A inteligência artificial saiu firmemente dos experimentos e entrou no núcleo operacional da empresa. Os agentes de IA agora funcionam como uma camada de execução, conectando dados, ferramentas e lógica de negócios para concluir tarefas de ponta a ponta que antes exigiam coordenação humana direta.
O desafio que os líderes enfrentam já não é a implantação de agentes de IA, mas a criação de formas que resistam ao escrutínio, ao fracasso operacional e ao risco de revisão a nível do conselho de administração.
Diretor de Informações da Globant.
A oportunidade é ótima. Vários estudos de produtividade apontam agora para ganhos de eficiência de dois dígitos quando os agentes de IA são diretamente incorporados em iniciativas relacionadas ao trabalho, particularmente em pesquisa, análise e isso faz um cliente.
Apesar desta promessa, perto de 95% dos pilotos de IA irão parar antes de entrarem em produção, não porque os modelos estejam a falhar, mas porque os esforços são incertos sobre o desempenho desses sistemas em escala.
Essa lacuna manifesta a tensão do coração. As empresas acreditam no potencial da IA, mas não têm certeza de como implantá-la com segurança. Para muitos executivos, os sistemas de IA ainda funcionam como “caixas negras” opacas que são difíceis de explicar, mais difíceis de ouvir e quase impossíveis de defender quando algo corre mal.
A jornada precisa de uma mudança de mentalidade. O objetivo não é restringir os agentes de IA ou torná-los irrelevantes, mas conceber quadros de governação que tenham evoluído através da inovação e da supervisão a todos os níveis.
Solidão não é a resposta
À medida que os agentes de IA ganham a capacidade de se conectarem a APIs, acionarem fluxos de trabalho e executarem muitas tarefas, muitas organizações estão respondendo limitando agressivamente sua exposição. Compreender é compreender. Mais autonomia significa mais risco, especialmente num ambiente regular ou informal.
Mas isolar os sistemas de IA muitas vezes cria a aparência de segurança, ao mesmo tempo que elimina o contexto para a entrega de valor comercial real.
O risco real não é a conectividade. A conectividade está intacta. Quando as organizações restringem os agentes de IA a sandboxes estreitas, elas podem reduzir o comportamento não intencional, mas também removem o contexto no qual esses sistemas realizam um trabalho significativo.
Na prática, os agentes isolados muito raramente progridem além de protótipos caros, que são tecnicamente impressionantes, mas carecem de funcionalidade.
A divulgação do acesso a longo prazo é progressiva, ou seja, expande intencionalmente o acesso de um agente de IA a dados, ferramentas e serviços para mostrar o seu comportamento específico.
Isto reflecte a forma como as empresas já gerem outros sistemas de risco – plataformas financeiras, ambientes ERP ou ferramentas de segurança cibernética – por meio de acesso, monitoramento e responsabilização em níveis.
Em vez de encerrar a IA, precisamos de nos concentrar nos esforços;
- Os direitos de acesso têm escopo intencional
- As interações da ferramenta são monitoradas
- Os fluxos de dados são controlados
- Os proprietários de empresas devem permanecer responsáveis
A solidão pode reduzir a ansiedade a curto prazo, mas não prepara as empresas para um futuro em que as operações orientadas pela IA se tornem a norma. A inovação responsável exige abraçar as capacidades da IA, combinando-as com rigor.
O governo deve acompanhar o ritmo da inovação
Freqüentemente, eles abordam projetos governamentais de IA da mesma forma que abordam o software tradicional, por meio de revisões periódicas, políticas estáticas e aprovações de cima para baixo.
Mas um agente de IA trabalha em ambientes dinâmicos, interagindo com novas informações em tempo real. O governo pode realizar revisões trimestrais ou um plano estático documentos Para um agente de IA, ele deve ser incorporado diretamente nas operações e no desenvolvimento atuais para que os sistemas possam aprender e mudar.
Uma estrutura moderna de governança de IA inclui vários componentes principais, incluindo:
● O negócio da propriedade é claro; Qualquer agente de IA deve ter um mestre designado para explicar seu propósito, limitações e efeitos. Agentes sem empresários abertos tornam-se rapidamente sistemas desinformados, criam ambiguidade quando ocorrem falhas e apontam o dedo quando a racionalidade é mais importante.
● Avaliação de casos de uso de nível de viabilidade: A IA não é a solução para o fracasso. Seguido por uma avaliação das necessidades de negócios, métricas de sucesso, restrições operacionais e modos de falha. Quando a viabilidade é avaliada antecipadamente, as empresas reduzem o ciclo dispendioso de pilotos que nunca escalam.
● O controle de acesso varia de acordo com o risco: O princípio do menor privilégio é essencial. Os agentes de IA devem receber apenas acesso mínimo para executar uma tarefa específica, e esse acesso deve mudar à medida que a tarefa evolui. Permissões granulares e revisões contínuas não são negociáveis.
● Contratos de nível empresarial e proteções de dados: As empresas devem estabelecer acordos com fornecedores de modelos e plataformas que definam claramente;
Restrições ao treinamento desde o início
Parâmetros de retenção de dados e residência
Ele ouve as máquinas
Certificações de segurança
Compromissos claros
Estas bases jurídicas não são obstáculos oficiais. Eles são mais capazes de economizar e adotar uma adoção escalonável.
● Monitoramento e avaliação contínua; Os sistemas de IA devem ser utilizados com o mesmo rigor que outras infraestruturas de missão crítica. Isso inclui detecção de anomalias, análise de desempenho total, caminhos de propagação de falhas e processos de gerenciamento de mudanças.
Um governo que acompanha a inovação não é apenas um mecanismo de defesa, ele desbloqueia valor sustentável.
A responsabilidade humana definirá os líderes da próxima onda de adoção de IA
Apesar do nível de desenvolvimento da IA, uma verdade permanece constante: os sistemas autónomos não eliminam a responsabilização. Eles o contrataram. Na verdade, o surgimento de sistemas autónomos aumenta a necessidade de julgamento humano, padrões éticos e supervisão.
Na prática, a responsabilização humana manifesta-se de três formas inegociáveis:
- Interpretação: Os agentes de IA podem analisar dados, propor ações e executar tarefas, mas o alinhamento dos resultados com os objetivos de negócios (e expectativas sociais) ainda requer julgamento humano.
- Intervenção: As organizações devem ter mecanismos que permitam aos operadores humanos entrar, controlar, redirecionar ou interromper as atividades de IA. Esta soma não é apenas para a salvação, mas para a fé.
- Rastreabilidade: Os agentes de IA devem produzir provas claras e reproduzíveis de todas as atividades materiais, incluindo os dados a que acederam, as ferramentas que utilizaram, as decisões que tomaram e a lógica por detrás delas. Digno de registros, a IA passou de uma caixa “teórica preta” para um sistema defensável de registro que os líderes podem explicar aos auditores, reguladores e conselhos.
A liderança da IA na segunda fase desenvolveu-se menos no número de agentes-chave e mais na capacidade do governo para explicar, orientar e defender as suas decisões.
O caminho para a escala responsável
Para passar de experiências isoladas para empresas em escala, as empresas devem fazer o seu percurso de adoção com base na eficiência, na governação adaptativa, na perceção humana e no erro.
Os agentes de IA não precisam de permanecer um mistério, mas a transparência, a responsabilização e a confiança não surgem por acaso. As organizações que fazem isso internamente já definem a inovação responsável há décadas.
Recomendamos o melhor software de automação de TI.
Este artigo foi produzido como parte do canal TechRadarPro Expert, onde apresentamos as melhores e mais brilhantes mentes da indústria de tecnologia atualmente. As opiniões expressas aqui são de responsabilidade do autor e não necessariamente da TechRadarPro ou Future Plc. Se ajudar, você pode encontrar mais informações aqui: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro
