Governança de IA Corporativa: Registro de Modelos e Padrões de Avaliação
Equipes de IA corporativa no início de 2026 estão focadas no controle do ciclo de vida e não apenas no desempenho dos modelos. Registros de modelos, suítes de avaliação e classificação de riscos estão se tornando requisitos padrão.
Por Que Agora?
- Dezenas de modelos e versões exigem propriedade e rastreabilidade.
- Erros de modelos impactam cada vez mais fluxos de trabalho críticos.
- Conformidade e prontidão para auditorias são inegociáveis.
Visão Geral da Stack de Governança
- Model registry: rastreamento centralizado de versões, fontes de dados e notas de uso.
- Evaluation suite: testes automatizados e verificações de regressão.
- Classificação de risco: categorização de risco baseada no uso para cada modelo.
- Monitoramento e logs de auditoria: rastreamento de comportamento e trilhas de incidentes.
O Que Muda na Prática
- Portões de liberação que bloqueiam modelos abaixo dos limites mínimos.
- Filtros de saída para evitar vazamento de dados sensíveis.
- Caminhos de decisão claros entre equipes de produto, segurança e jurídico.
Passos Rápidos para Começar
- Inventariar todos os modelos e definir responsáveis.
- Definir critérios de avaliação para fluxos de trabalho críticos.
- Estabelecer ciclos de revisão e cadência de relatórios.
- Traduzir requisitos de conformidade em verificações técnicas.
Resumo
O crescimento da IA corporativa agora é medido tanto pela maturidade de governança quanto pela qualidade dos modelos. O foco de 2026 é “IA controlável”, não apenas “IA melhor”.