Faaala Pessoal 👋
Se tu tá investindo em IA e acha que o maior risco é o modelo falhar, pensa outra vez. O verdadeiro gargalo não é o algoritmo, é a governança dos dados — quem pode usar, de onde vem, se tem consentimento e como auditar decisões.
Por que isso importa (e rápido)
Sem governança: vazamento de PII (dados pessoais identificáveis), vieses não detectados, multas regulatórias e perda de confiança. Com governança: modelos mais confiáveis, decisões auditáveis e riscos administráveis. Quem dados tá feliz! 😅
Termos que tu precisa dominar
- PII: dados que identificam uma pessoa (nome, CPF, e-mail).
- Lineage (linhagem de dados): histórico de onde os dados vieram e como foram transformados.
- Consentimento: autorização clara do titular para usar os dados.
Checklist prático — faz hoje
- Mapeia as fontes de dados e documenta a linhagem.
- Classifica dados sensíveis e implementa controles de acesso.
- Audita amostras do pipeline para detectar vieses.
- Registra decisões do modelo (logs) pra auditoria.
- Revisa contratos com fornecedores de dados e modelos.
Na dúvida, bom senso. Melhor comunicar pelo excesso que pela falta. Vou consultar meu melhor amigo Chat GPT quando preciso automatizar a documentação, mas a responsabilidade humana tem que ficar clara — ética e integridade em primeiro lugar. Sou contra uso de IA para fraudes, discriminação ou qualquer violência — isso é errado e ponto final.
Quer construir IA que funcione e não te meta em encrenca? Começa por governança de dados. Tech é vida, mas processo é segurança. Moto é vida? Aqui: dados é vida 🚀
Fontes:
https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework
https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai
https://openai.com/policies