Empresas que querem adotar Inteligência Artificial precisam equilibrar inovação com segurança e ética. Nesse contexto, surge a importância da AI TRiSM, um framework que, segundo a Gartner, deve elevar a produtividade em até 50% até 2026.

Para entender mais sobre como a AI TRiSM pode ser usada na sua organização, continue lendo este artigo, onde explicaremos o conceito, por que ela é uma tendência, os motivos para implementá-la, exemplos de uso e mais!

Entenda o conceito de AI TRiSM

AI TRiSM é um framework desenvolvido para gerenciar confiança, risco e segurança em sistemas de inteligência artificial. Ela protege a privacidade de dados de uma IA, tornando-a uma opção mais atrativa para usuários que valorizam o alto nível de confiabilidade.

Isso porque, com o advento da IA, as organizações estão adotando essa tecnologia rapidamente em diversas funções. No entanto, a governança, especialmente em relação à segurança e privacidade, continua sendo um desafio a ser superado.

Por que AI TRiSM é uma tendência

Como mencionado no tópico anterior, o principal motivo para a popularização de abordagens como a AI TRiSM são os desafios de governança, que estão se tornando evidentes à medida que a IA se expande. Um exemplo dessa expansão, também reportado pela Gartner, é que a IA gerenciará 20% das tarefas corporativas até 2028. 

Ou seja, esses dados comprovam a tendência do uso cada vez mais frequente de ferramentas de IA nos próximos anos, o que consequentemente indica a importância da promoção de métodos seguros e éticos para utilizar essa tecnologia e aumentar sua aceitação por parte dos usuários.

Diversos países, como os da Europa e América do Norte, bem como a China, criaram regulamentações sobre IA devido à necessidade de proteger dados sensíveis. E a AI TRiSM, justamente por oferecer um framework que enfrenta esses desafios e permite que a IA opere de maneira responsável, vem se destacando no mercado como uma excelente opção de segurança.

Motivos para implementar a AI TRiSM

Os principais motivos para implementar a AI TRiSM na sua empresa são: 

Identificação e resposta a riscos

A AI TRiSM é fundamental para a identificação e resposta a riscos associados à inteligência artificial, pois, por meio da análise preditiva e detecção de anomalias, possibilita uma abordagem antecipada para mitigar desafios futuros relacionados à segurança.

Além disso, ela atua na identificação de riscos, como vieses, privacidade de dados e vulnerabilidades dos sistemas, antes que causem prejuízos.

Proteção contra ataques cibernéticos

O aumento da preocupação com ataques cibernéticos que podem comprometer a segurança dos dados coletados pela IA é um dos principais motivos para implementar a AI TRiSM. Isso porque esse framework também implementa medidas de cibersegurança para proteger informações sensíveis e propriedade intelectual. 

Os protocolos de segurança criados defendem os modelos de IA, assim a privacidade da empresa e seus clientes são preservadas contra possíveis ameaças no âmbito digital.

Solução escalável e flexível

A AI TRiSM é projetada para se adaptar às necessidades e variáveis de uma empresa, sendo uma solução que pode ser escalada conforme o crescimento da organização e o aumento da complexidade dos sistemas de inteligência artificial. 

Sua flexibilidade viabiliza a customização de protocolos de segurança e gestão de riscos de acordo com os requisitos específicos de diferentes setores e aplicações.

Governança

Outro motivo para implementar a AI TRiSM na sua empresa é o fortalecimento da governança dos sistemas de inteligência artificial devido ao estabelecimento de diretrizes para a conformidade e a gestão ética. 

Esse framework permite que as empresas monitorem e auditem o desempenho de suas IAs, para que estejam em conformidade com regulamentações locais e internacionais. Logo, a AI TRiSM preserva as empresas de prejuízos financeiros decorrentes de multas e sanções por descumprimento das leis.

Exemplos de uso da AI TRiSM

A AI TRiSM pode ser aplicada de diversas maneiras, confira a seguir alguns exemplos de uso:

• Reconhecimento facial: faz com que os algoritmos de autenticação sejam imparciais, precisos e sem discriminações. Isso é vital para a aceitação e uso generalizado dessa tecnologia em diversas indústrias;
• Veículos autônomos: identifica e diminui riscos de segurança, como ataques cibernéticos e falhas mecânicas, fazendo com que os veículos operem com segurança e confiabilidade;
• Detecção de fraudes: protege dados confidenciais utilizados por instituições financeiras e preserva a privacidade dos clientes enquanto se detecta e previne atividades fraudulentas;
• Manufatura inteligente: integração da AI TRiSM em sistemas de produção automatizados para monitorar e otimizar processos industriais, minimizando o risco de falhas operacionais e mantendo os rigorosos padrões de qualidade dos produtos.

Os três frameworks da AI TRiSM

A estrutura da AI TRiSM é dividida em 3 frameworks principais, são eles: confiança, risco e gerenciamento de segurança.

AI Trust

AI Trust torna os modelos de IA transparentes e explicáveis. Desse modo, os resultados alcançados pelos modelos são monitorados e compreensíveis. O comportamento do modelo é previsível e conforme o esperado.

AI Risk

AI Risk identifica potenciais ameaças ao desempenho, segurança e privacidade de sistemas de IA, tendo a capacidade de entender as limitações e vulnerabilidades da tecnologia usada e promover uma governança rigorosa em todas as etapas do desenvolvimento dos modelos.

AI Security

AI Security protege dados e sistemas contra acessos não autorizados, manipulação ou uso indevido. Com medidas de segurança aplicadas em cada etapa do pipeline de machine learning, esse framework identifica padrões incomuns para manter a integridade dos modelos de IA.

Pilares da AI TRiSM

A seguir, conheça os pilares seguidos pela AI TRiSM.

Explicabilidade e operações de modelo

A explicabilidade diz respeito à capacidade de decodificar e interpretar as decisões geradas pelos algoritmos de IA. Isso inclui a implementação de métodos que realizam a análise do raciocínio por trás das previsões e classificações dos modelos, garantindo a transparência e a compreensão dos processos decisórios automatizados.

Já as operações de modelo, ou ModelOps, refere-se à administração sistemática do ciclo de vida dos modelos de IA, englobando desde o design e treinamento até a implementação e monitoramento. Este pilar visa que os modelos sejam avaliados e calibrados regularmente para manter a precisão, relevância e conformidade com as políticas internas e os requisitos regulatórios. 

Detecção de anomalias e proteção de dados

Outro pilar importante da AI TRiSM, que você deve ter percebido ao longo desta leitura, é a detecção de anomalias de dados, cujo foco reside na identificação e resposta a desvios inesperados nos padrões de dados que podem indicar problemas de segurança, qualidade ou integridade. 

Tal processo ocorre com a aplicação de técnicas avançadas de análise estatística e aprendizado de máquina para identificar comportamentos atípicos e inconsistências nos conjuntos de dados utilizados pelos modelos de IA.

Resistência a ataques

A resistência a ataques é um pilar da AI TRiSM que se concentra na proteção dos sistemas de IA contra ameaças cibernéticas e intrusões, buscando a implementação de defesas avançadas, como: 

• Criptografia de dados em repouso e em trânsito;
• Autenticação multifatorial;
• Hardening de sistemas;
• Detecção de intrusões e sistemas de prevenção de ataques (IDS/IPS);
• Análise e resposta a incidentes de segurança;
• Segregação de redes e controle de acesso baseado em políticas;
• Testes de penetração e avaliações de vulnerabilidade periódicas;
• Atualizações e patching de segurança regulares.

Saiba como implementar AI TRiSM no seu negócio

Alguns passos são necessários para implementar a AI TRiSM no seu negócio e, assim, aumentar sua segurança e produtividade com IA. Confira detalhes de como implementá-la:

Treinamento

• Forme uma equipe especializada: selecione profissionais com conhecimento técnico em IA e familiaridade com o AI TRiSM. Aprofunde o entendimento deles sobre os frameworks de confiança, risco e segurança;
• Implemente um programa de treinamento completo: inclua módulos que abordam desde a configuração de ModelOps até as práticas de proteção de dados e gestão de riscos. Certifique-se de que o treinamento cubra as regulamentações vigentes e as melhores práticas de governança;
• Realize workshops e simulações: organize sessões práticas para que sua equipe possa aplicar os conceitos da AI TRiSM em cenários reais. Isso reforça o aprendizado e prepara os funcionários para enfrentar desafios cotidianos;
• Estabeleça um plano de atualização: mantenha sua equipe informada sobre as últimas inovações e ajustes regulatórios na área de IA;
• Documente e compartilhe o conhecimento: crie manuais e guias detalhados sobre os procedimentos e políticas de AI TRiSM. Assegure-se de que toda a equipe tenha acesso a esses recursos e que possam consultá-los sempre que necessário;
• Avalie e ajuste o treinamento periodicamente: realize avaliações regulares para identificar lacunas no conhecimento e ajuste o programa de treinamento quando achar oportuno.

Teste

Realize testes em sistemas de IA para encontrar pontos que possam comprometer a experiência do usuário. Nesta etapa, avaliar completamente as capacidades e limitações dos sistemas de IA é o que contribuirá para a prevenção de riscos potenciais relacionados à segurança de dados e privacidade.

Portanto, estabeleça uma rotina de monitoramento para que os padrões e resultados esperados sejam atingidos, com rápidas correções de qualquer viés ou erro de interpretação identificado.

Tenha em mente que sistemas automatizados podem causar grandes problemas se operarem com lógica incorreta por muito tempo, por isso a identificação e correção rápida são imprescindíveis.

Implantação

Inicie a implantação do AI TRiSM com uma abordagem gradual, começando com uma fase piloto em um ambiente restrito ou área específica da empresa. Durante esta fase inicial, implemente um monitoramento 24/7 para avaliar o desempenho do sistema, observando métricas de segurança, eficácia e conformidade. 

Faça avaliações regulares para verificar se as medidas de segurança e gestão de riscos estão atendendo às expectativas e ajuste os protocolos conforme necessário, baseando-se em dados e feedback obtidos. Por fim, mantenha uma comunicação clara com todos os stakeholders, atualizando-os sobre o progresso, desafios e soluções.

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Resumindo

O que siginifica AI TRiSM?

AI TRiSM significa “AI Trust, Risk, and Security Management” (Gestão de Confiança, Risco e Segurança em IA). Trata-se de uma prática voltada para assegurar que sistemas de inteligência artificial operem de maneira ética e segura, com foco em estabelecer confiança, mitigar riscos e proteger dados.

AI TRiSM é uma tendência?

Sim, AI TRiSM é uma tendência, pois com o aumento do uso de IA em diversos setores e com a implementação de regulações sobre o tema em diversos países da Europa, Ásia e América do Norte, a confiabilidade dessa ferramenta se tornou indispensável para seus usuários e governos.

Quais são os três frameworks da AI TRiSM?

• AI Trust: responsável por garantir a transparência e explicabilidade dos modelos de IA;
• AI Risk: identifica ameaças ao desempenho, segurança e privacidade de sistemas de IA;
• AI Security: protege dados e sistemas contra acesso não autorizados, manipulação ou uso indevido.

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