É nítida a melhora de produtividade quando adotamos ferramentas de Inteligência Artificial nas organizações. A automatização de tarefas repetitivas e manuais, a personalização de campanhas ou produtos em larga escala, além do ganho na agilidade em responder às demandas do mercado são apenas alguns dos motivos para implementar esta inovadora tecnologia em qualquer empresa. Entretanto, há que se manter alerta também para os riscos que a IA oferece ao se deparar com essa quantidade de dados.

Segurança de Dados X Inteligência Artificial

Os riscos associados à Inteligência Artificial (IA) abrangem uma variedade de aspectos técnicos, éticos, econômicos e regulatórios. Outro ponto importante a ressaltar é que informações sensíveis de empresas, como seus códigos-fonte, devem estar protegidos de qualquer violação de segurança. Em diversas situações, as empresas de IA armazenam os dados inseridos pelos usuários em suas aplicações para treinar e aprimorar seus modelos, o que implica que as informações fornecidas podem ser usadas para responder a perguntas de outros usuários. A coleta e análise de grandes volumes de dados podem violar leis de privacidade, como a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados) no Brasil. Na Europa, temos o GDPR (Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados). Essa lei, mesmo tendo sido feita para cidadãos da União Europeia, vigora também para todo tipo de serviço que chega a um cidadão do bloco, mesmo que seja de uma loja online localizada em outro país, por exemplo. O novo whitepaper promovido pela SUSE, nos mostra a necessidade crítica de implantação segura de IA nas empresas, destacando os riscos de usar Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) públicos para dados sensíveis. São examinados os possíveis riscos do uso de aplicações baseadas em SaaS, particularmente no que diz respeito ao controle de dados e conformidade regulatória, e como uma plataforma flexível, segura e de nível empresarial permite que as organizações implantem aplicações de IA generativa com confiança. Mitigar os riscos da Inteligência Artificial se tornou fundamental. Investir em formas que garantam segurança cibernética, sem esquecer da conformidade regulatória, são imperativos para o bom uso da ferramenta. Recentemente, o Senado aprovou um projeto que regulamenta a Inteligência Artificial no Brasil. O documento, validado em dezembro do ano passado, segue agora para aprovação na Câmara.

GenAI Seguro e Privado

As empresas que adotam tecnologias de IA enfrentam diversos desafios de segurança, incluindo preocupações com a privacidade e proteção de dados do GenAI, além de vulnerabilidades na cadeia de suprimentos de IA. Para lidar com esses riscos, a adoção de plataformas de IA privadas tende a crescer. Essas plataformas podem capacitar as empresas a terem total controle sobre seus dados, protegendo suas operações contra ameaças crescentes, como compartilhamento não autorizado de dados, não conformidade regulatória e a proliferação do uso de "Shadow AI” (uso não autorizado de ferramentas de Inteligência Artificial dentro de uma organização). A boa notícia é que, da mesma forma que a IA acelerou a digitalização das empresas, já é possível buscar na comunidade de desenvolvedores plataformas projetadas para fornecer soluções de IA de maneira segura, escalável e privada, permitindo que organizações aproveitem o poder da ferramenta enquanto mantêm o controle total sobre seus dados. Com o avanço da tecnologia e a conscientização sobre os riscos, o futuro da IA nas empresas será mais seguro e confiável, beneficiando tanto a inovação quanto a proteção das informações sensíveis.

Marcos Lacerda