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

🎯 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).