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IA generativa e conformidade regulamentar

22 janeiro 2025
A inteligência artificial (IA) generativa tornou-se uma tecnologia revolucionária que permite às empresas melhorar as suas operações. Esta inovação revolucionou o panorama jurídico, obrigando as entidades reguladoras a estabelecer novos enquadramentos.

Como proprietário de uma empresa que utiliza a IA, é crucial estar a par da legislação e dos regulamentos e desenvolver estratégias para uma implementação eficaz.

Este guia aborda o papel da IA generativa nas organizações, bem como os regulamentos e as melhores práticas de conformidade. Saiba como otimizar as aplicações de IA na sua organização em conformidade com a lei.

Práticas de inteligência artificial

As organizações de todo o mundo utilizam estas ferramentas para automatizar tarefas repetitivas, o que pode aumentar a produtividade e a eficiência. As práticas mais comuns incluem:

  • Automatização do serviço de apoio ao cliente: As empresas utilizam ferramentas como os chatbots para tratar as questões dos clientes e prestar apoio ao cliente.

  • Análise dos dados: As empresas utilizam a IA para processar dados, prever tendências futuras e tomar decisões informadas.

  • Deteção de fraudes: as instituições financeiras e as empresas de comércio eletrónico utilizam a IA para monitorizar as transacções e identificar padrões de fraude.

  • Cibersegurança: As organizações utilizam a IA para monitorizar o tráfego de rede e detetar anomalias que possam indicar ameaças à cibersegurança.

Eis alguns exemplos. As empresas podem obter uma vantagem competitiva através da utilização de tecnologias de IA. A IA ajuda-o a tomar decisões baseadas em dados que se alinham com os seus objectivos estratégicos.

Explorar a IA generativa

A IA generativa é um subconjunto da IA que se centra na criação de novos conteúdos, dados e informações a partir de dados existentes. Funciona através da aprendizagem de padrões a partir de grandes conjuntos de dados e da geração de novos resultados que imitam ou alargam esses padrões. Os resultados podem apresentar-se em vários formatos, como imagens, vídeos, áudio e texto.

Embora benéfica, a IA generativa apresenta alguns desafios. Estes incluem:

  • Imparcialidade e enviesamento: a IA generativa pode reproduzir ou amplificar enviesamentos nos dados de treino, conduzindo a resultados injustos e discriminatórios.

  • Questões de propriedade intelectual: Gerar conteúdos que se assemelham muito a obras existentes pode levantar questões de direitos de autor e de propriedade. Determinar os direitos associados aos conteúdos gerados por IA também pode ser complicado.

  • Desinformação: As plataformas de IA generativa produzem por vezes informações incorrectas. Este fenómeno pode ser atribuído a vários factores, como alucinações.

  • Conformidade regulamentar: O quadro regulamentar que envolve a IA generativa continua a ser complexo. No entanto, as empresas precisam de estar cientes dos regulamentos e normas e cumpri-los rigorosamente para evitar problemas legais.

É crucial que as organizações que utilizam a IA generativa identifiquem estes desafios e implementem soluções para mitigar os riscos.

A IA generativa e o seu impacto nas organizações

A IA generativa tem amplas aplicações na indústria, incluindo as seguintes:

  • Cuidados de saúde: os modelos de IA generativa podem desempenhar funções médicas e administrativas, como a imagiologia médica e a gestão de consultas.

  • Finanças: As instituições financeiras utilizam a IA generativa para analisar dados de mercado, gerar estratégias de negociação e avaliar riscos.

  • Fabrico: O software de conceção generativa pode otimizar a criação de produtos. A IA pode também simular cenários da cadeia de abastecimento para identificar potenciais perturbações.

  • Marketing e publicidade: a IA pode criar textos publicitários personalizados e materiais de marketing adaptados a segmentos de público específicos. Também pode automatizar a criação de publicações nas redes sociais e noutras plataformas.

  • Formação académica: A IA generativa pode criar conteúdos educativos personalizados e adaptar a tutoria aos estilos de aprendizagem e ao desempenho dos alunos.

Estas soluções oferecem muitas vantagens, tais como:

  • Eficiência operacional: a IA generativa simplifica os processos através da automatização de tarefas morosas.

  • Melhoria da tomada de decisões: A IA pode ajudar as organizações a tomar decisões informadas, gerando conhecimentos a partir de grandes conjuntos de dados.

  • Agilidade e capacidade de resposta: a IA pode prever e analisar tendências, ajudando as empresas a responder rapidamente às mudanças do mercado.

  • Gestão dos riscos: As organizações podem utilizar a IA generativa para avaliar riscos, identificar vulnerabilidades e conceber estratégias de atenuação.

A IA generativa pode revolucionar as operações comerciais, mas as regras e os regulamentos devem ser cumpridos.

Conformidade regulamentar e privacidade nas organizações

O quadro regulamentar que rege a IA generativa inclui leis nacionais e normas internacionais. Eis alguns exemplos importantes:

1. Regulamentos do Reino Unido

De acordo com o Livro Branco sobre a regulamentação e a resposta em matéria de IA, o Governo do Reino Unido não tenciona adotar brevemente legislação horizontal sobre IA. Em vez disso, apoia um quadro baseado em princípios para os reguladores sectoriais existentes interpretarem e aplicarem.

Para além dos regulamentos específicos em matéria de IA, as organizações devem cumprir a legislação aplicável, incluindo a seguinte

  1. Propriedade intelectual
  2. Proteção de dados
  3. Consumidores e concorrência
  4. Direitos do Homem

2. Normas da União Europeia

Em 12 de julho de 2024, a União Europeia (UE) publicou a Lei da Inteligência Artificial, anunciada como a primeira lei abrangente do mundo em matéria de IA. A lei atribui três categorias de risco às aplicações de IA:

  • São proibidos os sistemas e aplicações que criem riscos inaceitáveis.
  • As aplicações de alto risco estão sujeitas a requisitos legais específicos.
  • As aplicações que não são explicitamente proibidas ou listadas como de alto risco permanecem em grande parte não regulamentadas.

O Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (RGPD) também protege os dados pessoais e garante a transparência na utilização de sistemas de IA que processam informações pessoais.

3. Normas internacionais

As normas internacionais desempenham um papel importante nas aplicações de IA. Um exemplo clássico é a ISO 42001, que estabelece normas para os Sistemas de Gestão da Inteligência Artificial (AIMS) numa empresa. É a primeira norma mundial para esta tecnologia e foi publicada em 2023 pela Organização Internacional de Normalização (ISO).

A ISO 42001 aplica-se a entidades que fornecem ou utilizam produtos e serviços baseados em IA, garantindo o desenvolvimento e a utilização responsáveis dos sistemas. Aborda alguns desafios únicos colocados pela IA, como a transparência e as considerações éticas.

Orientações éticas sobre a IA

As orientações éticas destinam-se a fornecer um quadro para a utilização responsável da IA. Os benefícios são muitos, incluindo os seguintes:

  • Confiança e transparência: as normas éticas de IA promovem a confiança no sistema de IA.

  • Justiça e equidade: as normas éticas ajudam a reduzir os preconceitos e a promover a justiça, a equidade e a inclusão nas aplicações de IA.

  • Responsabilidade: As diretrizes éticas incentivam práticas que promovem a responsabilização nos processos de tomada de decisão.

  • Segurança: As considerações éticas ajudam a mitigar riscos como a utilização indevida de sistemas de IA para fins prejudiciais.

  • Conformidade regulamentar: A adesão a diretrizes éticas pode ajudar as empresas a cumprir os regulamentos.

Por conseguinte, é essencial implementar estratégias de conformidade sem perturbar as operações comerciais.

Equilíbrio entre a conformidade regulamentar e as necessidades da empresa

Cumprir os regulamentos relativos à IA pode ser um desafio, mas as seguintes boas práticas podem ajudar:

  • Alinhar as iniciativas de AI com os requisitos de conformidade: Avaliar os regulamentos aplicáveis ao seu sector e alinhar as iniciativas de AI com os requisitos.

  • Implementar estratégias práticas: Realizar uma auditoria de conformidade para identificar lacunas e estabelecer estruturas de governação claras. Além disso, implemente medidas técnicas para cumprir leis como a da privacidade dos dados.

  • Dar prioridade à transparência e à explicabilidade: permitir que os utilizadores compreendam, tanto quanto possível, o processo de tomada de decisão. Pode fornecer documentação às partes interessadas para demonstrar a conformidade.

  • Envolver as partes interessadas: Trabalhar com as entidades reguladoras e os intervenientes do sector para conhecer as tendências e as melhores práticas. A participação em consultas pode ajudá-lo a obter um feedback positivo.

  • Obter certificação de conformidade: Implementar a norma ISO 42001 e obter a certificação necessária. A norma garante a conformidade e ajuda-o a manter e melhorar continuamente o seu sistema de gestão de AI.

A parceria com uma organização acreditada pode acelerar a conformidade.

Obter a certificação ISO 42001 com o NQA

A IA generativa tornou-se parte integrante de muitas operações comerciais, simplificando tarefas e melhorando a produtividade. No entanto, com a utilização desta tecnologia vem também uma certa responsabilidade: a conformidade regulamentar. Embora complexa, a parceria com consultores acreditados pode ajudar.

O NQA é um organismo de certificação líder mundial que oferece certificação de terceiros. Apoiamos empresas numa variedade de indústrias e podemos ajudá-lo com a implementação da ISO 42001. Podemos ajudá-lo a obter mais informações sobre a norma e o seu impacto na sua empresa. Contacte-nos para falar com um profissional em quem pode confiar.