Conforme tenho apresentado em meus artigos publicados nesta coluna, é inegável que a inteligência artificial tem apresentado novas oportunidades para as empresas, em um nível sem precedentes em termos de automatização de processos, gestão e novos modelos de negócio.

Paralela e consequentemente a esse avanço, a tecnologia traz consigo uma gigantesca responsabilidade, tornando necessário, também, um avanço das discussões que dizem respeito à ética e segurança de dados relacionadas ao uso e implementação de IA nas organizações.

Tendo em vista a importância do debate, neste artigo irei discorrer sobre a importância do princípio da Responsible IA – ou, em tradução livre, IA responsável – e por que as companhias devem tê-lo como um pilar essencial de suas práticas e uso de inteligência artificial. Boa leitura!

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IA responsável como pilar de sustentação

A IA responsável representa um conjunto de princípios que orientam com boas intenções a projeção, desenvolvimento, implementação e uso de sistemas baseados em IA, a fim de promover e prover confiança nessas soluções – o que, por sua vez, empodera as organizações e seus diferentes stakeholders.

Dessa forma, as práticas que derivam deste conceito consideram, para além das funcionalidades da solução, o impacto que sistemas de IA trazem à sociedade e como é possível alinhar a tecnologia a padrões legais e princípios éticos da organização.

Portanto, representa a integração desses princípios a fluxos de trabalho baseados em IA, ao mesmo tempo em que maximiza os resultados positivos e mitiga os riscos atrelados a seu uso.

A partir da IA Responsável, as empresas podem definir mais claramente sua estratégia de governança, com resultados estratégicos para os negócios:

  • Minimização dos vieses não intencionais, garantindo algoritmos imparciais e representativos;
  • Transparência dos sistemas, de forma a construir uma relação de confiança com funcionários, clientes e outros stakeholders;
  • Proteção da privacidade e segurança de dados, assegurando a utilização ética das informações pessoas e/ou sensíveis;
  • Geração de valor para os stakeholders, a partir da mitigação de riscos e melhores resultados como fruto de um processo estruturado.

Desconfiança e responsabilização

Conforme as aplicações de IA se tornaram mais presentes em nosso cotidiano – seja no âmbito profissional ou pessoal –, naturalmente as pessoas passaram a se preocupar mais com a segurança de seus dados e com o quão responsáveis são as organizações em relação a seus sistemas de inteligência artificial.

De acordo com um estudo da Accenture, apenas 35% dos consumidores em nível global confiam na forma de implementação de IA nas empresas e 77% acreditam que as companhias devem ser responsabilizadas em caso de uso indevido das aplicações.

A revelação dessas informações ganha relevância sobretudo nesse momento de ascensão de sistemas generativos de IA, cada vez mais presentes nos fluxos de trabalho das organizações.

Deve existir, portanto, uma clareza sobre como as empresas treinam seus sistemas, quais informações foram utilizadas para isso e a base de fundamentação que guia os algoritmos e cria suas recomendações. Assim, para que uma IA possa ser considerada real e abrangentemente confiável, certos aspectos devem ser levados em consideração.

Construindo a confiança

Da mesma forma que as organizações podem e devem seguir certas estruturas e frameworks para a implementação de IA em relação à sua funcionalidade – assunto central do meu último artigo –, é essencial que repitam o processo também no que diz respeito à ética, segurança e transparência de seus sistemas.

Neste contexto, existem propriedades que representam aspectos fundamentais na construção de uma IA responsável, necessários para que se possa confiar nos resultados de um modelo de inteligência artificial. Aqui, apresento uma estrutura construída pela IBM, a qual leva em consideração os seguintes pilares:

  • Explicabilidade: trata-se da capacidade de compreender o caminho das informações, desde sua origem até o resultado gerado pelo modelo. Assim, são três os princípios que fundamentam essa abordagem: a precisão dos modelos preditivos, a rastreabilidade de processos e a compreensão das decisões, esta última sendo um fator e capacidade humanos;
  • Equidade/justiça: dados utilizados no treinamento e construção de sistemas de IA devem ser diversos e representativos, seguindo critérios de equidade predefinidos. Dados enviesados irão gerar resultados enviesados, que podem impactar significativa e negativamente a operação e o negócio;
  • Robustez/segurança: modelos de IA devem ser robustos o suficiente para lidar com condições excepcionais, como ataques maliciosos; precisam, portanto, ser projetadas para resistir a interferências, sejam elas intencionais ou não, principalmente porque tentativas de ataque tendem a ser cada vez mais recorrentes;
  • Privacidade: hoje, estruturas regulatórias – como a GDPR na Europa e a LGPD, Lei Geral de Proteção de Dados, no Brasil – exigem que as empresas estabeleçam princípios de privacidade sobre o processamento de informações pessoais. Seguindo o tópico apresentado acima, é fundamental que os modelos de IA estejam protegidos, com o controle adequado sobre as informações que são introduzidas no modelo.

Conclusão

Naturalmente, a camada de confiança atribuída a um sistema de IA não representa um aspecto adicional, mas essencial ao seu funcionamento – e deve, portanto, ser um dos pilares de sustentação do processo de implementação de IA nas organizações. Ao integrar esses princípios, as empresas não apenas mitigam riscos, mas constroem uma base sólida para um uso saudável, sustentável e eficaz da inteligência artificial.

Isso não deve ser visto apenas como um requisito regulatório, mas como uma oportunidade de gerar valor a longo prazo e garantir que a inovação trazida pela IA seja conduzida de maneira ética, responsável e contínua.

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