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A Deloitte alerta que a implantação de agentes de IA está ultrapassando os limites das estruturas e regulamentações de segurança.
Um relatório inovador de Deloitte emitiu um alerta contundente: as empresas estão implantando agentes de IA em um ritmo que supera em muito sua capacidade de implementar protocolos e salvaguardas de segurança adequados. Essa rápida adoção está aumentando sérias preocupações em relação à segurança, privacidade de dados e responsabilidade..
A pesquisa revela que os sistemas de agentes estão passando de projetos-piloto para produção em larga escala tão rapidamente que os controles de risco tradicionais — originalmente projetados para operações centradas no ser humano — estão tendo dificuldades para acompanhar as demandas de segurança dos sistemas autônomos de IA.
📊 Estatísticas principais:
- Apenas 21% das organizações Implementaram uma governança rigorosa para agentes de IA.
- 23% das empresas atualmente utilizam agentes de IA
- Espera-se que suba para 74% em dois anos
- A porcentagem de não-adotantes cairá de 25% para apenas 5% no mesmo período
⚠️ Má governança: a verdadeira ameaça
A Deloitte enfatiza que Os agentes de IA em si não são inerentemente perigosos.Em vez disso, os riscos reais decorrem da má gestão do contexto e de estruturas de governança frágeis. Quando os agentes operam como entidades autônomas, seus processos de tomada de decisão e suas ações podem rapidamente se tornar opacos e sem prestação de contas.
Sem estruturas de governança robustas, gerenciar esses sistemas torna-se extremamente difícil e garantir a proteção contra possíveis erros torna-se praticamente impossível.
💡 Visão especializada
Segundo Ali Sarrafi, CEO e fundador da Kovant, a solução reside em "autonomia governada"Agentes bem projetados, com limites, políticas e definições claras — gerenciados da mesma forma que as empresas gerenciam seus funcionários — podem executar tarefas de baixo risco rapidamente, dentro de parâmetros definidos, mas acionar humanos quando as ações ultrapassam os limites de risco estabelecidos.
"Com registros de ações detalhados, observabilidade e supervisão humana para decisões de alto impacto, os agentes deixam de ser bots misteriosos e se tornam sistemas que você pode inspecionar, auditar e confiar", explica Sarrafi.
Conforme sugere o relatório da Deloitte, a adoção de agentes de IA deverá acelerar drasticamente nos próximos anos. Somente as empresas que implementarem a tecnologia com visibilidade e controle obterão vantagem competitiva.—não aqueles que simplesmente se mobilizam mais rapidamente.
🛡️ Por que os agentes de IA precisam de salvaguardas robustas
Embora os agentes de IA possam ter um desempenho impressionante em demonstrações controladas, eles frequentemente enfrentam dificuldades em ambientes de negócios do mundo real, onde os sistemas são fragmentados e a qualidade dos dados é inconsistente.
Sarrafi destaca a natureza imprevisível dos agentes de IA nesses cenários: "Quando um agente recebe muito contexto ou escopo de uma só vez, ele se torna propenso a alucinações e comportamentos imprevisíveis."
🔧 Abordagem de Sistemas de Nível de Produção:
- Limitar o escopo da decisão e do contexto que os modelos funcionam com
- Operações de decomposição em tarefas mais específicas e focadas para agentes individuais.
- Comportamento exemplar mais previsível e mais fácil de controlar
- Permitir a rastreabilidade e a intervenção para detecção precoce de falhas
- Evite erros em cascata por meio da escalação adequada.
📋 Responsabilidade pela IA Segurável
À medida que os agentes de IA assumem ações reais dentro dos sistemas empresariais, os paradigmas de risco e conformidade estão mudando fundamentalmente. Registros detalhados de ações transformam as atividades dos agentes em documentos claros e avaliáveis., permitindo que as organizações inspecionem cada ação em detalhes minuciosos.
Essa transparência é crucial para as seguradoras, que historicamente têm se mostrado relutantes em cobrir sistemas de IA opacos. O registro abrangente ajuda as seguradoras a entender exatamente o que os agentes fizeram e quais controles estavam em vigor, tornando a avaliação de riscos significativamente mais viável.
✓ Com supervisão humana para ações críticas de risco e fluxos de trabalho auditáveis e reproduzíveis, as organizações podem criar sistemas muito mais gerenciáveis para avaliação abrangente de riscos e cobertura de seguros.
🌐 Padrões da AAIF: Um primeiro passo positivo
Padrões compartilhados, como aqueles que estão sendo desenvolvidos pelo Fundação de IA Agenic (AAIF), ajudam as empresas a integrar diferentes sistemas de agentes. No entanto, os esforços de padronização atuais tendem a se concentrar no que é mais simples de construir, em vez do que as grandes organizações realmente precisam para operar sistemas de agentes com segurança.
🎯 O que as empresas realmente precisam:
- Permissões de acesso e controles baseados em funções
- Fluxos de aprovação para ações de alto impacto
- Registros auditáveis e observabilidade sistemas
- Capacidades para Monitorar o comportamento e investigar incidentes.
- Ferramentas para comprovar conformidade aos reguladores e às partes interessadas
🔐 Identidade e Permissões: A Primeira Linha de Defesa
Limitar o que os agentes de IA podem acessar e as ações que podem executar é fundamental para garantir a segurança Em ambientes de negócios reais. Como observa Sarrafi, "Quando os agentes recebem amplos privilégios ou muito contexto, tornam-se imprevisíveis e representam riscos de segurança ou de conformidade."
Visibilidade e monitoramento são essenciais. para manter os agentes operando dentro dos limites estabelecidos. Somente por meio de uma supervisão abrangente as partes interessadas podem desenvolver confiança na adoção da tecnologia.
Quando cada ação é registrada e gerenciável, as equipes podem ver exatamente o que aconteceu, identificar problemas rapidamente e entender melhor por que determinados eventos ocorreram. Essa visibilidade, combinada com a supervisão humana onde ela é necessária, transforma os agentes de IA de caixas-pretas insondáveis em sistemas que podem ser inspecionados, reproduzidos e auditados.
Essa abordagem permite uma investigação e correção rápidas quando surgem problemas, o que aumenta significativamente a confiança entre operadores, equipes de risco e seguradoras.
📘 Plano da Deloitte para uma Governança Segura de IA
A estratégia abrangente da Deloitte para a governança segura de agentes de IA estabelece limites definidos para as decisões que os sistemas agentes podem tomar. A abordagem emprega níveis de autonomia hierárquicos:
| Nível de classificação | Capacidades do agente |
|---|---|
| Nível 1 | Visualizar informações e oferecer sugestões apenas |
| Nível 2 | Tomar medidas limitadas, com necessidade de aprovação humana. |
| Nível 3 | Agir automaticamente em áreas comprovadamente de baixo risco. |
Deloitte "Projetos de IA Cibernética" Recomenda-se a implementação de camadas de governança e a incorporação de políticas e roteiros de capacidade de conformidade diretamente nos controles organizacionais. Estruturas de governança que monitoram o uso e os riscos da IA, ao mesmo tempo que incorporam a supervisão às operações diárias, são fundamentais. para implantação segura de IA agente.
👥 Treinamento da Força de Trabalho: Um Componente Crítico
Preparar a força de trabalho por meio de treinamento abrangente é outro aspecto essencial da governança segura. A Deloitte recomenda treinar os funcionários em:
- 🚫 Que informações eles não deve compartilhar com sistemas de IA
- ⚡ O que fazer se os agentes sair do rumo ou comportar-se de maneira inesperada
- 👁️ Como Identificar comportamentos incomuns e potencialmente perigosos em sistemas de IA
⚠️ Aviso: Se os funcionários não entenderem como os sistemas de IA funcionam e seus riscos potenciais, podem, sem querer, enfraquecer os controles de segurança, criando vulnerabilidades até mesmo nas estruturas de governança mais bem elaboradas.
🎯 Conclusão: Uma governança e um controle robustos, juntamente com uma compreensão organizacional compartilhada, são fundamentais para a implantação e operação seguras de agentes de IA, permitindo um desempenho seguro, em conformidade com as normas e responsável em ambientes do mundo real.
❓ Perguntas frequentes (FAQs)
Q1: Qual a percentagem de organizações que atualmente possuem uma governança adequada para agentes de IA?
Apenas 21% das organizações implementaram governança ou supervisão rigorosas para agentes de IA, apesar das taxas de adoção estarem aumentando rapidamente. Essa lacuna de governança representa um risco significativo, visto que a implantação de agentes de IA deve acelerar de 23% para 74% das empresas nos próximos dois anos.
Q2: O que é "autonomia governada" e por que ela é importante?
A autonomia governada é uma abordagem em que agentes de IA operam com limites, políticas e definições claras, de forma semelhante à maneira como as empresas gerenciam seus funcionários. Agentes bem projetados podem executar tarefas de baixo risco rapidamente, dentro de parâmetros definidos, mas acionam a intervenção humana quando as ações ultrapassam os limites de risco estabelecidos. Essa estrutura torna os agentes inspecionáveis, auditáveis e confiáveis, em vez de misteriosas caixas-pretas.
P3: Por que as seguradoras relutam em oferecer cobertura para sistemas de IA?
As seguradoras hesitam em assegurar sistemas de IA opacos porque não conseguem avaliar adequadamente o risco sem compreender o que os agentes fizeram e quais controles estavam em vigor. Registros de ações detalhados, supervisão humana para ações críticas de risco e fluxos de trabalho auditáveis são essenciais para tornar os sistemas de IA seguráveis, pois proporcionam a transparência e a responsabilidade necessárias para que as seguradoras avaliem e precifiquem o risco de forma apropriada.
Q4: Quais são os principais componentes da abordagem de autonomia em níveis da Deloitte?
O modelo de autonomia em níveis da Deloitte progride através de três níveis: o Nível 1 permite que os agentes apenas visualizem informações e ofereçam sugestões; o Nível 2 permite ações limitadas, mas requer aprovação humana; e o Nível 3 possibilita ações automáticas em áreas comprovadamente de baixo risco. Essa abordagem gradual garante que os agentes demonstrem confiabilidade antes de receberem maior autonomia.
Q5: Por que o treinamento de funcionários é fundamental para a segurança de agentes de IA?
O treinamento de funcionários é essencial, pois membros da equipe que não entendem como os sistemas de IA funcionam e seus riscos potenciais podem, involuntariamente, enfraquecer os controles de segurança. O treinamento deve abordar quais informações não devem ser compartilhadas com os sistemas de IA, como reagir quando os agentes se comportam de maneira inesperada e como identificar comportamentos incomuns ou potencialmente perigosos. Sem esse conhecimento compartilhado, mesmo estruturas de governança bem elaboradas podem ser comprometidas.