Anamaria
Admin

Gestão de riscos em IA

O que é risco e gestão de riscos

Antes de falar sobre ferramentas e frameworks, é preciso entender as definições fundamentais.

Risco é o efeito da incerteza sobre objetivos. Pode ser positivo ou negativo. Ele engloba eventos potenciais, suas consequências e a probabilidade de ocorrência.

Em linguagem simples: risco é qualquer coisa que pode dar errado (ou surpreendentemente certo) e afetar o que você está tentando alcançar.

Gestão de riscos é o processo de identificar, avaliar e controlar ameaças ao capital e aos resultados de uma organização.

Essas ameaças podem vir de diversas fontes: incerteza financeira, responsabilidades legais, erros de gestão estratégica, acidentes e desastres naturais.

O ponto-chave é que a gestão de riscos é proativa — ela busca entender e minimizar riscos antes que eles se concretizem, não depois.

Exemplos para fixar

Exemplo 1: Uma empresa está implantando IA para automatizar decisões de crédito. Os riscos incluem: viés no modelo (risco ético), violação de dados (risco legal), falha técnica que aprova empréstimos indevidos (risco financeiro). A gestão de riscos envolve identificar esses cenários antes da implantação e criar controles para cada um.

Exemplo 2: O risco pode ser positivo — uma empresa adota IA e descobre que, além de automatizar tarefas, ela identifica oportunidades de mercado não previstas. A gestão de riscos também deve considerar como capturar esses benefícios inesperados.

Exemplo 3: Uma startup lança um chatbot de IA sem nenhuma análise de risco. Semanas depois, o chatbot gera conteúdo ofensivo e a empresa sofre danos reputacionais graves. A gestão de riscos teria identificado esse cenário e implementado filtros antes do lançamento.