Inovação e Governança de IA O Papel Crucial dos Conselhos Consultivos na Era Digital

No cenário empresarial atual, marcado por rápidas transformações tecnológicas, as organizações se veem diante de um dilema: abraçar a inovação (impulsionada principalmente pela IA) ou correr o risco de ficar para trás.

A IA generativa, em particular, tem sido o epicentro de um intenso debate e entusiasmo no mundo corporativo. De acordo com uma pesquisa realizada pela Accenture, 95% dos executivos acreditam que esta tecnologia irá modernizar a arquitetura tecnológica de suas organizações e 96% dos executivos C-level concordam que a utilização de agentes de IA pode permitir uma verdadeira manufatura "lights-out" (totalmente automatizada). No entanto, em meio ao frenesi e ao hype que cercam a IA, surge uma necessidade crítica de equilíbrio entre inovação e governança.

É neste contexto que os conselhos consultivos assumem um papel de suma importância: catalisar a inovação responsável, oferecendo o equilíbrio necessário entre uma inovação que seja audaciosa e ao mesmo tempo forneça uma governança prudente. É necessário garantir que a inovação ocorra de maneira ética, segura e alinhada com os objetivos estratégicos da organização.

2. A Revolução da IA Generativa nas Empresas

A Inteligência Artificial Generativa está redefinindo o panorama empresarial, impulsionando uma revolução silenciosa que promete transformar a maneira como as organizações operam, inovam e competem.

Mas afinal, o que é a IA Generativa? Para entendê-la é importante compreender os tipos de IA existentes:

• AI Descritiva: Analisa dados históricos para entender o que aconteceu / o passado. Utiliza técnicas de mineração de dados, estatísticas e relatórios. Exemplos incluem dashboards de negócios, análise de laudos históricos de pacientes, relatórios de vendas e análises de desempenho.
• AI Preditiva: Prevê eventos futuros com base em dados históricos. Pode ser usada para previsão de vendas, manutenção preditiva e análise de risco. Exemplos incluem sistemas de recomendação e previsão de demanda.
• AI Generativa: Refere-se a algoritmos de aprendizado de máquina capazes de gerar novos dados e conteúdos baseados em padrões e informações existentes. Suas aplicações são vastas e incluem desde criação de conteúdo (como textos, imagens, vídeos, ou códigos de programação), desenvolvimento de produtos (protótipos e iterações de design rápidas) até geração de cenários para análises preditivas.
• AI Multimodal: Foca em integrar e processar múltiplos tipos de dados para fornecer uma compreensão mais rica e contextual. Utiliza modelos que podem processar e correlacionar informações de diversas fontes. Exemplos incluem assistentes virtuais que entendem comandos de voz e texto, sistemas de reconhecimento de imagem e texto simultaneamente, e modelos que combinam vídeo e áudio para análise de conteúdo.

Essas diferentes abordagens da inteligência artificial são usadas em conjunto para resolver uma ampla gama de problemas, cada uma trazendo suas próprias vantagens e aplicações específicas.

Portanto, o impacto destas tecnologias nas organizações tem permitido inúmeros benefícios, entre os quais destaco: aumento de eficiência e produtividade através de automação de tarefas repetitivas ou otimização de processos, desenvolvimento de novos produtos e serviços baseados em IA, capacidade de oferecer experiências altamente personalizadas aos clientes, melhorar a tomada de decisão com base em tendências e comportamentos com maior precisão do que a análise humana, aumento da eficiência energética através da otimização do consumo de recursos, entre outros. As soluções abrangem áreas diversas e respostas para desafios globais como saúde, educação e meio ambiente.

Apesar do entusiasmo principalmente em torno do potencial transformador da IA Generativa (vide dados citados acima da pesquisa realizada pela Accenture), a sua adoção também traz desafios significativos. Em termos de ética e governança, há uma necessidade urgente de diretrizes claras para o uso ético da IA. Isso inclui a mitigação do viés algorítmico, garantindo que os sistemas de IA não perpetuem preconceitos existentes, além de promover transparência e explicabilidade, desenvolvendo sistemas cujas decisões possam ser compreendidas e explicadas. A privacidade e segurança de dados também são cruciais, exigindo a proteção de informações sensíveis.

No que diz respeito à segurança e privacidade, é essencial proteger dados sensíveis e a propriedade intelectual utilizados e gerados por sistemas de IA. O impacto no mercado de trabalho é outro ponto de preocupação, pois a IA está mudando a natureza do trabalho, exigindo novas habilidades e adaptação. É fundamental manter uma abordagem centrada no ser humano, usando a IA para aumentar capacidades humanas, e reconhecer que a IA não substituirá pessoas. Há sim, a necessidade de requalificação da força de trabalho para operar ao lado da IA.

Por fim, as regulamentações e conformidade são questões críticas, pois as empresas devem se adaptar a novas leis e regulamentos relacionados à IA, o que pode requerer abordagens regulatórias distintas em diferentes países, especialmente para empresas com presença global.

Mesmo com tantos desafios, não podemos negar que o futuro é generativo. À medida que a tecnologia continua a evoluir, espera-se que a IA Generativa se torne cada vez mais sofisticada e integrada ao tecido operacional das empresas.

3. Casos de Sucesso na Implementação de IA

A implementação bem-sucedida de Inteligência Artificial (IA) em empresas de diversos setores tem demonstrado o potencial transformador desta tecnologia. Abaixo, trago alguns exemplos de empresas que tem utilizado a IA em suas operações:

• Bosch: A Bosch, uma gigante da tecnologia conhecida por seus produtos sustentáveis e fáceis de usar, adotou uma estratégia para garantir uma abordagem ética para a implementação de IA. Com uma meta audaciosa de integrar de alguma forma a IA em todos os seus produtos até 2025, a empresa publicou um "Código de ética para IA” estabelecendo "linhas vermelhas" éticas para o uso de inteligência artificial na companhia.
• Vale S.A.: A Vale, uma das maiores empresas de mineração do mundo, está utilizando IA para otimizar suas operações. Através da criação de um "IA Center" com 50 cientistas de dados e especialistas de negócios, a empresa visa gerar eficiência de 136 milhões de reais nos próximos anos. As aplicações da IA englobam desde prevenção de fratura de trilhos, manutenção de ativos de mina, redução de consumo de combustível, otimização de processos na pelotização até análise de dados para evitar incidentes de segurança. Este caso demonstra como a IA pode ser aplicada em uma indústria tradicional para melhorar a segurança, eficiência e sustentabilidade.

Podemos verificar a importância de uma abordagem estratégica, ética e focada na implementação de IA, com a criação de estruturas dedicadas e o estabelecimento de metas claras e alinhadas aos objetivos estratégicos da Cia.

4. Governança: Uma Necessidade Estratégica

À medida que a Inteligência Artificial (IA) se torna cada vez mais integrada nas operações empresariais, uma governança robusta e eficaz torna-se estratégica para determinar o sucesso ou o fracasso da implementação de IA em uma organização.

De acordo com a IBM, “a governança da inteligência artificial (IA) refere-se às barreiras de proteção que garantem que as ferramentas e sistemas de IA sejam e permaneçam seguros e éticos. Estabelece os quadros, regras e padrões que orientam a investigação, o desenvolvimento e a aplicação da IA para garantir a segurança, a justiça e o respeito pelos direitos humanos.”

Entre diversos fatores de importância da governança de IA, destaco:

1. Gestão de Riscos: Identificar e mitigar riscos potenciais associados ao uso de IA, como vieses algorítmicos ou violações de privacidade. Por exemplo, os sistemas de IA podem inadvertidamente perpetuar ou até amplificar preconceitos existentes na sociedade, levando a decisões injustas ou discriminatórias em processos seletivos.

2. Conformidade Regulatória: Com o aumento das regulamentações em torno da IA, uma governança eficaz ajuda as empresas a se manterem em conformidade.

• No Brasil, destaco o Projeto de Lei 2338/23, o qual visa estabelecer um conjunto de regras para o desenvolvimento, implantação e uso de sistemas de IA no Brasil. Ele possui 69 obrigações descritas e aborda questões como transparência, responsabilidade e supervisão humana. O PL possui uma estratégia horizontal na distribuição de obrigações entre os atores da cadeia de valor, ou seja:  56 das 69 obrigações são adotadas como solidariedade entre os três agentes (fornecedor, aplicador, distribuidor).
• Na União Européia, destaco o AI Act, um quadro regulamentar que propõe uma abordagem baseada em risco, categorizando aplicações de IA em diferentes níveis de risco (baixo até alto risco) e aplicando regras correspondentes. O AI Act possui 39 obrigações descritas e uma estratégia pontual, ou seja: 1 obrigação se aplica a todos os agentes; 38 de 39 obrigações se aplicam a desenvolvedores, 12 de 39 obrigações atribuídas aos distribuidores.

3. Confiança dos Stakeholders: Uma governança robusta demonstra compromisso com práticas éticas no uso de IA, impactando positivamente na confiança de clientes, funcionários e investidores.

4. Vantagem Competitiva: Uma governança de IA bem estruturada pode se tornar um diferencial competitivo no mercado, através da gestão eficaz de riscos, benefícios e custos associados.

Apesar de sua importância, muitas organizações enfrentam desafios na implementação de uma governança de IA eficaz, principalmente por questões como: complexidade técnica (a natureza em rápida evolução da IA torna difícil estabelecer diretrizes duradouras) e falta de expertise (muitas empresas carecem de profissionais com conhecimento especializado em governança de IA). 

5. O Papel dos Conselhos Consultivos na Era da IA

Na era da Inteligência Artificial (IA), os conselhos consultivos assumem um papel crucial na orientação estratégica e na governança ética das organizações. Sua função vai além da simples aprovação de projetos; eles são responsáveis por garantir que a implementação da IA esteja alinhada com os objetivos estratégicos da organização, as expectativas dos stakeholders e seja conduzida de maneira ética e responsável.

Um olhar estratégico sobre o tema perpassa por identificar áreas de alto impacto, iniciando projetos em setores onde a IA pode gerar valor significativo rapidamente, como otimização de processos, atendimento ao cliente e análise preditiva, potencializando a interação homem-máquina. É importante destacar que para um acompanhamento estratégico, é crucial o estabelecimento de métricas para medir o sucesso e o retorno sobre o investimento (ROI) das iniciativas de IA de forma objetiva.

No que se refere ao impacto na força de trabalho, é importante priorizar a Colaboração Homem-Máquina, desenvolvendo sistemas de IA que complementem e aprimorem as capacidades humanas. Essa colaboração garante que a IA se torne mais eficaz, confiável e útil, maximizando seu potencial de impacto positivo em diversas áreas de aplicação e melhorando a experiência do usuário. Logo, iterar e escalar é fundamental: utilizar as lições aprendidas nos projetos-piloto para refinar as abordagens e expandir a implementação de IA, garantindo uma adoção contínua e eficaz da tecnologia.

Uma das principais responsabilidades dos conselhos é estabelecer uma visão estratégica para o uso da IA. Isso envolve avaliar como essa tecnologia pode contribuir para os objetivos de longo prazo da empresa, considerando não apenas os benefícios potenciais, mas também os riscos associados. Os conselhos devem garantir que a adoção de IA seja feita de forma a fortalecer a posição competitiva da empresa, sem comprometer seus valores e princípios éticos.

No que se refere à gestão de riscos, os conselhos precisam identificar e compreender os possíveis riscos associados ao uso de IA, como questões de segurança de dados, vieses algorítmicos e impactos na força de trabalho. Com base nessa compreensão, devem estabelecer políticas e diretrizes para mitigar esses riscos, garantindo que a empresa esteja preparada para lidar com potenciais problemas.

Promover uma cultura de inovação responsável é outra função importante dos conselhos, a qual engloba uma equipe diversificada para minimizar vieses e permitir uma visão de riscos 360º, com mindset ágil para responder rapidamente às mudanças no mercado, tecnologia e necessidades dos clientes. Importante destacar que a inovação deve sempre vir acompanhada do foco na ética e na responsabilidade. Isso pode incluir a promoção de treinamentos e programas de conscientização sobre IA em toda a organização.

O monitoramento da conformidade com leis e regulamentos relacionados à IA é uma tarefa contínua dos conselhos. À medida que novas legislações surgem, os conselhos devem garantir que a empresa esteja sempre em conformidade, adaptando suas práticas conforme necessário.

Os conselhos têm um papel importante na prestação de contas e na comunicação transparente sobre o uso de IA na empresa, adotando medidas de segurança robusta e uma abordagem centrada no usuário. Eles devem assegurar que as decisões relacionadas à IA sejam explicáveis e que haja uma comunicação efetiva com todas as partes interessadas sobre como a tecnologia está sendo utilizada e seus impactos. Isso inclui trazer clareza sobre como os dados são coletados, usados e protegidos não apenas fortalecer a confiança dos usuários, mas também assegurar que as práticas de IA sejam éticas e responsáveis.

Para lidar com a complexidade da IA, muitos conselhos estão formando comitês especializados ou designando membros com expertise em tecnologia para supervisionar e direcionar especificamente as iniciativas de IA. Esses comitês podem incluir especialistas externos em tecnologia e ética para fornecer insights adicionais. Aqui, a diversidade na equipe garante uma maior robustez para o estabelecimento de políticas e diretrizes, bem como processos de auditoria.

Os conselhos, como catalizadores da inovação, podem realizá-la também através da inovação aberta e do estabelecimento de parcerias estratégicas. Isso inclui colaborar com startups e universidades, permitindo o acesso a novas tecnologias e talentos emergentes, enriquecendo o ecossistema de inovação. Além disso, a participação ativa em ecossistemas de IA, como comunidades e iniciativas dedicadas, facilita a troca de conhecimentos e melhores práticas, promovendo um ambiente de aprendizado contínuo.

Em resumo, o papel dos conselhos na governança envolve equilibrar a busca por inovação e eficiência com a necessidade de uso ético e responsável da tecnologia. Ao assumir essas responsabilidades de forma proativa, os conselhos podem garantir que a IA seja implementada de maneira a trazer benefícios duradouros para a empresa, protegendo ao mesmo tempo os interesses de todas as partes envolvidas.

A chave está em manter uma mentalidade de aprendizado contínuo e adaptação, reconhecendo que o cenário da IA está em constante evolução. À medida que avançamos, é crucial lembrar que a IA é uma ferramenta poderosa, mas é a visão humana, a criatividade e o julgamento ético que determinarão seu verdadeiro impacto. O desafio e a oportunidade que temos pela frente é moldar um futuro onde a IA amplifique o melhor da humanidade, criando um mundo mais inteligente, eficiente e, acima de tudo, mais humano.

Referência:

• Material de aula Advanced Board da Board Academy Br – Inovação, Tendências e IA para Conselhos – Professor: Valter Wolf, 2024