Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2022 |
Autor(a) principal: |
Brandão, Carlos Eduardo |
Orientador(a): |
Becker, João Luiz |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Palavras-chave em Inglês: |
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Link de acesso: |
https://hdl.handle.net/10438/31888
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Resumo: |
A Inteligência Artificial dissemina-se rapidamente na sociedade e nas organizações, otimizando e automatizando tarefas, acelerando operações e processos de gestão, suportando decisões, habilitando novos produtos e transformando negócios. A crescente capacidade da IA para aprender, adaptar-se e interagir com o ambiente, de forma autônoma, interconectada e dinâmica, tornou crucial a sua adoção para garantir a competitividade das organizações. Os impactos advindos desta revolução são evidentes, constituindo importante objeto de estudo na academia e na indústria, no que se refere aos desafios relativos ao seu uso de forma ética, responsável, confiável e segura. Torna-se vital gerenciar os riscos decorrentes da sua adoção. Neste contexto, este trabalho apresenta um framework para a gestão de riscos de IA nas organizações, com base em uma extensa revisão sistemática de literatura, síntese e discussão sobre o tema. Princípios, processos e estruturas para a gestão de riscos de IA são propostos de forma integrada, consistindo em instrumentos valorosos que possibilitarão identificar, mensurar e tratar os riscos inerentes a utilização destas tecnologias, maximizando todo o seu potencial, valor e benefícios. Por fim, novos insights e oportunidades futuras de pesquisa sobre o tema riscos de IA, identificadas ao longo da pesquisa, são apresentados. |