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Gestão de Confiança, Risco e Segurança de Inteligência Artificial (AI TRiSM)

O Essencial para minimizar os riscos associados à IA

A proteção de dados e a prevenção de riscos em IA são importantes para garantir a segurança e privacidade das informações pessoais dos usuários. Com o aumento da adoção da Inteligência Artificial (IA) nas empresas e na vida cotidiana, a segurança de dados e a gestão de riscos associados à sua implementação tornaram-se questões críticas para garantir a confiabilidade dos sistemas.

A Gestão de risco e segurança de IA abrange a identificação, avaliação e mitigação de riscos associados à implementação e utilização de sistemas de IA, bem como a proteção de dados e informações confidenciais. Neste artigo, exploraremos os fundamentos da gestão de risco e segurança de IA, as principais diferenças entre elas, os principais tipos de gestão de risco e segurança de IA, a comparação entre as soluções disponíveis, bem como a aplicação prática dessas soluções em diferentes áreas. Ela dá suporte à governança do modelo de inteligência artificial, confiabilidade, imparcialidade, segurança, robustez, eficácia e proteção de dados. Ela combina métodos para explicar os resultados de IA: implementando rapidamente novos modelos, gerenciando ativamente a segurança de IA e os controles de questões éticas e de privacidade.

A Inteligência Artificial (IA) tem se mostrado uma das tecnologias mais importantes e promissoras dos últimos anos. Tem sido usada em diversas áreas, como saúde, finanças, transporte, entre outras, e tem o potencial de transformar a forma como vivemos, trabalhamos e nos relacionamos uns com os outros. Tem potencial para revolucionar vários setores, mas é importante garantir a gestão de confiança, risco e segurança ao utilizá-la. Devemos avaliar os impactos éticos e legais, proteger a privacidade e garantir a segurança dos dados. A falta de cuidado nesse aspecto pode trazer consequências graves e prejudicar a sociedade como um todo.

O Gartner define a Gestão de Confiança, Risco e Segurança de AI – AI TRiSM como uma estrutura que oferece suporte à governança do modelo de IA, confiabilidade, justiça, robustez, eficácia e privacidade. Inclui soluções, técnicas e processos para explicabilidade de modelos, privacidade, operações de modelos e resistência a ataques adversários para seus clientes e para a empresa.

Nesse ponto entra a área de Gestão de Confiança, Risco e Segurança em IA – AI TRiSM. Para garantir que essas tecnologias sejam utilizadas de forma ética, segura e responsável. Isso inclui avaliar e gerenciar os riscos associados à utilização de inteligência artificial, garantir a confiança e a qualidade dos resultados produzidos, e proteger a privacidade e a segurança dos dados e sistemas.

Gestão de confiança, risco e segurança de AI (AI TRiSM) está entre as principais tendências estratégicas de Tecnologia para 2023, segundo o Gartner.

Gartner 2022

 

Como Garantir a Proteção de Dados e Prevenir Riscos?

A gestão de risco e segurança da IA é um processo que envolve identificar, avaliar e gerenciar os riscos associados ao uso da IA. Isso inclui garantir que a IA seja desenvolvida e usada de forma ética e responsável, além de garantir a privacidade e a segurança dos dados. A Inteligência Artificial é baseada em dados e algoritmos, e a falta de confiança nesses elementos pode levar a resultados incorretos ou questionáveis. Portanto, é essencial que as empresas abordem de forma séria a gestão de confiança, risco e segurança em suas implementações de inteligência artificial.

A gestão de confiança, risco e segurança de inteligência artificial é uma área crítica para garantir a adoção responsável e segura da tecnologia. A implementação de práticas recomendadas, como a avaliação de risco e segurança de IA, o estabelecimento de diretrizes éticas e regulamentações, o monitoramento e avaliação contínuos e o treinamento de funcionários e usuários, são fatores essenciais para minimizar os riscos associados à IA.

No uso da IA os riscos associados incluem a possibilidade de erros e vieses, violações de privacidade e segurança, e uso mal-intencionado. Por isso, é fundamental adotar práticas de gestão de risco e segurança da IA para minimizar esses riscos e garantir a confiabilidade e a segurança da IA.

Os três pilares (Confiança, Risco e Segurança) são classificados dessa forma para que seja possível entender a importância e impacto dessa crescente preocupação a respeito de como lidar com a IA.

Prodesp

Para garantir a proteção de dados e prevenir riscos em IA, é necessário seguir algumas práticas e medidas de segurança. Em primeiro lugar, é importante implementar medidas de segurança cibernética, como a criptografia de dados, autenticação de usuários e detecção de ameaças em tempo real. Isso garante que os dados sejam protegidos contra os ataques cibernéticos e outras ameaças externas.

Além disso, é importante limitar a coleta e uso de dados apenas ao necessário para a realização das tarefas da IA obtendo sempre o consentimento explícito do usuário para a utilização de seus dados pessoais. Isso garante a privacidade dos usuários e evita o uso indevido desses dados.

A transparência também é essencial na prevenção de riscos em IA. As decisões tomadas pela IA devem ser explicadas e auditadas, permitindo que os usuários compreendam como as decisões são tomadas e como os dados são utilizados. Isso garante a confiança dos usuários na IA e evita o preconceito algorítmico e outras formas de discriminação.

Práticas recomendadas para a gestão de confiança, risco e segurança de inteligência artificial

Uma grande parte dos modelos de IA que são criados acabam não entrando em produção. Exatamente pelas questões de confiança nos resultados e ética (relacionado a segurança e privacidade dos dados).

De acordo com especialistas do Gartner, a implementação de uma força-tarefa ou unidade dedicada para gerenciar os esforços de gerenciamento de confiança, risco e segurança de inteligência artificial é essencial para obter melhores resultados de negócios de IA. Essa medida deve ser adotada não apenas para cumprir as obrigações de conformidade, mas também para garantir a privacidade, segurança e gerenciamento de riscos coletivos de IA.

A criação de um departamento especializado para gerenciar a confiança, risco e segurança de IA ajudará as organizações a alcançarem melhorias significativas nos resultados de negócios de IA. Segundo estimativas dos especialistas do Gartner, até 2026, as organizações que adotarem essa abordagem verão seus modelos de IA alcançarem uma melhoria de 50% em termos de adoção, metas de negócios e aceitação do usuário. O Gartner também prevê que, até 2028, as máquinas controladas por IA representarão 20% da força de trabalho global e 40% de toda a produtividade econômica.

Essa abordagem permitirá que as empresas operacionalizem a transparência, confiança e segurança de IA aumentando a eficácia dos modelos de IA e melhorando a qualidade dos serviços prestados aos usuários. Ao implementar práticas de gerenciamento de riscos e privacidade, as organizações serão capazes de garantir que a coleta, uso e compartilhamento de dados sejam realizados de forma ética e transparente, aumentando a confiança dos usuários e melhorando a aceitação dos modelos de IA.

Existem diversas abordagens para a gestão de risco e segurança de IA sendo que algumas das principais são:

  • Análise de risco: envolve a identificação dos riscos associados ao sistema de IA e a implementação de medidas para minimizá-los. Isso inclui a avaliação de ameaças, vulnerabilidades e impactos.
  • Controle de acesso: refere-se à implementação de medidas de segurança para garantir que apenas usuários autorizados tenham acesso ao sistema de IA. Isso pode incluir autenticação, controle de acesso baseado em função e criptografia.
  • Detecção de anomalias: consiste em monitorar o sistema de IA em busca de atividades anormais ou suspeitas, como acessos não autorizados
  • Auditoria e monitoramento: consiste em monitorar o sistema de IA em tempo real e realizar auditorias regulares para garantir a conformidade com as políticas de segurança e privacidade.
  • Teste de penetração: envolve a simulação de ataques para identificar vulnerabilidades no sistema de IA e implementar medidas para corrigi-las.
  • Educação e conscientização: refere-se à educação dos usuários sobre os riscos associados à utilização de sistemas de IA e a promoção da conscientização sobre boas práticas de segurança.

A avaliação de risco e segurança de IA, o estabelecimento de diretrizes éticas e regulamentações, o monitoramento e avaliação contínuos da IA e o treinamento de funcionários e usuários são práticas recomendadas para garantir a segurança e confiança da IA. As empresas que implementam essas práticas podem minimizar os riscos associados ao uso de tecnologias de IA e promover uma adoção mais ampla e responsável da IA.

Aplicação E Desafios

 Os regulamentos de IA estão aumentando, mas mesmo antes de as proteções serem obrigatórias, é importante implementar práticas que garantam confiança, transparência e proteção ao consumidor.

A gestão de confiança, risco e segurança de IA tem uma ampla gama de aplicações práticas, que incluem desde a proteção de dados pessoais sensíveis até a detecção de anomalias em sistemas críticos, passando pela prevenção de ataques cibernéticos e a garantia da transparência e da responsabilidade na tomada de decisões automatizadas. Além disso, envolve o desenvolvimento e a implementação de políticas, normas e procedimentos que visam assegurar a conformidade com padrões éticos, legais e regulatórios, bem como a avaliação e a mitigação de possíveis impactos negativos da tecnologia na sociedade e no meio ambiente. Algumas das áreas em que podem ser aplicadas incluem:

  • Saúde: a gestão de risco e segurança de IA é importante para garantir a privacidade e segurança dos dados de pacientes em sistemas de saúde baseados em IA.
  • Finanças: a gestão de risco e segurança de IA é essencial para garantir a integridade dos dados financeiros e prevenir fraudes.
  • Governo: a gestão de risco e segurança de IA é importante para garantir a segurança e integridade dos dados governamentais e prevenir ataques cibernéticos.

Para obter melhores resultados em termos de adoção de IA, metas de negócios alcançadas e aceitação do usuário, as organizações precisam gerenciar a confiança, o risco e a segurança da IA.

As tendências de tecnologia para 2023 indicadas pelo Gartner devem influenciar as estratégias empresariais para os próximos três anos, permitindo que as organiz

ações foquem em quatro pontos principais em seus projetos:

  • Otimização de resiliência, operações ou confiança.
  • Escalonamento de soluções verticais, entrega de produtos ou em todos os lugares.
  • Pioneirismo no engajamento do cliente, respostas aceleradas ou oportunidade.
  • Busca de soluções tecnológicas sustentáveis.
Gartner 2022

 

As tendências informadas pelo Gartner permitem alinhar a inovação tecnológica com os futuros estratégicos das empresas. E desafios significativos precisam ser enfrentados para garantir uma adoção responsável e segura da tecnologia. A complexidade técnica, o viés algorítmico, a privacidade dos dados, a regulamentação e compliance e a falta de transparência são alguns dos principais desafios a serem enfrentados. A superação requer uma abordagem multidisciplinar e a colaboração de especialistas em tecnologia, ética, segurança, privacidade e regulamentação.

 

Considerações finais

A gestão de risco e segurança de IA é uma área fundamental para garantir a confiabilidade e a segurança dos sistemas de inteligência artificial. A implementação de medidas de segurança adequadas pode minimizar os riscos associados à utilização desses sistemas e proteger as informações dos usuários. A implementação de soluções de segurança de IA deve ser vista como um investimento para proteger a empresa, seus funcionários e clientes, e deve ser considerada uma prioridade para todas as empresas que utilizam sistemas de inteligência artificial. A implementação de práticas recomendadas, como a avaliação de risco e segurança de IA, o estabelecimento de diretrizes éticas e regulamentações, o monitoramento e avaliação contínuos e o treinamento de funcionários e usuários, é essencial para minimizar os riscos associados à IA.Parte superior do formulário

O desafio será também em nível cultural. Pois é preciso que todos na companhia entendam a importância da prática e sejam capazes de gerenciar com eficiência os melhores conjuntos de ferramentas como parte de um programa abrangente de Gestão de confiança, risco e segurança de IA. O objetivo é tornar os modelos de IA interpretáveis, usando ferramentas de código aberto ou soluções de fornecedores que agregam valor.

No futuro, a gestão de confiança, risco e segurança de IA provavelmente continuará a evoluir à medida que a tecnologia de IA avança. Algumas tendências emergentes incluem a incorporação de ética e privacidade na concepção de sistemas de IA, o uso de tecnologias de criptografia e blockchain para aumentar a segurança e a privacidade dos dados e o desenvolvimento de ferramentas de auditoria de IA para avaliar a conformidade com regulamentações e diretrizes éticas.

Referências

https://tiinside.com.br/14/03/2023/pesquisa-do-gartner-mostra-que-erros-na-gestao-de-riscos-de-terceiros-prejudicam-as-organizacoes/

https://www.picture.com.br/as-8-principais-tendencias-de-seguranca-e-risco-observadas-pelo-gartner/

https://mitsloanreview.com.br/post/ia-e-machine-learning-aprimoram-gestao-de-risco

https://www.convergenciadigital.com.br/Negocios/IA-sera-crucial-para-gestores-de-TI-olharem-alem-da-economia-de-custos-61783.html?UserActiveTemplate=mobile

https://www.bravogrc.com/ia-e-machine-learning-aprimoram-gestao-de-risco/

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https://www.gartner.com/en/articles/what-it-takes-to-make-ai-safe-and-effective

https://blogs.gartner.com/avivah-litan/2021/09/02/ai-trust-risk-security-management-gartner-market-guide/

https://www.affmu.com/pt/what-is-ai-trism-and-its-importance.html

https://www.gartner.com.br/pt-br/artigos/dez-principais-tendencias-estrategicas-gartner-2023

Abério Junior e Rodrigo Martuchi – 05/05/2023

Gerência de Marketing e Gestão de Portfólio – GMP