Ética e governança da IA

Adote uma abordagem interdisciplinar que apoie a inovação ágil e garanta a governança de seus sistemas de IA.

Escalar a IA de forma responsável

A IA traz oportunidades sem precedentes para as empresas, mas também uma responsabilidade incrível. O resultado dos sistemas de IA tem uma influência real na vida das pessoas, levantando questões consideráveis sobre a ética, governança de dados, confiança e legalidade da IA. Quanto mais decisões uma empresa coloca nas mãos da IA, mais ela aceita riscos significativos, como problemas de reputação, emprego/RH, privacidade de dados, saúde e segurança. No entanto, de acordo com um estudo de pesquisa global da Accenture, 88% dos entrevistados não confiam nas decisões baseadas em IA.

Então, como aprendemos a confiar na IA?

A IA responsável é a prática de projetar, desenvolver e implantar IA com boa intenção para capacitar funcionários e empresas e impactar de forma justa os clientes e a sociedade, permitindo que as empresas gerem confiança e escalem a IA com segurança.

Para criar confiança na IA, as organizações devem ir além da definição de princípios de IA responsável e colocá-los em prática.

IA PARA INCLUSÃO DE PESSOAS COM DEFICIÊNCIAS

Saiba como a IA pode desbloquear o incrível potencial de talentos com deficiências.

Comprometer-se com a confiança

Com IA responsável, é possível moldar os principais objetivos e estabelecer estratégia de governança, criando sistemas que permitem desenvolver os negócios.

Minimize o viés não intencional

Crie responsabilidade em sua IA para garantir que os algoritmos, e dados nos quais se baseiam, sejam tão imparciais e representativos quanto possível.

Garanta a transparência da IA

Desenvolva a IA explicável que seja transparente em todos os processos e funções para criar confiança entre os funcionários e clientes.

Crie oportunidades para os funcionários

Capacite as pessoas em sua empresa a levantar preocupações sobre os sistemas de IA e governar a tecnologia de maneira eficaz, sem sufocar a inovação.

Proteja a privacidade e a segurança dos dados

Aproveite uma abordagem prioritária de privacidade e segurança para garantir que dados pessoais e confidenciais nunca sejam usados de forma antiética.

Beneficie clientes e mercados

Ao criar uma base ética para a IA, você pode mitigar riscos e estabelecer sistemas que beneficiem seus acionistas, funcionários e a sociedade em geral.

Veja todas

Habilitar a IA confiável

Uma abordagem interdisciplinar e favorável à inovação pode ajudar a projetar a responsabilidade na IA desde o início.

Operacional: Criar governança e sistemas que permitam que a IA se desenvolva.

Técnico: Certifique-se de que os sistemas e plataformas são confiáveis e explicáveis.

Organizacional: Democratizar a nova forma de trabalhar e facilitar a colaboração humano + máquina.

Reputação: Articular a missão de IA responsável para que esteja ancorada nos valores, barreiras éticas e estrutura de responsabilidade da sua empresa.

Operational

Trabalhar juntos para mitigar o risco da IA

Desenvolva workshops adaptados às necessidades da sua empresa em todos os pilares de nossa abordagem de IA Responsável.

Workshop operacional

Use seu conjunto personalizado de princípios de IA responsável para estabelecer estratégia de governança, objetivos principais e resultados desejados.

Worshop técnico

Arquitete e implante modelos, sistemas e plataformas de IA confiáveis e explicáveis por design.

Workshop organizacional

Identifique funções novas e dinâmicas, observe onde você precisa requalificar ou contratar funcionários para acomodar a nova forma de trabalhar.

Workshop de reputação

Articule uma missão empresarial responsável, ancorada nos valores essenciais da sua empresa e informada por avaliações de risco público e da marca.

Veja todas

Identificar o viés de IA antes de escalar

A Avaliação Algorítmica é uma avaliação técnica que ajuda a identificar e abordar os riscos potenciais e consequências indesejadas dos sistemas de IA em sua empresa, para gerar confiança e construir sistemas de apoio em torno da tomada de decisões.

Os casos de uso são priorizados primeiro para garantir a avaliação e correção daqueles que apresentam o maior risco e impacto.

Uma vez que as prioridades são definidas, elas são avaliadas por meio de nossa Avaliação Algorítmica, envolvendo uma série de verificações qualitativas e quantitativas para dar suporte a vários estágios de desenvolvimento de IA. A avaliação consiste em quatro etapas principais:

  1. Estabelecer metas em torno de seus objetivos de equidade no sistema, considerando diferentes usuários finais.
  2. Medir & descobrir disparidades em possíveis resultados e fontes de viés entre vários usuários ou grupos.
  3. Mitigar quaisquer consequências indesejadas usando estratégias de remediação propostas.
  4. Monitorar & controlar sistemas com processos que sinalizam e resolvem disparidades futuras conforme o sistema de IA evolui.
The Algorithmic Assessment consists of four key steps: (1) Set goals, (2) measure and discover, (3) mitigate, (4) monitor and control.

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