Chairman do Grupo Arnone
À medida que a inteligência artificial (IA) se torna cada vez mais integrada às nossas vidas, desde assistentes virtuais em nossos smartphones até algoritmos de recomendação em plataformas de streaming, a importância de garantir que essas tecnologias sejam desenvolvidas e regulamentadas de forma ética e responsável torna-se cada vez mais urgente. Nesse contexto, a visão ESG (Ambiental, Social e de Governança) desempenha um papel fundamental na criação de leis que organizem a utilização das novas ferramentas.
A pesquisa "Data Bias: The Hidden Risk of AI", mostra que 57% das empresas brasileiras afirmam sofrer com o viés de dados. 82% delas acreditam que ter uma abordagem sustentável à questão permitirá o crescimento da confiança na automação de decisões e 75% confirmam que precisam fazer mais para lidar com esse problema. O estudo é baseado em entrevistas com mais de 640 profissionais de negócios e TI em todo o mundo, em cargos de direção e acima, que usam dados para tomar decisões e já usam – ou planejam usar – IA e aprendizado de máquina para apoiar decisões.
Um dos maiores riscos do uso de IA por grandes corporações é a possibilidade de violações de privacidade e segurança dos dados dos consumidores. À medida que as empresas coletam e processam grandes volumes de dados para treinar algoritmos, há um risco significativo de que informações confidenciais dos clientes sejam comprometidas ou utilizadas de forma inadequada.
Outro risco associado é a falta de transparência e responsabilidade nos processos de tomada de decisão. Algoritmos de IA, especialmente aqueles baseados em redes neurais profundas, podem ser tão complexos que é difícil compreender completamente como eles chegam a determinadas conclusões. Isso pode dificultar a identificação e correção de possíveis vieses ou erros nos sistemas de IA. Mas existem outras implicações:
Ambiental (E)
O desenvolvimento e uso de sistemas de IA consomem grandes quantidades de energia, especialmente em infraestruturas de data centers. Portanto, é crucial que as empresas que desenvolvem e implementam essas tecnologias adotem práticas sustentáveis, visando a eficiência energética e a redução das emissões de carbono. Além disso, a IA pode ser uma aliada na solução de problemas ambientais, como a previsão de desastres naturais e a gestão sustentável de recursos naturais.
Social (S)
É fundamental garantir que as novas tecnologias não promovam ou perpetuem discriminação, preconceito ou desigualdade. Algoritmos de IA podem ser enviesados se forem treinados com conjuntos de dados que refletem preconceitos existentes na sociedade. Portanto, é necessário um rigoroso monitoramento e avaliação para garantir a equidade e a inclusão em todas as etapas do desenvolvimento e implementação da IA. Além disso, é importante considerar o impacto da automação na força de trabalho e na segurança do emprego.
Governança (G)
É necessário estabelecer diretrizes claras e transparentes para o desenvolvimento, a implementação e o uso dessas tecnologias, garantindo a prestação de contas e a responsabilidade das partes envolvidas. Isso inclui questões como privacidade de dados, segurança cibernética, transparência algorítmica e responsabilidade legal em caso de danos causados por sistemas de IA. Uma governança robusta é essencial para garantir que a IA seja utilizada de forma ética e responsável, em benefício da sociedade como um todo.
