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AI TRiSM (AI Trust, Risk and Security Management) é uma das principais tendências tecnológicas para o futuro. Veja o que você precisa saber sobre ela!
Empresas de diversos tamanhos e verticais estão ansiosas para implementar a Inteligência Artificial Generativa (GenAI) em seus negócios devido ao seu potencial transformador. No entanto, essa empolgação muitas vezes resulta na negligência dos riscos associados a essa tecnologia.
Neste artigo, você lerá os seguintes tópicos:
- AI TRiSM: o que é?
- Por que AI TRiSM é necessário?
- Por onde começar?
Boa leitura!
Ao buscar inovação com AI, as organizações podem enfrentar desafios na governança, ética, segurança de dados e outros aspectos.
Por essa razão, é crucial que as empresas adotem uma abordagem proativa, considerando os aspectos de confiança, risco e segurança desde as fases iniciais da implementação da GenAI, para garantir resultados positivos e alinhamento com os padrões éticos e regulatórios.
Um programa abrangente de gerenciamento de confiança, risco e segurança de AI, como o TRiSM, por exemplo, pode ser essencial para integrar antecipadamente a governança, garantindo proativamente que os sistemas de AI sejam compatíveis, justos, confiáveis e protejam a privacidade dos dados corporativos.
Continue lendo o conteúdo e confira tudo o que você precisa saber sobre AI TRiSM, umas das principais tendências tecnológicas para 2024.
AI TRiSM: o que é?
O AI TRiSM (AI Trust, Risk and Security Management) é um conjunto de soluções e práticas projetadas para identificar e mitigar proativamente os riscos associados à Inteligência Artificial. Ele engloba o gerenciamento da confiança, risco e segurança da AI, visando garantir a governança, sua confiabilidade, robustez, eficácia e a proteção dos dados.
Até 2026, segundo o Gartner, as empresas que aplicarem os controles TRiSM aos aplicativos de AI aumentarão a precisão de suas tomadas de decisão, eliminando 80% das informações erradas e ilegítimas.
Entenda sua importância, a seguir.
Por que AI TRiSM é necessário?
O AI TRiSM é essencial para as empresas, pois:
- Muitas instituições ainda enfrentam desafios ao explicar o que é a AI e qual é a sua funcionalidade em seus negócios;
- Qualquer pessoa pode ter acesso às plataformas de AI;
- Ferramentas de AI costumam apresentar riscos de confidencialidade de dados;
- Modelos de aplicativos de Inteligência Artificial exigem monitoramento constante;
- Detectar e interromper ciberataques contra a AI requer novos (e melhores) métodos;
- Em breve, os regulamentos definirão os controles de conformidade;
- Empresas que utilizam ativamente os controles de AI TRiSM colocarão mais projetos de AI em produção, obtendo mais valor comercial e experimentando maior precisão e consistência do modelo do que aquelas que não o fazem;
- Instituições que gerenciam modelos de AI com o TRiSM podem aprimorar o controle de viés nas decisões, ao mesmo tempo em que aumentam a justiça em aplicativos orientados por AI.
Leia também: as novas ferramentas de AI representam algum perigo?
Mas, afinal...
Por onde começar?
Segundo orientações do Gartner, os clientes da sua revenda que desejam implementar esse conjunto de práticas em seus negócios devem seguir os seguintes passos:
- Criar uma força-tarefa ou unidade dedicada para o gerenciamento de AI TRiSM.
- Trabalhar em toda a organização para gerenciar eficazmente os melhores conjuntos de ferramentas como parte de um programa abrangente de AI TRiSM.
- Definir políticas de uso aceitáveis e estabelecer um sistema para registrar e aprovar metodicamente o acesso aos modelos de AI.
Em conclusão, a implementação do AI TRiSM representa não apenas uma medida proativa para mitigar riscos, mas também uma estratégia essencial para promover transparência, confiança e segurança nos modelos de AI utilizados por cada organização.
À medida que as empresas adotam esses princípios, o Gartner prevê uma melhoria significativa, com os modelos de AI alcançando um aumento de 50% em adoção, alcance de metas de negócios e aceitação do usuário até 2026.
O AI TRiSM, portanto, não apenas fortalecerá a postura das empresas diante dos desafios da AI, mas também impulsionará a inovação e a eficácia em suas operações de maneira geral.
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