Como estabelecer limites éticos para o uso de IA nas empresas
Por Adriano Almeida, COO da Alura Para Empresas.
Por Adriano Almeida, COO da Alura Para Empresas.
O uso da tecnologia no ambiente corporativo já é mais do que uma realidade, principalmente quando falamos de Inteligência Artificial (IA). Apenas no que diz respeito às micro, pequenas e médias empresas, uma pesquisa da Microsoft e Edelman Comunicação revela que 74% das organizações no Brasil utilizam essa ferramenta. Outro estudo, desta vez da IBM, mostra que 51% dos Chief Data Officers (CDOs) brasileiros aderiram a esse recurso para tomar decisões melhores e mais rápidas.
No entanto, é evidente que um impacto desse tamanho não chega sem desafios. E o maior deles, com certeza, é relacionado às limitações éticas da IA.
Se por um lado essa tecnologia vem se tornando cada vez mais essencial na otimização de processos e no levantamento de insights valiosos que guiam as estratégias da empresa, por outro, levanta uma série de questões ligadas à segurança do seu uso. Definir políticas claras sobre sua implementação e aplicação, considerando aspectos legais e uma utilização responsável, é uma missão inevitável para qualquer organização que queira crescer na era digital.
Treinamento da base de dados
Considerando que as referências que alimentam uma IA serão o ponto de partida da sua performance, o equilíbrio ético da ferramenta depende do tratamento que a empresa dará ao seu banco de dados. Por isso, a primeira preocupação das lideranças ao implementarem essa tecnologia deve ser a de preservar a privacidade e a segurança da informação.
A adequação às normas da Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD) é fundamental nesse sentido, uma vez que evita que a tecnologia utilize informações pessoais ou identificáveis das pessoas colaboradoras, como nomes ou documentos. Ou, ainda que haja esse uso, a adaptação à legislação garantindo que nenhum desses conhecimentos seja compartilhado indevidamente. 
Com isso, as diretrizes que promovem o desempenho da tecnologia não podem ser baseadas em um número reduzido de fontes e conhecimentos limitados sobre questões como gênero, raça e religião. A amostragem de dados sempre precisa ser correta, diversa e representativa, garantindo que todas as categorias sejam tratadas da forma mais justa possível. 
Humanização da IA
Por fim, vale frisar que os desafios éticos sobre o uso da IA estão interconectados com a sua "humanização". O cuidado aqui é a compreensão de que essa ferramenta não é capaz de funcionar plenamente sem uma atuação humana por trás e, principalmente, de pessoas que entendam como ela pode ser utilizada de maneira adequada.É nesse ponto que devemos ressaltar a necessidade da empresa se desenvolver na IA como um todo. Ações de capacitação e treinamentos podem melhorar essa compreensão, seja de como os times irão construir e usar um prompt ou até no entendimento claro das implicações legais dessa tecnologia.
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Obviamente, esse não é um caminho à prova de erros. A chave para a inovação depende da experimentação e, por essa razão, a curva de aprendizado da IA precisa estar totalmente ligada também à forma como cada empresa encoraja seus colaboradores a pensar. Só quem pode estabelecer os limites éticos da ferramenta somos nós mesmos.
Fonte: Olhardigital
