Estratégias de mitigação de riscos
Combinando os frameworks ISO 31000 e NIST, existem sete estratégias principais para mitigar riscos em IA:
| Estratégia | Descrição |
|---|---|
| Governança | Estabelecer políticas, estruturas e linhas de responsabilidade para supervisão de IA |
| Avaliação de risco | Realizar avaliações sistemáticas e regulares dos riscos associados à IA |
| Transparência | Documentar processos, critérios de decisão e fontes de dados |
| Mitigação de viés | Usar datasets diversos, algoritmos justos e auditorias regulares |
| Segurança e privacidade | Implementar medidas de proteção de dados e cibersegurança |
| Supervisão humana | Manter humanos no loop para decisões críticas |
| Monitoramento contínuo | Acompanhar o desempenho e os riscos do sistema ao longo do tempo |
Exemplos para fixar
Exemplo 1: Um hospital implementa IA para triagem de pacientes. Como estratégia de mitigação: governança (comitê de ética revisa o sistema), supervisão humana (médicos validam as recomendações da IA), monitoramento contínuo (desempenho avaliado semanalmente) e transparência (critérios de triagem documentados e acessíveis).
Exemplo 2: Uma empresa de fintech usa avaliação de risco para identificar que seu modelo de crédito tem viés contra um grupo demográfico. Ela aplica mitigação de viés (rebalanceia o dataset e aplica métricas de equidade) e implementa monitoramento contínuo para garantir que o viés não retorne.
Exemplo 3: Uma empresa de segurança cibernética implementa segurança e privacidade em seu sistema de IA: criptografia dos dados, controle de acesso rigoroso, testes de penetração e conformidade com o GDPR. Sem essas medidas, o sistema seria vulnerável a ataques que poderiam comprometer dados sensíveis.