Governança, dados e melhoria contínua: logs, auditoria e métricas

⚙️ Governança, logs e melhoria contínua

Como não-técnicos, seguimos princípios de governança para manter responsabilidade e rastreabilidade. O NIST AI RMF descreve funções-chave para a prática: Govern (GOVERN), Map (MAP), Measure (MEASURE) e Manage (MANAGE). Esse arcabouço ajuda a manter uma linha de tempo clara desde a definição do problema até as decisões automatizadas, com registros que permitem auditoria e melhoria contínua (1).

Transparência, explicabilidade e responsabilidade não são apenas termos; são práticas integradas. Devemos documentar como as saídas são geradas, quais dados foram usados, que fontes foram consultadas e como as informações são apresentadas ao público. Quando possível, explique de forma simples para o usuário final o raciocínio por trás de cada decisão, especialmente em contextos organizacionais ou de atendimento ao cliente (2).

Para manter a governança, promovemos o versionamento de prompts, o registro de ações tomadas pelo sistema (logs de operações) e auditorias regulares com checklists. Em termos de impacto, é útil acompanhar métricas como tempo de processamento, precisão de respostas, satisfação do usuário e ROI das automações. A melhoria contínua depende de ciclos curtos de feedback, revisão de saídas e ajuste de prompts para reduzir vieses ou conteúdo inadequado (3).

🧭 Roteiro de governança

  1. Versionar prompts e registrar alterações
  2. Manter logs de ações e decisões automatizadas
  3. Conduzir auditorias periódicas com 2-4 fontes de referência
  4. Medir impacto de automações no tempo e na qualidade do trabalho
graph TD; G[Governança] --> M[Mapear riscos] --> E[Mensurar] --> A[Gerenciar melhorias]

🤔 Reflita Quais métricas são mais relevantes para seu contexto de trabalho? Como você planeja manter um repositório de prompts eficiente?

📚 Fontes

  1. NIST AI RMF – Engage
  2. OECD AI Principles
  3. ICO: AI e Proteção de Dados