A **Inteligência Artificial (IA)**, vista como revolucionária por sua eficiência e precisão, apresenta um desafio crucial: a equidade algorítmica. Sylvio Sobreira Vieira, CEO da SVX Consultoria, alerta que os vieses nesses sistemas podem prejudicar decisões empresariais e gerar problemas éticos e legais. Entenda como os vieses da inteligência artificial impactam as empresas e como a governança algorítmica pode mitigar esses riscos.
A natureza da IA, especialmente no aprendizado de máquina (machine learning), explica a presença de vieses. Modelos são treinados com dados históricos que, ao refletirem preconceitos sociais, perpetuam essas distorções. Além disso, o próprio algoritmo pode descompensar a ponderação de fatores ou usar dados proxy inadequados.
Um exemplo claro é o uso de reconhecimento facial na segurança pública. Sistemas adotados em cidades brasileiras cometem erros significativos ao identificar pessoas de grupos étnicos específicos, como pessoas negras. Estudos do MIT mostram taxas de erro maiores para mulheres negras, enquanto para homens brancos a taxa é bem menor.
No Brasil, além da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), tramita o Marco Legal da IA (PL nº 2338/2023), que estabelece diretrizes para o desenvolvimento e aplicação da IA no país. Esse projeto de lei sinaliza direitos a serem respeitados, como o direito à informação prévia, à explicação das decisões automatizadas, ao direito de contestar decisões algorítmicas e à não-discriminação por vieses da inteligência artificial.
Empresas devem implementar transparência nos sistemas de IA generativa e mecanismos de auditoria para explicar como o modelo chegou a uma determinada saída. Para empresas, os vieses da inteligência artificial vão além da ética e se tornam problemas estratégicos relevantes.
Algoritmos enviesados podem distorcer decisões essenciais em processos internos como recrutamento, concessão de crédito e análise de mercado. Por exemplo, um algoritmo de análise de desempenho de filiais que superestime sistematicamente regiões urbanas em detrimento de regiões periféricas pode levar a investimentos mal direcionados.
Esses vieses podem ser corrigidos por meio de uma estrutura de governança algorítmica, com foco na diversidade dos dados utilizados, transparência dos processos e inclusão de equipes multidisciplinares no desenvolvimento tecnológico. Ao investir em diversidade nas equipes técnicas, empresas conseguem identificar mais rapidamente potenciais fontes de viés, garantindo que perspectivas diferentes sejam consideradas e que falhas sejam detectadas precocemente.
O uso de ferramentas de monitoramento contínuo é fundamental para detectar a deriva de vieses da inteligência artificial em tempo real, possibilitando ajustes rápidos e minimizando o impacto negativo. Além disso, a transparência é essencial, fazendo com que os algoritmos funcionem como sistemas claros e explicáveis.
A adesão a frameworks e certificações para governança de IA responsável, como a ISO/IEC 42001, ISO/IEC 27001 e ISO/IEC 27701, também é crucial. Consultorias especializadas desempenham um papel estratégico nesse cenário, auxiliando as organizações a evitar riscos e transformar a equidade em vantagem competitiva.
A mitigação dos vieses da inteligência artificial não é apenas uma medida preventiva, mas sim uma abordagem estratégica. Empresas que se preocupam com a equidade algorítmica demonstram responsabilidade social, reforçam sua reputação e protegem-se contra sanções legais e crises públicas.
Ao se preocuparem com a equidade algorítmica, as empresas não apenas evitam riscos, mas também fortalecem sua posição no mercado. A implementação de algoritmos imparciais resulta em decisões mais precisas e equilibradas, impulsionando a eficácia e a competitividade empresarial.
Via TI Inside
