事实是：根据2024年底的研究，巴西至少98%的企业已将人工智能纳入其商业战略。然而，问题在于，只有25%的企业宣称已准备好实施人工智能。其余企业则面临基础设施限制、数据管理和专业人才短缺等困境。但这并不意味着剩下的75%的企业正在等待理想的条件来推进其项目：相反，这些企业正在持续实施这项技术。
问题在于，根据 Qlik 与 ESG 合作发布的最新全球报告，只有五分之一的公司能够将人工智能融入其业务。此外，只有 47% 的公司报告称已实施数据治理政策。这些数字是全球性的——巴西的统计数据如果更高也不足为奇。尽管人工智能目前仍处于孤立应用阶段，且该技术的“切入点”通常是客户服务，但财务、监管和声誉风险仍然存在。
那些选择在未做好充分准备的情况下实施人工智能的公司将面临诸多障碍。案例研究表明，管理不善的算法可能会加剧偏见或损害隐私，从而造成声誉和财务损失。人工智能治理不仅仅是一个技术问题，也是一个执行和尽职调查的问题：如果没有明确的战略，风险会与机遇同步增长——从隐私泄露和数据滥用，到不透明或带有偏见的自动化决策，最终导致信任危机。
监管压力与合规：人工智能治理的基础
建立人工智能治理的需要不仅仅来自商业方面：新的法规正在涌现，并且进展迅速，包括巴西。
2024年12月，联邦参议院批准了第2338/2023号法案，该法案提出了人工智能监管框架，并制定了负责任使用指南。该法案采用类似于欧盟的基于风险的方法，根据人工智能系统损害基本权利的可能性对其进行分类。诸如自主武器算法或大规模监视工具等风险过高的应用将被禁止，而生成型和通用型人工智能系统则必须在进入市场前进行风险评估。
此外，还提出了透明度要求，例如要求开发人员披露在训练模型时是否使用了受版权保护的内容。同时，目前正在讨论赋予国家数据保护局（ANPD）在协调国家人工智能治理方面的核心作用，并利用现有的数据保护框架。这些立法举措表明，企业很快将对人工智能的开发和使用承担明确的义务——从报告实践和降低风险到考量算法的影响。
在美国和欧洲，监管机构加强了对算法的审查，尤其是在生成式人工智能工具普及并引发公众热议之后。《人工智能法案》（AI ACT）已在欧盟生效，其实施计划于2026年8月2日结束，届时该标准的大部分义务将适用，包括对高风险人工智能系统和通用人工智能模型的要求。
透明度、道德和算法问责制
除了法律层面，人工智能治理还涵盖道德和责任原则，而不仅仅是“遵守法律”。企业逐渐意识到，为了赢得客户、投资者乃至整个社会的信任，人工智能使用方式的透明度至关重要。这需要采取一系列内部实践，例如事先评估算法的影响、严格的数据质量管理和独立的模型审计。
实施数据治理政策也至关重要，要仔细筛选和选择训练数据，避免收集到的信息中可能存在的歧视性偏见。
一旦人工智能模型投入运行，公司必须定期对其算法进行测试、验证和审计，并记录所使用的决策和标准。这种记录有两个好处：它有助于解释系统的工作原理，并在出现故障或不当结果时追究责任。
治理：具有竞争价值的创新
一个常见的误解是，人工智能治理会限制创新。恰恰相反，良好的治理策略能够保障创新安全，以负责任的方式释放人工智能的全部潜力。尽早构建治理框架的公司能够在风险演变成问题之前就规避风险，避免返工或丑闻导致项目延误。
因此，这些组织能够更快地从其计划中获得更大的价值。市场证据进一步证实了这种关联：一项全球调查发现，拥有积极的领导层监督AI治理的公司报告称，使用先进的AI技术能够带来更显著的财务效益。
此外，我们正处于消费者和投资者越来越意识到技术道德使用的时代——展示这种对治理的承诺可以使公司在竞争中脱颖而出。
从实际角度来看，拥有成熟治理的组织不仅报告了安全性的提升，也报告了开发效率的提升——高管们指出，由于从一开始就制定了明确的标准，AI项目周期得以缩短。也就是说，如果在设计阶段早期就考虑到隐私、可解释性和质量要求，就能避免后期成本高昂的修改。
因此，治理应作为可持续创新的指南，指导投资方向以及如何负责任地扩展解决方案。通过将人工智能计划与公司的企业战略和价值观相结合，治理可确保创新始终服务于更大的业务和声誉目标，而不是走上一条孤立或可能有害的道路。
制定人工智能治理战略，首先是提升竞争优势的战略举措。在当今的生态系统中，各国和各企业都陷入了技术竞赛，那些充满信心和信誉的创新者才能引领潮流。建立高效治理体系的大公司能够在降低风险和最大化人工智能效益之间取得平衡，而不是为了牺牲一方而牺牲另一方。
最后，人工智能治理不再是可有可无的，而是战略要务。对于大型企业而言，制定治理战略如今意味着定义未来几年人工智能应用的标准、控制措施和价值观。这涵盖方方面面，从遵守新兴法规到建立内部道德和透明度机制，旨在平衡地降低风险并最大化价值。那些迅速采取行动的企业将获得持续创新和良好声誉的回报，并在日益受人工智能驱动的市场中占据领先地位。
