IA avança mais rápido que a governança nas empresas, aponta KPMG

Mais da metade das empresas que participaram da pesquisa GRC Insights, da KPMG , ainda não tem uma governança formal de inteligência artificial (IA) em vigor.

O levantamento mostra que a velocidade de adoção da tecnologia supera a capacidade das organizações de estabelecer mecanismos estruturados de supervisão, controle e gestão de riscos.

Segundo o estudo, 52% dos participantes afirmam que suas empresas ainda estão discutindo ou estruturando um modelo formal de governança para IA.

Apenas 23% dizem contar com uma estrutura formalizada e atuante.

A pesquisa reuniu 53 profissionais das áreas de governança, riscos, compliance , auditoria interna e controles internos, representando empresas de setores como energia, serviços financeiros, saúde, tecnologia e agronegócio.

Leia também: “Não dá para tirar o pé do acelerador”, diz VP do GitHub sobre escalada de tráfego causada pelos agentes de IA Inventário e mapeamento de riscos ausentes A falta de estruturação vai além da governança formal.

Cinquenta e nove por cento dos participantes afirmam que suas organizações não possuem um inventário das atividades realizadas com IA.

As áreas de governança, riscos, compliance e auditoria interna ainda não são formalmente envolvidas no mapeamento de riscos e controles relacionados à tecnologia.

O cenário de confiança também é precário.

Um total de 35% dos entrevistados diz que suas organizações não confiam no uso da IA para decisões críticas.

Apenas 6% afirmam confiar amplamente na tecnologia, mesmo com controles adequados implementados.

Além disso, 51% relatam que suas empresas ainda não realizaram um mapeamento estruturado de riscos específicos da IA, como vieses, alucinações, segurança, compliance e uso de dados sensíveis.

“A decisão baseada em inteligência artificial depende diretamente da qualidade da origem e da forma como os dados são tratados.

Por isso, governar dados para IA significa estabelecer responsabilidades claras sobre acesso, uso, segurança, privacidade e rastreabilidade, além de garantir mecanismos de monitoramento ao longo de todo o ciclo de vida dos modelos.