Em 2022, as empresas tinham em média 3,8 modelos de IA em produção. Hoje, sete em cada dez empresas estão experimentando IA gerativa, o que significa que o número de modelos de IA em produção irá aumentar drasticamente nos próximos anos. Como resultado, as discussões da indústria sobre IA responsável ganharam maior urgência.

A boa notícia é que mais da metade das organizações já defendem a ética da IA. No entanto, apenas cerca de 20% implementaram programas abrangentes com estruturas, governança e salvaguardas para supervisionar o desenvolvimento de modelos de IA e identificar e mitigar proativamente os riscos. Dada a rapidez do desenvolvimento da IA, os líderes devem avançar agora para implementar estruturas e processos maduros. As regulamentações em todo o mundo estão a caminho, e já uma em cada duas organizações teve uma falha de IA responsável.

Desafios para Implementar a IA Responsável

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

• Construir soluções de IA justas e livres de viés: As equipes e os parceiros podem usar diferentes técnicas, como análise exploratória de dados, para identificar e mitigar possíveis vieses antes de desenvolver soluções – dessa forma, os modelos são construídos com equidade em mente desde o início. As equipes e os parceiros também podem revisar os dados usados no pré-processamento, design de algoritmos e pós-processamento para garantir que sejam representativos e equilibrados. Além disso, podem usar técnicas de justiça de grupo e individual para garantir que os algoritmos tratem diferentes grupos e indivíduos de forma justa. E as abordagens de justiça contrafactual modelam os resultados se certos fatores forem alterados, ajudando a identificar e abordar vieses.
• Promover a transparência e a explicabilidade da IA: A transparência da IA significa que é fácil entender como os modelos de IA funcionam e tomam decisões. A explicabilidade significa que essas decisões podem ser facilmente comunicadas a outros em termos não técnicos. Usar terminologia comum, realizar discussões regulares com as partes interessadas e criar uma cultura de conscientização e aprendizado contínuo sobre IA pode ajudar a alcançar esses objetivos.
• Garantir a privacidade e segurança dos dados: Os modelos de IA usam grandes quantidades de dados. As empresas estão utilizando dados de primeira e terceira parte para alimentar os modelos. Elas também usam técnicas de aprendizado de privacidade, como a criação de dados sintéticos para superar problemas de escassez. Os líderes e as equipes devem revisar e evoluir as salvaguardas de privacidade e segurança dos dados para garantir que os dados confidenciais e sensíveis sejam protegidos enquanto são usados de novas maneiras. Por exemplo, os dados sintéticos devem emular as características-chave dos clientes, mas não devem ser rastreáveis até os indivíduos.
• Implementar a governança: A governança variará com base na maturidade da IA corporativa. No entanto, as empresas devem estabelecer princípios e políticas de IA desde o início. À medida que o uso de modelos de IA aumenta, elas podem nomear oficiais de IA; implementar estruturas; criar mecanismos de responsabilidade e relatórios; e desenvolver programas de feedback e melhoria contínua.

Elementos Críticos de um Programa de IA Responsável

O que diferencia as empresas que são líderes em IA responsável das outras? Elas:

• Criam uma visão e metas para a IA: Os líderes comunicam sua visão e metas para a IA e como ela beneficia a empresa, os clientes e a sociedade.
• Estabelecem expectativas: Os líderes seniores estabelecem as expectativas certas com as equipes para construir soluções de IA responsável desde o início, em vez de tentar adaptar soluções após elas estarem concluídas.
• Implementam uma estrutura e processos: Os parceiros fornecem estruturas de IA responsável com processos transparentes e salvaguardas. Por exemplo, verificação de privacidade de dados, justiça e vieses devem ser incorporados ao pré-processamento de dados, desenvolvimento de modelos e monitoramento contínuo.
• Acessam habilidades de domínio, indústria e IA: As equipes desejam acelerar a inovação de soluções de IA para aumentar a competitividade empresarial. Elas podem recorrer a parceiros para habilidades de domínio e indústria relevantes, como estratégia e execução de dados e IA, combinadas com análise de clientes, tecnologia de marketing, cadeia de suprimentos e outras capacidades. Os parceiros também podem fornecer habilidades de IA de amplo espectro, incluindo engenharia de modelos de linguagem grande (LLM), desenvolvimento, operações e capacidades de engenharia de plataforma, aproveitando estruturas e processos de IA responsável para projetar, desenvolver, operacionalizar e produzir soluções.
• Acessam aceleradores: Os parceiros oferecem acesso a um ecossistema de IA, que reduz o tempo de desenvolvimento de projetos-piloto de IA tradicional e gerativa responsável em até 50%. As empresas ganham soluções verticais que aumentam sua competitividade no mercado.
• Garantem a adoção e responsabilidade da equipe: As equipes das empresas e dos parceiros são treinadas sobre as novas políticas e processos. Além disso, as empresas auditam as equipes para garantir a conformidade com as principais políticas.
• Usam as métricas certas para quantificar os resultados: Os líderes e as equipes usam benchmarks e outras métricas para demonstrar como a IA responsável contribui para o valor empresarial e manter o engajamento dos stakeholders alto.
• Monitoram os sistemas de IA: Os parceiros fornecem serviços de monitoramento de modelos, resolvendo problemas proativamente e garantindo que eles forneçam resultados confiáveis.

Planeje a IA Responsável Agora

Se sua empresa está acelerando a inovação da IA, você provavelmente precisa de um programa de IA responsável. Aja proativamente para reduzir riscos, amadurecer programas e processos e demonstrar responsabilidade para os stakeholders.

Um parceiro pode fornecer os conjuntos de habilidades, estruturas, ferramentas e parcerias necessárias para desbloquear o valor empresarial com a IA responsável. Implantar modelos que sejam justos e livres de vieses, aplicar controles e aumentar a conformidade com os requisitos da empresa, enquanto se prepara para as regulamentações futuras.