A adoção de soluções de IA avança em ritmo acelerado em empresas e órgãos públicos, mas a estrutura de governança nem sempre acompanha essa velocidade. Implementar algoritmos sem uma visão clara de exposição a riscos pode gerar decisões enviesadas, perda de transparência e vulnerabilidades operacionais graves.

O desafio principal não é a falta de normas, mas como aplicá-las na prática de forma integrada. Embora existam referenciais internacionais consolidados, como a ISO/IEC 42001 (Sistemas de Gestão de IA) e a ISO/IEC 23894 (Gestão de Riscos de IA), a maioria das organizações ainda avalia maturidade e riscos de forma isolada e fragmentada.

Para resolver esse gargalo, foi desenvolvido um instrumento prático de autoavaliação organizacional que conecta diretamente 38 controles do Anexo A da ISO/IEC 42001 às 7 principais fontes de risco do Anexo B da ISO/IEC 23894, permitindo rastrear o nível real de proteção institucional. Na prática, a ferramenta permite identificar “lacunas de controle” em pontos onde a exposição a riscos de IA é alta, mas a maturidade dos controles ainda é baixa, além de priorizar investimentos em segurança, governança e transparência de dados com base em evidências e normas internacionais. Trata-se de um autodiagnóstico acessível para organizações de qualquer porte, públicas ou privadas, aplicável antes ou depois da entrada em produção de sistemas de IA, transformando a governança em uma ferramenta de gestão estratégica para a tomada de decisão.

Ficha técnica:

  • Pesquisa desenvolvida por: Goudim Alvarenga Carneiro
  • Orientador: Prof. Dr. João Souza Neto
  • Programa: Programa de Pós-Graduação Profissional em Engenharia Elétrica (PPEE / UnB)
  • Laboratório: LabRisk – Risk, Privacy, Security
  • Banca examinadora: Prof. Dr. Éder Souza Gualberto e Profa. Dra. Edna Dias Canedo
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Como a sua organização costuma avaliar se os controles de segurança e governança de IA aplicados são proporcionais aos riscos reais da aplicação?

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Publicado originalmente no site do LabRisk.