O que é o AI TRiSM?

A Gartner define o AI TRiSM (ou Gestão de Confiança, Risco e Segurança em IA) como a principal estrutura para governança responsável de IA. Ela foi projetada para tornar os sistemas de IA confiáveis, seguros, justos e protegidos, abrangendo tudo, desde o desempenho do modelo até a proteção de dados.

A Gartner prevê que as organizações que implementarem o TRiSM de IA verão uma melhoria de 50% na adoção de IA, no alinhamento com os objetivos de negócios e na aceitação do usuário até 2026.

A IA TRiSM é mais importante do que nunca porque:

• 78% das organizações agora usam IA em pelo menos uma função de negócios, mas a maioria opera sem estruturas formais de governança.
• Os controles convencionais não foram projetados para os riscos específicos que os sistemas de IA introduzem.

Além disso, espera-se que o mercado de IA TRiSM atinja US$ 8,7 bilhões até 2032.

Empresas sem uma gestão consistente de riscos de IA enfrentam uma probabilidade maior de violações de segurança, perdas dispendiosas e danos à reputação. Aquelas que buscam gerenciar esses riscos, mantendo a produtividade da IA, podem começar integrando... Segurança de dados de IA em sua abordagem de governança.

Por que as organizações precisam de IA TRiSM

A adoção da IA ​​está avançando rapidamente, mas a governança não.

71% das organizações já utilizam IA generativa em suas operações diárias, como na criação de código e na análise de texto. No entanto, a maioria das empresas ainda carece de políticas claras que definam como a IA pode ser usada, monitorada ou controlada. Como resultado, a IA se dissemina mais rapidamente do que as equipes de gestão de riscos conseguem controlar.

Essa lacuna cria riscos que os programas de segurança tradicionais nunca foram projetados para lidar, tais como:

• Modelos de IA produzem resultados tendenciosos que afetam decisões empresariais importantes.
• Sistemas generativos que alucinam informações falsas que as equipes tratam como verdadeiras.
• Funcionários expondo dados sensíveis a sistemas de IA, o que leva a violações da privacidade de dados.
• Atores maliciosos lançam ataques adversários para que os modelos de IA forneçam respostas incorretas ou burlem os controles.

Em resposta às ameaças dos sistemas de IA, os órgãos reguladores estão aumentando a pressão. Exemplos disso incluem a Lei de IA da UE, o NIST AI RMF e a ISO 42001, que exigem que as organizações configurem sistemas adequados para gerenciar os riscos da IA. Ignorar as normas de conformidade pode resultar em multas de até 4% da receita global, além de investigações legais e auditorias.

Outra área que pode ser afetada é a forma como os clientes percebem sua marca. Ferramentas de recrutamento tendenciosas, decisões de empréstimo pouco claras e chatbots que causam alucinações já prejudicaram reputações e geraram processos judiciais.

Os quatro pilares da IA ​​TRiSM

Existem quatro pilares principais que você precisa conhecer quando se trata de TRiSM em IA: explicabilidade, modelOps, segurança de aplicações de IA e privacidade. Cada um aborda um aspecto diferente do risco da IA, desde como as decisões são tomadas até como os dados pessoais são protegidos.

Explicabilidade

A explicabilidade ajuda as equipes a entender como a IA chega às suas conclusões. Ela traduz a lógica interna complexa de um modelo em algo que os humanos possam compreender.

Isso é importante porque as pessoas começam a desenvolver problemas de confiança quando as decisões tomadas pelo seu sistema de IA parecem uma caixa preta. Se uma ferramenta de recrutamento rejeita um candidato ou um modelo financeiro sugere uma jogada arriscada, as pessoas precisam de uma explicação clara.

Adotar as seguintes técnicas pode ajudar a tornar o raciocínio do seu modelo de IA mais transparente:

• Análise de importância de recursosMostra quais pontos de dados e entradas tiveram o maior impacto na decisão de um modelo. Os recursos com pontuações mais altas têm um impacto maior na saída e no resultado da IA.
• LIME (Explicações locais interpretáveis ​​e agnósticas ao modelo)Explica por que um modelo fez uma previsão específica para um único caso, em vez de analisar todo o conjunto de dados.
• SHAP (Explicações Aditivas de Shapley): Analisa uma previsão para mostrar a contribuição de cada entrada, ajudando as pessoas a entenderem por que o modelo tomou essa decisão.

A explicabilidade traz benefícios para os negócios. As partes interessadas confiam mais nos sistemas de IA quando as decisões da IA ​​são mais fáceis de entender. Além disso, os órgãos reguladores podem verificar a conformidade com mais facilidade, e vieses ou erros tornam-se mais fáceis de detectar antes que causem danos.

ModelOps (Operações de Modelo)

O ModelOps mantém os modelos de IA sob controle durante todo o seu ciclo de vida. Abrange desenvolvimento, teste, implantação, monitoramento e manutenção.

Essa camada é fundamental porque os modelos não permanecem precisos para sempre, o que significa que mudanças nos dados ou nas tendências podem rapidamente tornar os resultados de um modelo menos confiáveis. Sem monitoramento e manutenção contínuos, você pode tomar decisões ruins, perder tempo e deixar escapar oportunidades.

Para evitar isso, siga as práticas abaixo para manter seus modelos precisos e confiáveis:

• Controle de versãoMantém o controle das alterações do modelo para que você sempre saiba qual versão está em uso.
• Testes sistemáticosVerifica os modelos regularmente para detectar erros ou comportamentos inesperados antes que causem problemas.
• Monitoramento de desempenhoConsiste em observar o desempenho dos modelos ao longo do tempo para identificar quando os resultados começam a divergir.
• Reciclagem regularAtualiza os modelos com novos dados para manter as previsões precisas e relevantes.

Existem diversos benefícios comerciais que você pode obter ao implementar essas práticas, incluindo decisões mais confiáveis, menos erros dispendiosos e modelos de IA que permanecem alinhados com seus objetivos de negócios ao longo do tempo.

Segurança de Aplicações de IA (AI AppSec)

A segurança de aplicativos de IA protege os modelos e os dados que eles utilizam contra adulteração ou ataques.

Os atacantes podem enganar ou explorar sistemas de IA de maneiras que não conseguem manipular softwares comuns. Ataques adversários, envenenamento de modelos, injeções de prompts e acesso não autorizado podem produzir resultados incorretos ou vazar informações confidenciais. Ignorar essas ameaças coloca sua empresa em sério risco.

Aqui estão alguns métodos de segurança que você pode aplicar:

• CriptografiaEmbaralha os dados para que apenas usuários ou sistemas autorizados possam lê-los.
• Controles de acessoLimita quem pode usar ou alterar modelos e dados para reduzir o risco de uso indevido.
• Segurança da cadeia de suprimentosVerifica as ferramentas, bibliotecas e fontes de dados utilizadas em IA para prevenir vulnerabilidades ocultas.
• Resistência a ataques adversáriosOs modelos são testados com entradas enganosas ou maliciosas para que aprendam a fornecer resultados corretos mesmo quando alguém tenta enganá-los.

A recompensa obtida com essas estratégias de segurança é um sistema estável e confiável. Elas permitem evitar erros dispendiosos, manter o controle operacional e proteger dados confidenciais.

Privacidade

Privacidade significa proteger os dados pessoais e sensíveis que a IA utiliza para treinamento, teste e tomada de decisões.

Os sistemas de IA estão expostos a grandes quantidades de informações, e uma única violação pode causar problemas legais, perdas financeiras ou danos à reputação. As medidas de privacidade impedem que esses riscos se tornem problemas reais.

Os seguintes passos podem ajudar a manter os dados seguros enquanto a IA realiza seu trabalho:

• Tokenização de dadosOs dados reais são substituídos por marcadores anônimos para que as informações sensíveis permaneçam ocultas.
• Privacidade diferencialRuídos controlados são adicionados aos conjuntos de dados para que a IA possa aprender padrões sem expor os indivíduos.
• Gestão de consentimentoMantém um registro de quais dados podem ser usados ​​e garante que as permissões do usuário sejam respeitadas.
• Conformidade com o RGPD/HIPAAGarante que os processos de IA sigam as normas legais e regulamentares de proteção de dados.

Práticas sólidas de privacidade reduzem as chances de violações, aumentam a confiança de reguladores e clientes e permitem que as equipes usem a IA de forma eficaz sem colocar dados sensíveis em risco.

Além de implementar os quatro pilares que abordamos, você também precisa de um plano adequado. avaliação de risco de dadosIsso ajuda a identificar onde informações sensíveis podem ser expostas ou usadas indevidamente e conecta todas as informações.

Camadas da estrutura TRiSM de IA da Gartner

O AI TRiSM ajuda as organizações a manter a IA sob controle durante sua execução. O Gartner o divide em quatro camadas, cada uma responsável por uma parte diferente das operações de IA, garantindo que as decisões permaneçam claras, rastreáveis ​​e seguras.

Camada 1: Governança de IA

A Governança de IA oferece uma visão clara de todos os modelos e aplicações de IA na organização. Trata-se de saber o que está em execução, onde está em execução e quem é o responsável por isso. Criar um inventário completo garante que todos os modelos, agentes e sistemas sejam contabilizados, para que nada seja esquecido.

Uma vez que o inventário esteja em vigor, você pode definir políticas, atribuir funções e monitorar a conformidade. Dessa forma, todos sabem quem é o responsável e quais regras cada sistema deve seguir.

Camada 2: Inspeção e aplicação de IA em tempo de execução

Uma vez que os modelos de IA estejam em execução, essa camada os monitora constantemente. Ela observa resultados incomuns e comportamentos inesperados, ou qualquer coisa que viole as políticas estabelecidas.

O sistema também verifica conteúdo suspeito e monitora sistemas de IA em busca de possíveis problemas de segurança. Se um problema for detectado, ferramentas de aplicação de medidas entram em ação imediatamente para evitar que ele cause problemas maiores.

Camada 3: Governança da Informação

Tudo o que a IA faz começa com dados, e esta camada se concentra em manter esses dados sob controle. Ela abrange a descoberta de quais dados existem, sua classificação e o gerenciamento de quem pode acessá-los.

Ao mapear os fluxos de dados e rastrear sua origem, as equipes podem ver exatamente de onde as informações vêm e como elas se movem pelos sistemas de IA. A má gestão de dados nesse aspecto costuma ser o principal motivo pelo qual os projetos de IA enfrentam problemas ou colocam informações confidenciais em risco.

Camada 4: Infraestrutura e Pilha de Pilha

A última camada concentra-se nos sistemas dos quais a IA depende, incluindo a nuvem, os servidores e os ambientes de implantação. Ela analisa toda a infraestrutura para garantir que tudo funcione com segurança e esteja integrado à configuração de cibersegurança mais ampla da organização. Essa camada também opera em conjunto com as estruturas de cibersegurança existentes, para que os sistemas de IA sigam os mesmos padrões de segurança do restante do ambiente de TI.

Para resumir tudo, Gestão de Postura de Segurança com IA (AI-SPM) Ajuda a gerenciar essas camadas em um só lugar. Oferece visibilidade em todos os modelos, monitora o comportamento em tempo de execução, rastreia o uso de dados e verifica a infraestrutura, para que as equipes possam identificar riscos e manter a IA funcionando sem problemas e sem pontos cegos.

Conclusão

O AI TRiSM está mudando a forma como as organizações adotam a IA de maneira segura e prática. Ele se tornará uma abordagem padrão em 2 a 5 anos, e as empresas que começarem cedo já estão obtendo vantagem.

Tratar a governança de IA como parte das operações diárias ajuda as equipes a expandir a IA com confiança, enquanto outras ficam para trás. O objetivo é tornar a adoção de IA estável, segura e confiável para toda a organização.

O AI-SPM da Cyera coloca o AI TRiSM em ação, encontrando todos os ativos de IA, aplicando governança de dados e rastreando os riscos de IA em toda a empresa. Agende uma demonstração Para vê-lo em ação.