Governança de IA
Análise da realidade da IA Agética: Por que a maioria dos agentes de IA falha sem dados governados?
Principais conclusões: Agentes de IA falham em produção quando operam com dados corporativos não governados e de baixa confiança. A IA agente requer uma base de dados governada, além de controles com intervenção humana (HITL). Redesenhar os dados e a governança precede a automação de fluxos de trabalho. O Solix viabiliza a IA agente, tornando os dados corporativos governados, auditáveis e prontos para IA. Agentes de IA estão por toda parte atualmente. Cada demonstração mostra […]
Governança de IA e Precisão Contextual Específica para Negócios
Principais conclusões: As falhas na governança de IA raramente decorrem apenas da precisão do modelo. Elas decorrem da imprecisão contextual. Uma resposta pode estar tecnicamente correta, mas inadequada para o seu negócio, setor ou ambiente regulatório. A precisão contextual específica para o negócio é a camada de controle que falta na maioria dos programas de governança de IA. As empresas devem governar dados, contexto e uso, não apenas modelos. Por quê?
Por que a IA empresarial está falhando sem uma plataforma de dados de quarta geração?
Principais conclusões: O fracasso da IA empresarial geralmente é um problema de plataforma de dados e governança, não um problema de modelo. Plataformas de análise de dados (lakehouses) e sistemas legados foram construídos para análise, não para IA generativa (GenAI) e IA agente em escala empresarial. Plataformas de quarta geração incorporam inteligência semântica, controles de políticas e governança de nível de IA na arquitetura principal. Organizações regulamentadas precisam de linhagem comprovável, explicabilidade, […]
Governança, auditabilidade e aplicação de políticas são os verdadeiros diferenciais na IA empresarial.
A IA empresarial não está falhando porque os modelos são fracos. Ela está falhando porque as organizações não conseguem comprovar que as decisões da IA estavam em conformidade com as políticas e leis. Em setores regulamentados, a principal vantagem competitiva reside na governança: linhagem e proveniência, RBAC e ABAC, princípio do menor privilégio, retenção e bloqueio legal, além de trilhas de auditoria que demonstram o que o modelo observou e por quê.
Inteligência de código aberto (OSINT): como as empresas transformam dados públicos em IA governada e inteligência de risco.
A Inteligência de Fontes Abertas (OSINT, na sigla em inglês) é a prática de coletar e analisar dados disponíveis publicamente para gerar insights. Na era da IA, a OSINT se torna poderosa, mas sem governança também se torna arriscada. As empresas precisam de um plano de controle para transformar a OSINT em inteligência confiável e em conformidade com as normas. Principais conclusões: A OSINT transforma dados públicos em inteligência acionável. A IA tem […]
A peça que falta na governança da IA: combater o preconceito interno e o preconceito externo
Se você ouviu meu podcast recente (Navegando pela Inovação e Confiança na Era da IA) com Kim Basile, Diretora de Informação da Kyndryl, sabe que gosto de trabalhar com siglas. Ao observar o mundo em expansão da IA, empresas e executivos estão vivenciando o FOMO (Fear Of Missing Out, medo de ficar de fora). Como Kyndryl […]