Checklist de Governação de IA Empresarial

Cada fonte de dados usada por IA precisa de dono funcional, dono técnico e regras de ciclo de vida. Ambiguidade de responsabilidade é um dos maiores fatores de risco em compliance.

Em produção, também é necessário definir quem aprova alterações, quem valida qualidade e quem responde por desvios de resultado.

Nem todos os perfis devem aceder a prompts, dados sensíveis ou outputs completos. Use permissões por função e ambiente com princípio de menor privilégio.

Faça revisões periódicas de acessos e revogação automática para contas sem uso. Isto reduz superfície de ataque e simplifica auditorias.

Registe quem executou cada modelo, versão, dados utilizados e resultado gerado. O trilho deve ser consultável por segurança e compliance sem depender de engenharia.

Trate mudanças por criticidade. Ajustes em sandbox e alterações em modelos de produção não devem seguir o mesmo nível de aprovação.

Governança eficaz é rotina, não documento isolado. Faça revisões periódicas de drift, erros críticos, latência e alertas de segurança.

Quando um indicador sai do limite, ative ações previamente aprovadas: rollback, revisão humana obrigatória ou suspensão temporária.