6 componentes essenciais de uma estratégia robusta de conformidade com IA

A IA se tornou parte essencial da forma como as empresas desenvolvem e lançam software. Na verdade, 92% das organizações afirmam que seus desenvolvedores usam ferramentas de IA generativa para gerar código de aplicações. Porém, à medida que a adoção se expande para além das equipes de TI e desenvolvimento, as organizações precisam refletir com mais atenção sobre as implicações da IA para a segurança e a conformidade.

Ataques e ameaças de IA estão se tornando mais comuns, expondo empresas despreparadas a riscos maiores. Seja usando um provedor ou modelo consolidado, como a OpenAI e o ChatGPT, ou desenvolvendo uma solução própria, contar com uma estratégia robusta de conformidade e uma postura de segurança sólida é essencial para preparar sua empresa para o futuro.

Com a estratégia certa de conformidade com IA, as empresas podem adicionar uma camada extra de segurança aos sistemas, reduzindo o impacto de um ataque ou violação envolvendo IA e evitando o descumprimento das regras e regulamentações vigentes.

O que é uma estratégia de conformidade com IA?

Uma estratégia de conformidade com IA garante que os sistemas e as ferramentas de IA usados pelas empresas estejam em conformidade com as leis, regulamentações e princípios éticos locais. Ela também abrange o uso interno da IA pelas empresas e seu uso no desenvolvimento de sistemas de IA, como os grandes modelos de linguagem (LLMs).

Como a IA introduz novos riscos relacionados a pessoas, processos e tecnologia, a conformidade não segue uma fórmula única. Uma estratégia abrangente combina políticas claras, práticas criteriosas de gestão de riscos e ferramentas modernas para fortalecer a segurança.

Por que estratégias de conformidade com IA são importantes

Estratégias de conformidade com IA ajudam a proteger as empresas contra riscos, pois as ferramentas e os sistemas de IA são inerentemente inseguros e estão em constante evolução. Muitos usuários não conhecem plenamente os problemas de segurança que a IA pode trazer nem os riscos que novos sistemas e ferramentas representam para a empresa. Sem uma estratégia ou um plano específico, funcionários e usuários podem expor produtos ou empresas, sem perceber, a vulnerabilidades e outros problemas de segurança. Isso pode permitir que agentes mal-intencionados explorem sistemas e ferramentas de IA.

Da mesma forma, se as equipes de desenvolvimento usarem ferramentas de programação com IA sem controles de segurança adicionais, poderão introduzir vulnerabilidades em bases de código e produtos. A conformidade com IA ajuda a evitar esses problemas e protege as empresas contra perdas financeiras ou danos significativos.

A conformidade com IA também é importante para:

• Criar confiança entre clientes, parceiros e principais partes interessadas.

• Promover uma cultura de transparência e responsabilização em torno do uso e do desenvolvimento de IA.

• Proteger dados confidenciais e informações pessoais, além de cumprir as leis de privacidade de dados.

• Acompanhar facilmente a evolução das regulamentações e abordar preocupações de forma proativa, sem comprometer o crescimento ou a escalabilidade.

Regulamentações relacionadas à conformidade com IA

Embora os EUA ainda não tenham leis específicas para sistemas e ferramentas de IA, elas estão sendo elaboradas nos níveis estadual e federal. Também existem estruturas voluntárias, como o AI Risk Management Framework do NIST, que ajudam as empresas a gerenciar os riscos do uso e do desenvolvimento de IA.

Ainda assim, os sistemas e as ferramentas de IA fazem parte do ecossistema de TI das empresas e são frequentemente usados no ciclo de vida de desenvolvimento de software (SDLC), podendo estar sujeitos a estruturas de conformidade e regulamentações estaduais e federais. Isso é especialmente relevante para empresas que atuam em setores altamente regulamentados, como serviços financeiros, saúde e seguros.

Como esses setores estão sujeitos a leis rigorosas de governança de dados e cibersegurança, como a Lei de Portabilidade e Responsabilidade de Seguros de Saúde (HIPAA) e a Lei de Privacidade do Consumidor da Califórnia (CCPA), os sistemas de IA precisam ser projetados e usados considerando privacidade, segurança e proteção.

Além disso, se as empresas operam globalmente ou planejam expandir suas operações, precisam considerar as leis de IA de outros países. Por exemplo, a UE tem o AI Act, que regulamenta o desenvolvimento e o uso de IA. Para entrar no mercado, as empresas precisam cumprir requisitos rigorosos, incluindo sistemas de avaliação e mitigação de riscos, além de documentação detalhada.

6 componentes essenciais de uma estratégia de conformidade com IA

Desenvolver uma estratégia de conformidade com IA não precisa ser uma tarefa assustadora. Embora haja muitos aspectos a considerar na definição de políticas e procedimentos, dividir a estratégia em seis áreas essenciais pode facilitar o gerenciamento.

1. Gestão de riscos

A gestão de riscos é parte fundamental de qualquer estratégia de cibersegurança ou conformidade. Ao gerenciar os riscos de forma ativa, as empresas podem minimizar o impacto de incidentes de segurança e garantir que seus sistemas de IA estejam seguros. As empresas devem:

• Realizar avaliações de risco regularmente: Analise os sistemas de IA com frequência para identificar possíveis riscos e vulnerabilidades. Isso inclui categorizar, priorizar e analisar os riscos para determinar sua gravidade e definir as próximas etapas.

• Implementar procedimentos de mitigação de riscos: As empresas precisam desenvolver e implementar controles para lidar com riscos críticos em sistemas de IA. Entre os procedimentos comuns de mitigação estão mudanças nos processos, políticas ou medidas adicionais de segurança e supervisão humana.

• Usar monitoramento contínuo e ferramentas de segurança: Ferramentas de monitoramento contínuo, como um sistema de gerenciamento de eventos e informações de segurança (SIEM), podem ajudar a detectar vulnerabilidades, ameaças à segurança ou problemas de conformidade nos sistemas de IA e na infraestrutura de TI em geral.

• Desenvolver um plano de resposta a incidentes: As estruturas de conformidade e as regulamentações costumam exigir um plano de resposta a incidentes. Em caso de incidente de segurança, as principais partes interessadas e equipes devem saber que medidas tomar para minimizar seu impacto.

2. Privacidade de dados

A IA é baseada em dados, por isso é necessário proteger dados confidenciais ou privados. Isso é essencial não apenas em setores altamente regulamentados, mas também para evitar que a empresa sofra violações ou outros incidentes graves de segurança.

• Cumprir leis e regulamentações de privacidade de dados: As organizações devem conhecer as regras e regulamentações de privacidade de dados aplicáveis ao seu setor ou região. Ao lidar com dados em sistemas de IA, precisam cumprir essas regulamentações. Isso pode incluir a minimização de dados para reduzir o volume de informações processadas ou coletadas pelos sistemas de IA.

• Adotar medidas sólidas de segurança de dados: As medidas tradicionais de segurança de dados não foram desenvolvidas para sistemas de IA. Em muitos casos, as empresas precisam adotar uma abordagem em várias camadas para garantir a segurança dos dados de IA e a privacidade. Criptografia, controles de acesso, princípios de privilégio mínimo e auditorias de segurança podem proteger os dados usados por sistemas de IA contra acesso não autorizado ou exploração.

3. Governança

Além da privacidade de dados, as empresas devem estabelecer uma estrutura sólida de governança. Ela garantirá a segurança dos dados e a conformidade com as regulamentações, além de orientar o uso adequado e ético da IA.

• Definir limites éticos: As organizações devem definir o que significa usar IA de forma responsável. Esses limites éticos podem orientar as políticas e os procedimentos internos relacionados à IA.

• Desenvolver políticas, procedimentos e documentação internos: Eles devem abranger o uso aceitável da IA e o tratamento de dados. As empresas também devem criar um inventário de materiais de IA (AIBOM) que liste todos os aspectos dos sistemas de IA, incluindo pipelines de dados, procedimentos de treinamento e desempenho operacional.

• Seguir as estruturas de governança existentes: Mesmo que sua organização não seja obrigada a seguir uma estrutura específica, adotar uma pode ser útil. A ISO 42001 é uma norma internacional com requisitos específicos para estabelecer, usar, manter e aprimorar os sistemas de IA que você utiliza ou cria.

• Criar um comitê de supervisão: A supervisão humana é fundamental no uso de sistemas de IA. Ter pessoas revisando processos, projetos, registros e sistemas regularmente reduz os riscos e ajuda a garantir que os sistemas continuem em conformidade.

4. Qualidade dos dados e viés

A IA pode alucinar, e agentes mal-intencionados podem envenenar dados ou realizar outros tipos de injeção de prompt, o que pode afetar a qualidade dos dados, das entradas e das saídas. Diretrizes que definem padrões éticos para garantir que os sistemas de IA funcionem com precisão e consistência podem incluir:

• Revisar e monitorar a qualidade dos dados de forma contínua. A IA depende de dados, por isso a qualidade é fundamental. Revisar a qualidade dos dados pode evitar imprecisões e ciclos de feedback. Também pode ajudar a identificar vieses nos dados de treinamento, que poderiam levar a resultados tendenciosos ou injustos.

• Implementar técnicas de mitigação de vieses. Além de revisar os dados em busca de vieses, as empresas podem reprocessar dados ou usar ferramentas de detecção de vieses para evitar padrões tendenciosos nos sistemas de IA.

5. Treinamento e conscientização

A IA ainda é uma tecnologia relativamente nova, então as organizações não podem esperar que todos os usuários estejam familiarizados com ela. Oferecer treinamento e conscientização sobre sistemas de IA aos funcionários pode ampliar a adoção e ajudar a garantir a conformidade. Essa também é uma ótima forma de adicionar uma camada extra de segurança à sua estratégia. Se os funcionários souberem identificar sinais de mau funcionamento ou problemas de segurança e quais medidas tomar, será possível reduzir o impacto.

O treinamento também promove uma cultura de transparência, responsabilização e uso responsável da IA. Isso facilita muito a implementação de procedimentos de conformidade, limites éticos e políticas internas.

6. Monitorar a conformidade e as regulamentações

É essencial se manter bem informado ao desenvolver sua estratégia de conformidade com IA. As regulamentações e os requisitos de conformidade continuarão mudando à medida que mais empresas adotarem e desenvolverem sistemas de IA. Saber o que está acontecendo e como isso pode afetar sua empresa facilita as transições. Também é uma ótima maneira de manter sua estratégia de conformidade atualizada, em vez de ter que reformulá-la ao entrar em um novo mercado ou quando novas leis forem aprovadas.

Como implementar uma estratégia de conformidade com IA

A abordagem de cada organização será um pouco diferente, dependendo de onde e como a IA é usada. Dito isso, estas são algumas etapas gerais para começar:

1. Apresentar a estratégia de conformidade: Garanta que todos conheçam seu papel, da liderança às equipes de engenharia, jurídico e conformidade.

2. Definir objetivos claros, priorizar a implementação e estabelecer prazos: Comece pelas áreas de maior risco e defina quando as políticas e os treinamentos serão lançados. Itens mais urgentes e de alto risco, como uma estrutura de conformidade obrigatória, podem precisar ser implementados imediatamente ou em um prazo mais curto.

3. Implementar procedimentos adicionais de segurança e gestão de riscos: Uma postura de segurança sólida é uma das partes mais importantes de uma estratégia de conformidade com IA. Adicionar ferramentas de segurança específicas para IA e desenvolver planos de resposta a incidentes voltados para IA ajuda a lidar com problemas de segurança que podem afetar a conformidade.

4. Iniciar ou dar continuidade aos programas de treinamento: Todos os funcionários ou usuários de sistemas de IA devem participar de programas de treinamento ou conscientização. Em geral, esses programas abordam uso responsável, diretrizes da empresa, padrões éticos e segurança e privacidade de dados.

5. Coletar feedback para promover melhorias contínuas: As equipes devem se sentir à vontade para compartilhar feedback sobre o andamento da implementação. Isso ajuda a identificar lacunas na estratégia ou desafios de implementação.

6. Revisar e atualizar a estratégia de conformidade com IA regularmente: Considere fazer revisões trimestrais para garantir que a estratégia continue relevante e eficaz. Manter a estratégia atualizada, mesmo quando não houver mudanças nas regulamentações ou nos requisitos, facilitará sua manutenção ao longo do tempo.

Como a Snyk fortalece sua estratégia de conformidade com IA

Para criar uma estratégia robusta de conformidade com IA e adotar as melhores práticas, uma empresa precisa das ferramentas certas. Snyk, uma plataforma de segurança para desenvolvedores com tecnologia de IA, facilita a integração da segurança em todas as etapas do seu SDLC, incluindo sistemas e ferramentas de IA. A Snyk ajuda você não só a adotar IA com segurança, mas também a atingir suas metas de conformidade, simplificando processos para garantir que você atenda aos padrões globais de segurança.

A Snyk facilita para sua equipe de DevOps aproveitar a IA generativa para aumentar a produtividade sem comprometer a segurança do seu SDLC. Com o Snyk Code, baseado no DeepCode AI, os desenvolvedores podem encontrar, corrigir e priorizar vulnerabilidades no código sem trocar de ferramenta ou perder o contexto, garantindo a segurança tanto do código gerado por IA quanto do código escrito por pessoas. A análise em tempo real e a correção automática do Snyk Code reduzem os riscos para as empresas e levam a segurança para etapas mais iniciais do ciclo de vida do produto, facilitando a conformidade com frameworks, regulamentações e políticas.

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