Riscos e desafios da adoção de IA
A adoção de IA traz riscos específicos que precisam ser gerenciados:
| Risco | Descrição |
|---|---|
| Viés e discriminação | Modelos podem reproduzir preconceitos dos dados de treinamento |
| Preocupações com privacidade | Coleta e processamento de grandes volumes de dados pessoais |
| Deslocamento de empregos | Automação pode substituir postos de trabalho |
| Responsabilidade e transparência | Dificuldade em atribuir responsabilidade e explicar decisões |
| Conformidade regulatória | Manter-se em dia com regulamentações em constante evolução |
| Riscos de segurança | Sistemas de IA vulneráveis a ataques e exploração |
| Limitações técnicas | Modelos podem falhar em cenários não previstos |
| Dilemas éticos | Situações onde não há resposta "certa" clara |
Exemplos para fixar
Exemplo 1 (Segurança): Um sistema de IA que controla o tráfego aéreo é alvo de um ataque cibernético que manipula os dados de entrada. O sistema passa a dar instruções erradas aos pilotos. Esse é um risco de segurança com impacto potencialmente catastrófico.
Exemplo 2 (Conformidade): Uma empresa europeia desenvolve um sistema de IA de alto risco. Com a entrada em vigor do EU AI Act, ela descobre que precisa de avaliação de conformidade — mas não planejou tempo nem orçamento para isso. Esse é um risco de conformidade regulatória que poderia ter sido antecipado.
Exemplo 3 (Limitações técnicas): Um modelo de IA treinado para detectar fraude bancária funciona bem no país onde foi desenvolvido, mas falha quando usado em outro país com padrões de transação diferentes. Isso é uma limitação técnica — o modelo não generaliza para contextos fora do treinamento.