Criada pela Gartner, a AI TRiSM é um framework que ajuda as empresas a implementar as inteligências artificiais de maneira eficaz. Esse framework ajuda as organizações a entender mais profundamente as etapas necessárias e os riscos que envolvem a implementação dos projetos de IA. Para entender mais sobre essa tecnologia, esse artigo irá tratar os seguintes tópicos: 

Como a AI TRiSM funciona? 

Esse framework desenvolvido pela Gartner divide a implementação da IA em três partes, sendo elas: Treinamento, Teste e Implantação. Esse modelo triangular explica o uso do termo “Trism”. 

A fase de treinamento é o momento em que os dados são coletados para que seja realizado o treinamento do modelo da IA. Assim como indica o nome, a fase de teste é onde o modelo é testado para avaliar sua precisão e eficácia. E por fim, na fase de implantação, o modelo é efetivamente colocado em produção e integrado aos processos de negócios existentes.

Seguindo esses passos, os riscos envolvendo as AIs podem ser mitigados, garantindo a segurança e proteção dos dados, confiança de uso e infraestrutura vulnerável.

A importância da AI TRiSM

O objetivo deste framework é assegurar a implementação sustentável e confiável da inteligência artificial a longo prazo. Ele disponibiliza diversas metodologias e práticas recomendadas para avaliar e gerenciar os riscos associados à inteligência artificial, garantindo que as organizações estejam cientes das implicações éticas, legais e de segurança. 

Além disso, o AI TRiSM auxilia na construção de uma estrutura de governança que promove a responsabilidade no uso da inteligência artificial. À medida que a tecnologia avança, este framework adapta-se continuamente, proporcionando um guia robusto para a evolução ética e segura da inteligência artificial no cenário atual.

Implementar essa tecnologia em uma empresa pode garantir projetos e IAs mais eficazes, assim otimizando a produtividade de toda a empresa. Ademais, através desse framework, esses serviços podem ser mais seguros e confiáveis, protegendo os dados utilizados.

Os fatores para tornar a AI TRiSM eficaz: 

• Transparência: implica que os sistemas de IA devem possuir a capacidade de fornecer explicações para suas decisões e ações; 
• Responsabilidade: os sistemas de IA devem ser concebidos e implementados de maneira a esclarecer quem é responsável por suas ações; 
• Justiça: os dados utilizados para treinar o sistema devem ser representativos da população que se destina a atender; 
• Confiabilidade: os sistemas devem ser implementados de forma a assegurar seu desempenho e confiabilidade; 
• Considerações éticas: comprometimento em respeitar a privacidade dos indivíduos e assegurar que os sistemas não sejam utilizados de maneiras prejudiciais ou discriminatórias.

Implementação da AI TRiSM

Um dos maiores desafios das IAs em geral é a questão da confiabilidade. As tecnologias e IAs ainda são relativamente recentes, e por isso pouco conhecidas pelo público. Tal situação pode trazer algumas desconfianças, e para amenizar esse sentimento pode-se realizar uma sólida implementação da AI TRiSM.

As regulamentações relacionadas à inteligência artificial estão em ascensão. No entanto, antes que as proteções se tornem mandatórias, é crucial implementar práticas que assegurem confiança, transparência e proteção ao consumidor. Os líderes de TI devem empregar novos recursos de AI TRiSM para garantir a confiabilidade, fidelidade, privacidade e segurança dos modelos.

Não é aconselhável aguardar até que os modelos estejam em produção para aplicar o AI TRiSM, pois tal atraso pode expor o processo a riscos potenciais. Os líderes de TI devem familiarizar-se com várias soluções de mitigação e empregar um conjunto abrangente de soluções de AI TRiSM para assegurar devidamente a inteligência artificial.

O AI TRiSM demanda uma equipe multifuncional colaborando de maneira integrada. Isso inclui membros de equipes jurídicas, de conformidade, de segurança, de TI e de análise de dados. Se possível, formar uma equipe dedicada é recomendável. Caso isso não seja viável, estabelecer uma força-tarefa pode garantir os melhores resultados. Certifique-se de ter a representação comercial adequada para cada projeto de inteligência artificial.

As pequenas empresas podem iniciar uma implementação gradual, analisando os passos mais importantes e essenciais para a organização naquele momento e aplicando esses princípios aos poucos. 

Implementação Prática do AI-Trismo

1. Avaliação de Impacto: é importante conduzir uma avaliação de impacto para entender como a tecnologia afetará os stakeholders. Isso permite a adaptação de estratégias para minimizar possíveis efeitos negativos.
2. Governança Transparente: Estabelecer uma governança transparente é primordial
3. Segurança Cibernética: Garantir que os sistemas de IA sejam protegidos contra ameaças e ciberataques é fundamental para a garantia dos dados e da operação.

Benefícios da AI TRiSM

A implementação dessa tecnologia pode e irá trazer vários benefícios para as empresas, em especial na qualidade da oferta de serviço e produto. Algumas dessas vantagens são: 

• Conformidade Regulatória: essa tecnologia pode ajudar as organizações a cumprir regulamentações e padrões éticos emergentes na área de Inteligência Artificial.
• Confiança do Consumidor: implementar essas medidas robustas pode aumentar a confiança dos consumidores, demonstrando um compromisso com a transparência, segurança e privacidade na utilização de tecnologias de IA.
• Mitigação de Riscos: essa abordagem pode contribuir para a identificação e mitigação proativa de riscos associados ao uso de sistemas de Inteligência Artificial, antes mesmo de serem implantados em produção.
• Privacidade e Segurança: Incorporar essas práticas pode garantir a proteção adequada da privacidade dos dados e reforçar a segurança dos modelos de IA contra possíveis explorações ou ataques.
• Transparência nas Decisões: as organizações podem promover a transparência nas decisões tomadas por sistemas de IA, permitindo que os usuários compreendam e confiem nas operações dos modelos.
• Responsabilidade e Prestação de Contas: essa abordagem pode ajudar a definir claramente as responsabilidades relacionadas à implementação e operação de sistemas de IA, garantindo uma prestação de contas adequada.
• Prevenção de Viés e Discriminação: Incorporar esses elementos pode auxiliar na identificação e mitigação de viés e discriminação nos modelos de IA, promovendo resultados mais justos e imparciais.

Conclusão

A AI TRiSM é de extrema importância para as empresas que desejam incorporar tecnologias de inteligência artificial. Baseada em três pilares, esse framework transcende sua função original, transformando-se também em uma filosofia que coloca a ética, a privacidade e a responsabilidade no cerne do desenvolvimento e uso da IA. Essa tendência ganhará ainda mais relevância nos anos futuros, visto que a questão da segurança e proteção de dados está cada vez mais em destaque.

Os pilares da AI TRiSM atuam como um guia, e ao seguir esses princípios, é possível revolucionar as implementações de IA, proporcionando maior confiabilidade, transparência e responsabilidade. A constante evolução desse framework reflete seu compromisso com a adaptação às demandas éticas em constante mudança no campo da inteligência artificial. Esse enfoque proativo e centrado na ética está moldando o caminho para uma integração mais segura e ética da IA em diversos setores.

Portanto, é imprescindível que as empresas tragam essa tecnologia para dentro de suas metodologias, assim garantindo uma maior margem de produtividade e maior potencial de competitividade no mercado, além de garantir a confiança dos usuários e clientes.