Risco de governança e conformidade: estratégias essenciais

Chave de governança, risco e conformidade para colher as recompensas da IA

A revolução da IA ​​está em andamento, e as empresas estão interessadas em Discover como os mais recentes avanços da IA ​​podem beneficiá -losespecialmente as capacidades de alto perfil de Genai. Com multidões de aplicações da vida real-desde o aumento da eficiência e produtividade até a criação de experiências superiores dos clientes e a promoção da inovação-a IA promete ter um enorme impacto entre os setores no mundo dos negócios.

Embora as organizações compreensivelmente não querem ficar para trás em colher as recompensas da IA, há riscos envolvidos. Eles variam de considerações de privacidade a proteção, confiabilidade e precisão, segurança cibernética, transparência, responsabilidade, ética, preconceito e justiça e preocupações da força de trabalho.

As empresas precisam se aproximar de IA deliberadamente, com uma clara consciência dos perigos e um plano atencioso sobre como aproveitar com segurança o máximo das capacidades da IA. IA também está cada vez mais sujeita a regulamentos e restrições governamentais e ação authorized no Estados Unidos e mundialmente.

Os programas de governança, risco e conformidade da IA ​​são cruciais para ficar à frente do cenário de IA em rápida evolução. A governança da IA ​​consiste nas estruturas, políticas e procedimentos que supervisionam o desenvolvimento e o uso de IA dentro de uma organização.

Assim como as principais empresas estão adotando a IA, elas também estão adotando a governança da IA, com envolvimento direto nos mais altos níveis de liderança. As organizações que alcançam os mais altos retornos de IA têm estruturas abrangentes de governança de IA, de acordo com McKinseye Forrester Relata que um em cada quatro executivos de tecnologia estará se reportando ao seu conselho sobre a governança da IA.

Há uma boa razão para isso. A governança eficaz da IA ​​garante que as empresas possam realizar o potencial da IA ​​enquanto a usam com segurança, responsabilidade e eticamente, em conformidade com os requisitos legais e regulatórios. Uma forte estrutura de governança ajuda as organizações a reduzir os riscos, garantir a transparência e a responsabilidade e construir confiança internamente, com os clientes e o público.

Governança de IA, risco e conformidade melhores práticas

Para criar proteções contra os riscos de IA, as empresas devem deliberadamente desenvolver um plano abrangente de governança, risco e conformidade antes de implementar a IA. Veja como começar.

Crie uma estratégia de IA
Uma estratégia de IA descreve os objetivos gerais de IA da organização, expectativas e casos de negócios. Deve incluir riscos e recompensas em potencial, bem como a posição ética da empresa na IA. Essa estratégia deve atuar como uma estrela orientadora para os sistemas e iniciativas de IA da organização.

Construir uma estrutura de governança de IA
Criar uma estrutura de governança de IA começa com a nomeação das pessoas que tomam decisões sobre a governança da IA. Freqüentemente, isso assume a forma de um comitê de governança de IA, grupo ou conselho, idealmente composto por líderes de alto nível e especialistas em IA, além de membros que representam várias unidades de negócios, como TI, recursos humanos e departamentos legais. Esse comitê é responsável por criar processos e políticas de governança de IA, além de atribuir responsabilidades a várias facetas da implementação e governança da IA.

Uma vez que a estrutura existe para apoiar a implementação da IA, o comitê é responsável por fazer as alterações necessárias na estrutura de governança da IA ​​da empresa, avaliando novas propostas de IA, monitorando o impacto e os resultados da IA ​​e garantindo que os sistemas de IA cumpram com ético, authorized e regulatório padrões e apoio a estratégia de IA da empresa.

Ao desenvolver a governança de IA, as organizações podem obter orientação de estruturas voluntárias como o US NIST Estrutura de gerenciamento de risco de IAo Instituto de Segurança da AI do Reino Unido Inspecionar Plataforma de teste de segurança da IA, Comissão Europeia Diretrizes de ética para AI confiável e a OCDE Princípios da IA.

Políticas -chave para governança, risco e conformidade de IA

Depois que uma organização avalia minuciosamente os riscos de governança, os líderes da IA ​​podem começar a definir políticas para mitigá -los. Essas políticas criam regras e processos claros a seguir para quem trabalha com IA dentro da organização. Eles devem ser detalhados o suficiente para cobrir o maior número possível de cenários para começar – mas precisarão evoluir junto com os avanços da IA. As principais áreas políticas incluem:

Privacidade
Em nosso mundo digital, os riscos de privacidade pessoal já são fundamentais, mas a AI aumenta as apostas. Com a enorme quantidade de dados pessoais usados ​​pela IA, as violações de segurança podem representar uma ameaça ainda maior do que agora, e a IA poderia ter o poder de coletar informações pessoais – mesmo sem consentimento particular person – e expô -lo ou usá -lo para causar danos . Por exemplo, a IA pode criar perfis detalhados de indivíduos, agregando informações pessoais ou usar dados pessoais para ajudar na vigilância.

As políticas de privacidade garantem que os sistemas de IA lidam com dados de forma responsável e segura, especialmente dados pessoais sensíveis. Nesta enviornment, as políticas podem incluir salvaguardas como:

• Coletar e usar a quantidade mínima de dados necessários para uma finalidade específica
• Anonimizando dados pessoais
• Certificando -se de que os usuários dêem seu consentimento informado para a coleta de dados
• Implementando sistemas de segurança avançados para proteger contra violações
• Monitorando continuamente os dados
• Entender as leis e regulamentos de privacidade e garantir a adesão

Proteção IP
A proteção dos dados da empresa IP e proprietária é uma grande preocupação para as empresas que adotam a IA. Os ataques cibernéticos representam um tipo de ameaça a dados organizacionais valiosos. Mas as soluções comerciais de IA também criam preocupações. Quando as empresas inseram seus dados em LLMs enormes, como o ChatGPT, esses dados podem ser expostos – permitindo que outras entidades geram valor a partir dele.

Uma solução é para as empresas proibirem o uso de plataformas Genai de terceiros, uma etapa que empresas como Samsung, JP Morgan Chase, Amazon e Verizon deram. No entanto, isso limita a capacidade das empresas de aproveitar alguns dos benefícios de grandes LLMs. E apenas poucas empresas de elite têm os recursos para criar seus próprios modelos em larga escala.

No entanto, modelos menores, personalizados com os dados de uma empresa, podem fornecer uma resposta. Embora isso possa não se basear na amplitude dos dados que os LLMs comerciais fornecem, eles podem oferecer dados personalizados de alta qualidade sem as informações irrelevantes e potencialmente falsas encontradas em modelos maiores.

Transparência e explicação
Os algoritmos e modelos de IA podem ser complexos e opacos, dificultando a determinação de como seus resultados são produzidos. Isso pode afetar a confiança e cria desafios ao tomar medidas proativas contra o risco.

As organizações podem instituir políticas para aumentar a transparência, como:

• Seguintes estruturas que aumentam a responsabilidade na IA desde o início
• Exigindo trilhas de auditoria e registros dos comportamentos e decisões de um sistema de IA
• Mantendo registros das decisões tomadas pelos seres humanos em todas as etapas, do design à implantação
• Adotando AI explicável técnicas

Ser capaz de reproduzir os resultados do aprendizado de máquina também permite auditoria e revisão, criando confiança no desempenho e conformidade do modelo. A seleção de algoritmos também é uma consideração importante em tornar os sistemas de IA explicáveis ​​e transparentes em seu desenvolvimento e impacto.

Confiabilidade
A IA é tão boa quanto os dados que recebeu e as pessoas que o treinam. Informações imprecisas são inevitáveis ​​para grandes LLMs que usam grandes quantidades de dados on -line. Plataformas Genai como ChatGPT são notórias por produzir resultados imprecisos, variando de pequenas imprecisões factuais a alucinações que são completamente fabricadas. Políticas e programas que podem aumentar a confiabilidade e a precisão incluem:

• Fortes processos de garantia de qualidade para dados
• Educar os usuários sobre como identificar e se defender contra informações falsas
• Teste de modelo rigoroso, avaliação e melhoria contínua

As empresas também podem aumentar a confiabilidade treinando seus próprios modelos com dados de alta qualidade e examinados, em vez de usar grandes modelos comerciais.

O uso de sistemas Agentic é outra maneira de aumentar a confiabilidade. A IA Agentic consiste em “agentes” que podem executar tarefas para outra entidade autonomamente. Embora os sistemas tradicionais de IA dependam de insumos e programação, os modelos Agentic AI são projetados para agir mais como um funcionário humano, compreendendo contexto e instruções, estabelecendo metas e agindo de forma independente para alcançar esses objetivos, enquanto se adapta conforme necessário, com o mínimo de intervenção humana. Esses modelos podem aprender com o comportamento do usuário e outras fontes além dos dados de treinamento inicial do sistema e são capazes de raciocínio complexo sobre dados corporativos.

Os recursos de dados sintéticos podem ajudar a aumentar a qualidade do agente, gerando rapidamente conjuntos de dados de avaliação, o equivalente a Genai de suítes de teste de software program, em minutos, isso acelera significativamente o processo de melhoria da qualidade da resposta da IA, acelera o tempo para a produção e reduz os custos de desenvolvimento.

Preconceito e justiça
O viés social que entra nos sistemas de IA é outro risco. A preocupação é que os sistemas de IA possam perpetuado preconceitos sociais criar resultados injustos com base em fatores como raça, gênero ou etnia, por exemplo. Isso pode resultar em discriminação e é particularmente problemático em áreas como contratação, empréstimos e saúde. As organizações podem mitigar esses riscos e promover a justiça com políticas e práticas como:

• Criando métricas de justiça
• Usando conjuntos de dados de treinamento representativos
• Formando diversas equipes de desenvolvimento
• Garantir a supervisão humana e revisão
• Monitorando resultados para viés e justiça

Força de trabalho
Os recursos de automação da IA ​​terão um impacto na força de trabalho humana. De acordo com Accenture40% dos horários de trabalho entre os setores podem ser automatizados ou aumentados por IA generativa, com bancos, seguros, mercados de capitais e software program mostrando o maior potencial. Isso afetará até dois terços das ocupações dos EUA, de acordo com Goldman Sachsmas a empresa conclui que é mais provável que a IA complemente os trabalhadores atuais, em vez de levar a uma perda generalizada de empregos. Especialistas em humanos permanecerão essenciais, idealmente assumindo um trabalho de maior valor, enquanto a automação ajuda com tarefas tediosas e de baixo valor. Os líderes empresariais veem amplamente a IA como um copiloto, e não como rival dos funcionários humanos.

Independentemente disso, alguns funcionários podem ficar mais nervosos com a IA do que empolgados com a forma como isso pode ajudá -los. As empresas podem tomar medidas proativas para ajudar a força de trabalho a adotar iniciativas de IA, em vez de temer, incluindo:

• Educar os trabalhadores sobre o básico da IA, considerações éticas e políticas de IA da empresa
• Focando no valor que os funcionários podem obter das ferramentas de IA
• Rescisando os funcionários conforme as necessidades evoluem
• Democratizando o acesso a capacidades técnicas para capacitar usuários de negócios

Unificar dados e governança de IA

A IA apresenta desafios únicos de governança, mas está profundamente entrelaçada com a governança de dados. As empresas lutam contra a governança fragmentada em bancos de dados, armazéns e lagos. Isso complica o gerenciamento de dados, a segurança e o compartilhamento e tem um impacto direto na IA. A governança unificada é basic para o sucesso em geral, promovendo a interoperabilidade, simplificando a conformidade regulatória e acelerando dados e iniciativas de IA.

A governança unificada melhora o desempenho e a segurança dos dados e da IA, cria transparência e cria confiança. Ele garante acesso contínuo a dados atualizados de alta qualidade, resultando em resultados mais precisos e tomada de decisão aprimorada. Uma abordagem unificada que elimina os silos de dados aumenta a eficiência e a produtividade, reduzindo os custos. Essa estrutura também fortalece a segurança com fluxos de trabalho de dados claros e consistentes alinhados com os requisitos regulatórios e as melhores práticas de IA.

Databricks Catálogo de unidades é a única solução de governança unificada e aberta do setor para dados e IA, incorporada na plataforma de inteligência de dados Databricks. Com o catálogo da Unity, as organizações podem governar perfeitamente todos os tipos de dados e componentes de IA. Isso capacita as organizações a descobrir, acessar e colaborar com segurança em dados confiáveis ​​e ativos de IA entre plataformas, ajudando -os a desbloquear todo o potencial de seus dados e IA.

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