanas ou não) e saídas, o que ajudará a ter eficácia e agilidade na tomada de decisões. O avanço dos diversos modelos de IA, seja de comunidades com código aberto ou dos diversos fornecedores disponíveis, permite que as organizações tenham uma visão completa dos dados, gerenciem, monitorem e governem esses modelos com mais eficiência. Ou seja, livre-se da caixa preta da IA.

Outra questão relevante é transformar a conformidade em uma vantagem. Para tanto, é crucial cumprir as regulamentações para conduzir os negócios, independentemente da complexidade das leis locais ou globais. Ao adotar os processos e a tecnologia apropriados, é possível não apenas garantir a conformidade atual, mas estar bem posicionado para lidar com futuras regulamentações. E as estratégias eficazes envolvem a tradução dos regulamentos de IA em políticas de aplicação automatizada, além da implementação de painéis para rastrear e monitorar a conformidade entre políticas e regulamentações.

A colaboração também é fundamental. Atualmente, nenhum modelo de IA generativa domina todas as áreas. O futuro será moldado por uma comunidade colaborativa com acesso a tecnologias de IA confiáveis, que podem ser facilmente integradas em diversas soluções. O desenvolvimento contínuo do ecossistema tecnológico desempenhará um papel muito importante na expansão da IA generativa nas empresas, à medida que novas formas de computação, armazenamento e modelos funcionais continuam em desenvolvimento. É essa abordagem que promoverá a cooperação e a competição, acelerando a introdução de novas soluções no mercado. E, na realidade dos negócios, os ecossistemas não são apenas parte da estratégia – eles são a própria estratégia.

Por fim, e não menos importante, é preciso antecipar os riscos, antes que se tornem problemas. Para o sucesso da IA, é essencial adotar medidas proativas para detectar e mitigar riscos, incluindo o monitoramento de aspectos como justiça, viés, direcionamento e métricas relacionadas ao uso de grandes modelos de linguagem (LLMs). E a automação desempenha um papel bastante relevante, permitindo ampliar a visibilidade e aprimorar a colaboração entre diferentes entidades.

Dessa forma, com a rápida evolução da tecnologia, os líderes responsáveis por iniciativas de IA e IA generativa em suas organizações enfrentam desafios complexos. E, nesse contexto, a experiência de um parceiro de negócios pode ser fundamental para simplificar decisões e implementar uma estratégia de governança correta. O conhecimento e acesso a tecnologias, aliado à experiência, fazem dos parceiros recursos indispensáveis. Assim, reforço que os ecossistemas tecnológicos não são apenas parte da estratégia e, sim, a própria essência da estratégia. Portanto, investir em um ecossistema é essencial para impulsionar o crescimento e auxiliar os clientes na transformação de seus respectivos negócios por meio da inteligência artificial.

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Sobre o Autor

Sergio Camorcio é líder de Ecossistema para a IBM América Latina, responsável por posicionar a estratégia de go-to-market e soluções de Inteligência Artificial por meio de parceiros de negócio na companhia. Sergio possui mais de 22 anos de carreira, ocupando diversos cargos em diferentes áreas de tecnologia na IBM. Em seu cargo anterior como executivo de Ecosystem Software para América Latina foi responsável pelo desenvolvimento, recrutamento e engajamento do ecossistema IBM nos negócios da América Latina.

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