Submódulo 3: Governança, dados e melhoria contínua: conformidade, logs e auditoria

Visão geral da Governança de IA para não-técnicos

🎯 Governança de IA: visão geral para não-técnicos

Imagine a IA como uma ferramenta poderosa em um forno de alta precisão. A governança funciona como o manual de operação segura: define quem pode usar, para quê, com quais dados, e como acompanhar os resultados. Em termos simples, governança de IA é o conjunto de políticas, responsabilidades e controles que garantem que o uso de IA seja ético, confiável e alinhado aos objetivos da organização. Ela não é oposição à inovação; é o motor que transforma inovação em resultados consistentes e auditáveis.

Ao falar de governança, destacamos quatro pilares: dados, prompts, outputs e auditoria. Dados precisam ser tratados com privacidade, consentimento e controle de qualidade; prompts devem ser gerenciados com versionamento e clareza; outputs precisam de avaliação de qualidade; e trilhas de auditoria registram decisões, entradas e alterações para que seja possível reproduzir resultados ou identificar falhas. Além disso, a conformidade com LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados) não é apenas uma exigência legal, mas uma prática de responsabilidade com usuários e clientes (1).

Neste módulo, lembraremos cursos anteriores sobre qualidade de dados e introduziremos a importância de manter logs úteis e acessíveis. A governança não é apenas sobre políticas; é sobre transformar prática cotidiana em hábitos que protegem informações, promovem confiança e facilitam melhoria contínua. Para começar, crie um mapa simples de fluxo de dados do seu fluxo de atendimento: quais dados entram, quais prompts são usados, onde ocorre a transformação, quais saídas são geradas, e onde registramos decisões (auditoria) (2).

Dados, privacidade e trilhas de auditoria: políticas e conformidade prática

🔎 Dados, Privacidade e Auditoria na prática

Privacidade e proteção de dados não são apenas conformidade legal; são elementos centrais para construir confiança com usuários. LGPD orienta que dados pessoais sejam coletados com finalidade específica, com consentimento quando aplicável, e com retenção adequada. Em IA, isso se traduz em práticas como minimização de dados, anonimização quando possível, e rastreabilidade de decisões (1).

Para manter trilhas de auditoria úteis, documente origens de dados, fluxos de transformação, decisões tomadas pelo modelo e critérios usados para avaliação de resultados. Registre versões de prompts e fluxos, bem como quaisquer alterações aprovadas ou revertidas (rollback) quando necessário (2). A governança de dados entre plataformas exige cuidado com duplicação de dados sensíveis e registro de origens para evitar inconsistências.

Princípios-chave que vamos aplicar neste submódulo: consentimento explícito quando exigido, finalidade limitada ao atendimento ao usuário, retenção mínima de dados, e acesso restrito a logs para equipes autorizadas. Ao criar trilhas de auditoria, pense em como alguém de outra área poderia revisar o fluxo sem depender de você, mantendo a clareza e legibilidade dos logs (3). Em termos práticos, desenvolva checklists de verificação de privacidade para cada fluxo de atendimento: quais dados serão usados, onde serão armazenados, por quanto tempo e quem pode acessar.

PDCA, logs e melhoria contínua na governança de IA

🧭 PDCA e Melhoria Contínua

Para sustentar uso responsável e confiável de IA, adotamos o ciclo PDCA: Planejar, Fazer, Checar e Agir. Na prática, isso significa planejar políticas de governança e critérios de qualidade; executar fluxos com logs e controles; checar resultados por meio de métricas e auditorias; e agir para ajustar políticas, fluxos e treinamentos com base no feedback. Este ciclo gera melhoria contínua e governança ágil, adaptável a mudanças regulatórias e tecnológicas (1).

O planejamento envolve estabelecer padrões de qualidade, critérios de aprovação para alterações em prompts e fluxos, e definições de responsabilidades. Fazer refere-se à implementação prática: registrar logs claros, manter versões de prompts, documentar alterações e manter trilhas de auditoria acessíveis. Checar envolve métricas de desempenho, conformidade e satisfação do usuário, com revisões periódicas. Agir é a etapa de melhoria: atualizar políticas, realizar rollbacks quando necessário e documentar decisões (2).

Como parte deste submódulo, apresentamos um exercício prático: criar um plano de governança para um fluxo de atendimento a dúvidas que utilize ChatGPT, Gemini e Claude, definindo responsáveis, métricas de qualidade, pontos de verificação humana e critérios de escalonamento. O objetivo é transformar teoria em prática cotidiana, assegurando uso responsável e alinhado às políticas da organização e à privacidade dos usuários.

🎯 Exercícios