Curso de IA Soberana para Organizações Regulamentadas: Controlando Dados, Modelos e Ambientes de Inferência

Fundamentos da IA Soberana

• O que significa IA soberana em organizações regulamentadas
• Impulsionadores comerciais, legais e operacionais
• Áreas-chave de controle: dados, modelos, infraestrutura e operações

Requisitos Regulatórios e Mapeamento de Riscos

• Residência de dados, privacidade e obrigações específicas do setor
• Mapeamento de dados sensíveis aos casos de uso de IA
• Identificação de riscos relacionados a fronteiras transfronteiriças, registros de logs e exposição a terceiros

Governança de Dados, Prompts e Logs

• Governança de prompts e limites de uso aceitável
• Políticas de registro de logs para prompts, respostas e metadados
• Práticas de retenção, redação (redaction), ofuscação e controle de acesso
• Exercício: revisão de um fluxo de dados de IA para identificar lacunas de governança

Opções de Hospedagem de Modelos e Ambiente de Inferência

• Escolhas de implantação via API pública, nuvem privada, on-premise e híbrido
• Fatores decisórios sobre onde os modelos devem ser executados
• Trocas (trade-offs) entre controle, segurança, custo e propriedade operacional

Dependência de Fornecedor e Portabilidade

• Padrões comuns de bloqueio de fornecedor em modelos, ferramentas e plataformas
• Portabilidade por meio de arquitetura modular, interfaces abertas e contratos claros
• Exercício: avaliação de um fornecedor contra critérios de soberania

Modelo de Governança e Planejamento de Ações

• Papéis e responsabilidades em TI, segurança, jurídico e conformidade
• Fluxos de aprovação para casos de uso, modelos e alterações operacionais
• Expectativas de auditabilidade, monitoramento e resposta a incidentes
• Elaboração de um roteiro prático de IA soberana e próximos passos