07 · Governança de IA

Governança de IA não é burocracia.

É definir quem pode usar, o que pode acessar e executar, e impedir tecnicamente o que não foi autorizado.

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Cena ilustrativa: gestores e especialistas discutem acessos e controles de inteligência artificial.

Problema e consequência

Saber onde a IA existe não basta quando ferramentas, agentes e automações podem acessar dados e executar ações sem autorização.

Abordagem da PDCA Consulting

Governança de IA

Visibilidade, autorização e controle técnico precisam funcionar em conjunto. O inventário relaciona ferramentas, automações e agentes ao processo, objetivo, modelo, dados, sistemas, responsável, decisor, autonomia, validação e risco.

Escalar IA exige controle proporcional ao risco.

Governança permite escala com responsabilidade, limites claros e rastreabilidade.

Inventário + Shadow AI

Saber onde a IA já está sendo usada.

Risco e Criticidade

Processo × autonomia × dados × impacto.

Dados, Identidade e Acessos

Menor privilégio, segregação e rastreabilidade.

Autonomia + Human in the Loop

Definir o que pode executar e quando o humano valida.

Monitoramento + Incidentes

Registrar, detectar, corrigir e prevenir recorrência.

Revisão Contínua

Políticas, limites e controles evoluem com o uso.

Agente = identidade própriaQuanto maior o risco, maiores os controles.

Responsabilidade, limites claros e rastreabilidade.

Governança não é burocratizar a IA. É permitir escala com controles proporcionais ao risco, desde o inventário até a revisão contínua.

Cada agente tem identidade própria.

Responsável, finalidade, dados, sistemas, autonomia e validações precisam estar identificados. Credenciais e permissões devem limitar o acesso e a execução ao que foi autorizado.

O controle precisa funcionar no ambiente.

Allowlist, restrições de instalação e privilégios, service accounts, segregação, logs e monitoramento concretizam a política. Prever bloqueio, revogação, interrupção e resposta a incidentes.

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