RESUMO DO ARTIGO
Entenda como a governança de IA do Pipefy mitiga riscos, reforça segurança e orienta o uso responsável de Inteligência Artificial nas operações de empresas.
A adoção de Inteligência Artificial (IA) tem se expandido entre as operações de empresas de todos os setores. No entanto, o avanço da tecnologia também ampliou a exposição a riscos éticos, regulatórios e operacionais. Sem critérios claros, modelos orientados por IA podem gerar respostas incorretas, enviesadas ou pouco transparentes, além de dependerem de dados sensíveis inseridos pelos usuários.
Diante desse contexto, a Pipefy estruturou um programa robusto de governança de IA, alinhado ao AI Act da União Europeia e às diretrizes da ISO 42001. A seguir, você confere quais riscos estão em jogo, quais boas práticas ganharam relevância e como o Pipefy mitiga esses riscos em sua plataforma.
Por que a governança de IA se tornou prioridade estratégica no mercado
Com a chegada do AI Act na Europa e a consolidação de normas como a ISO 42001, a governança de IA passou a fazer parte da agenda de conselhos, comitês de risco e auditoria interna. Esses referenciais reforçam a necessidade de mapear riscos por categoria, estabelecer controles proporcionais ao impacto e criar mecanismos de supervisão contínua.
Relatórios recentes da Deloitte apontam que conselhos de administração já tratam IA como tema recorrente em sua supervisão, com foco em riscos e governança. Porém, ao mesmo tempo, muitas organizações ainda estruturam controles de forma fragmentada, o que abre espaço para decisões isoladas e pouco alinhadas às diretrizes de compliance.
Esse movimento afeta diretamente as empresas que utilizam IA em áreas críticas, como concessão de crédito, onboarding de fornecedores, prevenção à fraude ou monitoramento de canais de atendimento. Nessas frentes, risco regulatório e risco de imagem caminham juntos. A ausência de políticas claras, logs auditáveis e trilhas de decisão torna mais difícil responder a questionamentos de auditores, reguladores e até da imprensa.
Diante disso, plataformas que colocam IA responsável no centro da arquitetura ajudam a reduzir essa assimetria. No Pipefy, por exemplo, em vez de tratar risco apenas na camada de políticas, a plataforma já incorpora as melhores práticas diretamente no comportamento e na operação de suas ferramentas e funcionalidades, com mecanismos de supervisão humana, transparência e rastreabilidade.
Principais riscos no uso de IA para pessoas e empresas
Embora a IA ofereça ganhos reais de produtividade, ela também pode gerar prejuízos consideráveis quando aplicada sem critérios estruturados.
Entre os principais riscos, destacam-se:
Riscos às pessoas
Modelos podem influenciar decisões que afetam a vida, a integridade, a saúde e o acesso a oportunidades. Respostas imprecisas ou enviesadas podem restringir autonomia, reforçar desigualdades e gerar tratamentos injustos em determinados processos, como análises de crédito, triagens de candidatos ou priorização de solicitações.
Privacidade e proteção de dados
Comandos (“prompts”) que incluem dados sensíveis, ausência de controles de acesso e uso inadequado de informações pessoais podem resultar em violações legais, danos reputacionais e perda de confiança.
Riscos socioeconômicos e financeiros
Erros em decisões automatizadas podem gerar perdas financeiras, aprovações indevidas, fraudes e impactos em áreas reguladas.
Falta de transparência
Decisões sem explicação minam a confiança e dificultam contestações. Usuários finais ficam sem clareza em relação às etapas em que a IA participou do processo e com base em quais critérios.
Impactos ambientais
Modelos executados de forma excessiva ou sem otimização ampliam o consumo energético e a pegada de carbono, aspecto cada vez mais observado por investidores e reguladores.
Todos esses riscos reforçam a importância de tratar o uso das tecnologias de IA com diretrizes sólidas de segurança, conformidade e supervisão.
Como a Pipefy garante governança de IA na plataforma
O programa de governança de IA da Pipefy segue princípios definidos pelo AI Act e pelas normas ISO relacionadas ao uso responsável de sistemas inteligentes.
Esses princípios foram traduzidos em práticas e mecanismos que orientam o uso dos recursos e funcionalidades de IA dentro da plataforma. A seguir, detalhamos cada um deles:
1. Supervisão humana estruturada
Estruturar checkpoints obrigatórios em fluxos sensíveis; definir rotas de exceção e mecanismos para interromper execuções quando necessário; e, no caso, de decisões críticas, é recomendado padronizar revisões manuais.
2. Qualidade e confiabilidade das respostas
Para reduzir o risco de alucinações nas respostas, sempre realizar uma validação cuidadosa antes de seguir adiante; garantir fundamentação com base em documentos oficiais, regras de negócio e bases internas; e fornecer orientações específicas de prompt para cenários regulados e testes periódicos em diferentes contextos.
3. Privacidade e segurança de dados
Evitar incluir dados sensíveis em prompts; aplicar criptografia; manter a segregação de ambientes; adotar privilégios mínimos; reforçar controles de acesso; e implementar políticas que impeçam o uso de dados de clientes para retreinamento de modelos de terceiros.
4. Transparência e rastreabilidade
Registrar logs detalhados; documentar justificativas; estruturar trilhas de auditoria; e indicar claramente quando a IA está atuando em um fluxo.
5. Mitigação de vieses e igualdade de tratamento
Orientar para reduzir discriminação indireta; testar fluxos em cenários diversos; e adotar práticas que priorizem critérios objetivos antes da automação.
6. Sustentabilidade e eficiência operacional
Oferecer recomendações para evitar execuções desnecessárias; otimizar interações; e adotar modelos com responsabilidade ambiental.
Leia mais: Process Mining e compliance: como mapear riscos e garantir auditoria de ponta a ponta
Boas práticas para usar IA com segurança no Pipefy
| Categoria | Boas práticas recomendadas | Como o Pipefy endereça na prática |
| Supervisão humana | Revisão humana em decisões de alto impacto | Checkpoints obrigatórios |
| Validação de dados | Validações extras para dados e documentos sensíveis | Regras de verificação no fluxo |
| Testes periódicos | Testar cenários variados para detectar vieses | Revisões regulares dos agentes |
| Transparência | Informar usuários afetados por decisões automatizadas | Mensagens indicando ação da IA |
| Proteção de dados | Evitar dados sensíveis em prompts e anexos | Alertas e campos controlados |
| Reversibilidade | Definir caminhos de retorno e revisar logs | Histórico e trilhas de auditoria |
| Colaboração multidisciplinar | Envolver TI, jurídico e compliance na modelagem de fluxos | Revisões conjuntas antes da ativação |
| Casos de uso | Aplicar IA com critérios e revisão em áreas distintas | Crédito e RH com revisão humana final |
No Pipefy, essas práticas oferecem um ambiente seguro e auditável a empresas de todos os tamanhos e setores, para que construam automações inteligentes com Agentes e Assistentes de IA, equilibrando eficiência e responsabilidade.
Leitura complementar: 3 medidas de segurança para considerar antes de instalar Agentes de IA
Pipefy como AI Enabler para o uso seguro e responsável de IA
O Pipefy combina automação low-code/no-code, funcionalidades de IA e uma camada sólida de governança para apoiar empresas que desejam escalar as suas operações com segurança.
A plataforma atua como um verdadeiro AI Enabler, permitindo que as áreas de negócio configurem Agentes de IA, Assistentes de IA e recursos de analytics com autonomia, mas sempre amparadas por controles de segurança, privacidade e compliance.
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