Em 2022, as empresas tiveram uma média de 3.8 Modelos de IA em produção. Hoje, sete em cada 10 empresas estão experimentando IA generativa, o que significa que o número de modelos de IA em produção disparará nos próximos anos. Como resultado, as discussões da indústria em torno da IA ​​responsável assumiram maior urgência.

A boa notícia é que mais de metade das organizações já defendem a ética da IA. No entanto, apenas em torno de 20% implementaram programas abrangentes com estruturas, governança e proteções para supervisionar o desenvolvimento de modelos de IA e identificar e mitigar riscos de forma proativa. Dado o ritmo acelerado do desenvolvimento da IA, os líderes devem avançar agora para implementar estruturas e processos maduros. Regulamentações em todo o mundo estão chegando, e já uma em cada duas organizações teve uma falha responsável de IA.

Desafios na implementação de IA responsável

A IA responsável abrange até 20 funções de negócios diferentes, aumentando a complexidade dos processos e da tomada de decisões. As equipes responsáveis ​​de IA devem trabalhar com as principais partes interessadas, incluindo a liderança; proprietários de empresas; equipes de dados, IA e TI; e parceiros para:

• Crie soluções de IA que sejam justas e livres de preconceitos: As equipes e os parceiros podem usar diferentes técnicas, como análise exploratória de dados, para identificar e mitigar possíveis preconceitos antes de desenvolver soluções – dessa forma, os modelos são construídos com a imparcialidade em mente desde o início.As equipes e os parceiros também podem revisar os dados usados ​​no pré-processamento , design de algoritmo e pós-processamento para garantir que seja representativo e equilibrado. Além disso, eles podem usar técnicas de justiça individual e de grupo para garantir que os algoritmos tratem diferentes grupos e indivíduos de maneira justa. E a justiça contrafactual aborda os resultados do modelo se determinados factores forem alterados, ajudando a identificar e resolver preconceitos.
• Promova a transparência e a explicabilidade da IA: A transparência da IA ​​significa que é fácil compreender como os modelos de IA funcionam e tomar decisões. Explicabilidade significa que essas decisões podem ser facilmente comunicadas a outras pessoas em termos não técnicos. A utilização de terminologia comum, a realização de discussões regulares com as partes interessadas e a criação de uma cultura de sensibilização para a IA e de aprendizagem contínua podem ajudar a atingir estes objetivos.
• Garanta a privacidade e segurança dos dados: Os modelos de IA usam montanhas de dados. As empresas estão aproveitando dados próprios e de terceiros para alimentar modelos. Eles também usam técnicas de aprendizagem que preservam a privacidade, como a criação de dados sintéticos para superar problemas de dispersão. Os líderes e as equipes desejarão revisar e desenvolver proteções de segurança e privacidade de dados para garantir que os dados confidenciais e sensíveis ainda sejam protegidos à medida que são usados ​​de novas maneiras. Por exemplo, os dados sintéticos devem emular as principais características dos clientes, mas não podem ser rastreados até aos indivíduos.
• Implementar governança: A governança variará com base na maturidade da IA ​​corporativa. No entanto, as empresas devem definir princípios e políticas de IA desde o início. À medida que o uso do modelo de IA aumenta, eles podem nomear oficiais de IA; implementar estruturas; criar mecanismos de prestação de contas e relatórios; e desenvolver ciclos de feedback e programas de melhoria contínua.

Facilitadores críticos de um programa de IA responsável

Então, o que diferencia as empresas que são líderes responsáveis ​​em IA das demais? Eles:

• Crie uma visão e metas para IA: Os líderes comunicam sua visão e objetivos para a IA e como ela beneficia a empresa, os clientes e a sociedade.
• Definir expectativas: Os líderes seniores estabelecem as expectativas certas com as equipes para criar soluções de IA responsáveis ​​desde o início, em vez de tentar adaptar as soluções depois de concluídas.
• Implemente uma estrutura e processos: Os parceiros fornecem estruturas de IA responsáveis ​​com processos e proteções transparentes. Por exemplo, a privacidade dos dados, a imparcialidade e as verificações de preconceitos devem ser incorporadas na preparação inicial dos dados, no desenvolvimento do modelo e na monitorização contínua.
• Acesse habilidades de domínio, indústria e IA: As equipes querem acelerar a inovação das soluções de IA para aumentar a competitividade dos negócios. Eles podem recorrer a parceiros para obter habilidades relevantes no domínio e no setor, como definição e execução de estratégias de dados e IA, combinadas com análises de clientes, tecnologia de marketing, cadeia de suprimentos e outros recursos. Os parceiros também podem fornecer habilidades de IA de espectro completo, incluindo engenharia de modelo de linguagem grande (LLM), desenvolvimento, operações e recursos de engenharia de plataforma, aproveitando estruturas e processos de IA responsáveis ​​para projetar, desenvolver, operacionalizar e produzir soluções.
• Aceleradores de acesso: Os parceiros oferecem acesso a um ecossistema de IA, o que reduz em até 50% o tempo de desenvolvimento de projetos-piloto de IA tradicionais e generativos responsáveis. As empresas ganham soluções verticais que aumentam a sua competitividade no mercado.
• Garanta a adoção e a responsabilidade da equipe: As equipes empresariais e de parceiros são treinadas em novas políticas e processos. Além disso, as empresas auditam as equipes para verificar a conformidade com as principais políticas.
• Use as métricas certas para quantificar os resultados: Líderes e equipes usam benchmarks e outras métricas para demonstrar como a IA responsável contribui com valor comercial para manter alto o envolvimento das partes interessadas.
• Monitore sistemas de IA: Os parceiros fornecem serviços de monitoramento de modelos, resolvendo problemas de forma proativa e garantindo a entrega de resultados confiáveis.

Planeje agora uma IA responsável

Se sua empresa está acelerando a inovação em IA, você provavelmente precisará de um programa de IA responsável. Agir proativamente para reduzir riscos, amadurecer programas e processos e demonstrar responsabilidade perante as partes interessadas.

Um parceiro pode fornecer os conjuntos de habilidades, estruturas, ferramentas e parcerias necessárias para liberar valor comercial com IA responsável. Implemente modelos justos e isentos de preconceitos, aplique controles e aumente a conformidade com os requisitos da empresa enquanto se prepara para regulamentações futuras.