Det är ett faktum: företag i Brasilien har införlivat artificiell intelligens i sina affärsstrategier – minst 98 % av dem, enligt forskning som genomfördes i slutet av 2024. Problemet är dock att endast 25 % av organisationerna förklarade sig beredda att implementera AI. Resten lider av infrastrukturbegränsningar, datahantering och brist på specialiserad kompetens. Men det betyder inte att de återstående 75 % väntar på ideala förutsättningar för att driva sina projekt framåt: tvärtom fortsätter dessa företag att implementera tekniken.
Problemet är att endast ett av fem företag kan integrera AI i sin verksamhet – enligt en nyligen publicerad global rapport som utarbetats av Qlik i samarbete med ESG. Dessutom rapporterade endast 47 % av företagen att de implementerade policyer för datastyrning. Dessa siffror är globala – och det skulle inte vara förvånande om den brasilianska statistiken var ännu högre. Och även om AI för närvarande tillämpas i silos, och teknikens "ingångspunkt" vanligtvis är kundtjänst, finns det fortfarande finansiella, regulatoriska och anseendemässiga risker.
Företag som väljer att implementera AI utan ordentlig förberedelse möter många hinder. Fallstudier har visat att dåligt hanterade algoritmer kan vidmakthålla partiskhet eller äventyra integriteten, vilket leder till anseende- och ekonomisk skada. AI-styrning är inte bara en teknisk fråga, utan också en fråga om utförande och due diligence: utan en väldefinierad strategi växer riskerna i takt med möjligheterna – från integritetsintrång och datamissbruk till ogenomskinliga eller partiska automatiserade beslut som skapar misstro.
Regeltryck och efterlevnad: Grunderna för AI-styrning
Behovet av att etablera AI-styrning uppstod inte bara från affärsfronten: nya regleringar dyker upp och framstegen har varit snabba, även i Brasilien.
I december 2024 godkände den federala senaten lagförslag 2338/2023 , som föreslår ett regelverk för AI med riktlinjer för ansvarsfull användning. Lagförslaget antar en riskbaserad metod , liknande den inom Europeiska unionen, där AI-system klassificeras efter deras potential att skada grundläggande rättigheter. Tillämpningar som utgör en alltför stor risk, såsom autonoma vapenalgoritmer eller massövervakningsverktyg, kommer att förbjudas , generativa och generella AI- system kommer att krävas att genomgå riskbedömningar innan de når marknaden.
Det finns också transparenskrav, till exempel att utvecklare måste redovisa huruvida de använde upphovsrättsskyddat innehåll när de tränade modeller. Samtidigt diskuteras det om att tilldela den nationella dataskyddsmyndigheten (ANPD) en central roll i att samordna AI-styrningen i landet, med hjälp av det befintliga dataskyddsramverket. Dessa lagstiftningsinitiativ signalerar att företag snart kommer att ha tydliga skyldigheter gällande utveckling och användning av AI – från rapporteringsrutiner och riskreducering till redovisning av algoritmiska effekter.
I USA och Europa har tillsynsmyndigheter ökat granskningen av algoritmer, särskilt efter populariseringen av generativa AI-verktyg, vilket utlöste offentlig debatt. AI ACT har redan trätt i kraft i EU, och dess implementering är planerad att avslutas den 2 augusti 2026, då de flesta av standardens skyldigheter blir tillämpliga, inklusive krav på högrisk-AI-system och generella AI-modeller.
Transparens, etik och algoritmisk ansvarsskyldighet
Utöver den juridiska aspekten omfattar AI-styrning etiska principer och ansvarsprinciper som går utöver att bara "följa lagen". Företag inser att för att vinna kunders, investerares och samhällets förtroende är transparens om hur AI används avgörande. Detta innebär att man antar en rad interna rutiner, såsom förhandsbedömning av algoritmisk påverkan, rigorös datakvalitetshantering och oberoende modellgranskning.
Det är också avgörande att implementera datastyrningspolicyer som noggrant filtrerar och väljer ut utbildningsdata och undviker diskriminerande fördomar som kan finnas inbäddade i den insamlade informationen.
När en AI-modell väl är i drift måste företaget genomföra regelbundna tester, valideringar och granskningar av sina algoritmer, samt dokumentera beslut och kriterier som använts. Denna dokumentation har två fördelar: den hjälper till att förklara hur systemet fungerar och möjliggör ansvarsskyldighet vid fel eller felaktiga resultat.
Styrning: innovation med konkurrenskraftigt värde
En vanlig missuppfattning är att AI-styrning begränsar innovation. Tvärtom möjliggör en god styrningsstrategi säker innovation och frigör AI:s fulla potential på ett ansvarsfullt sätt. Företag som strukturerar sina styrningsramverk tidigt kan minska risker innan de blir problem, vilket undviker omarbetning eller skandaler som skulle försena projekt.
Som ett resultat får dessa organisationer snabbare utdelning på sina initiativ. Marknadsinformation förstärker detta samband: en global undersökning visade att företag med aktiv ledningstillsyn över AI-styrning rapporterar överlägsna ekonomiska effekter av användningen av avancerad AI.
Dessutom lever vi i en tid då konsumenter och investerare blir alltmer medvetna om den etiska användningen av teknik – och att visa detta engagemang för styrning kan differentiera ett företag från konkurrenterna.
I praktiken rapporterar organisationer med mogen styrning förbättringar inte bara inom säkerhet utan även inom utvecklingseffektivitet – chefer pekar på minskningar av AI-projektcykeltiden tack vare tydliga standarder från början. Det vill säga, när integritet, förklarbarhet och kvalitetskrav beaktas tidigt i designfasen undviks kostsamma korrigeringar senare.
Styrning fungerar alltså som en vägledning för hållbar innovation och vägleder var man ska investera och hur man skalar lösningar på ett ansvarsfullt sätt. Och genom att anpassa AI-initiativ till företagets företagsstrategi och värderingar säkerställer styrning att innovation alltid tjänar de övergripande affärs- och anseendemålen, snarare än att följa en isolerad eller potentiellt skadlig väg.
Att utveckla en AI-styrningsstrategi är framför allt ett strategiskt drag för konkurrenskraftig positionering. I dagens ekosystem, där länder och företag är fastlåsta i en teknologisk kapplöpning, leder de som förnyar sig med självförtroende och trovärdighet vägen. Stora företag som etablerar effektiva styrningssystem kan balansera riskreducering med att maximera AI:s fördelar, snarare än att offra det ena för det andra.
Slutligen är AI-styrning inte längre valfritt utan ett strategiskt imperativ. För stora företag innebär det att skapa en styrningsstrategi nu att definiera de standarder, kontroller och värderingar som kommer att vägleda användningen av artificiell intelligens under de kommande åren. Detta innebär allt från att följa nya regler till att skapa interna etik- och transparensmekanismer, med syfte att minimera risker och maximera värde på ett balanserat sätt. De som agerar snabbt kommer att skörda frukterna i form av konsekvent innovation och ett gott rykte, och positionera sig framåt på en alltmer AI-driven marknad.
