Gestão de Riscos de IA

Gerencie e investigue falhas em sistemas de IA, resultados inesperados e incidentes de segurança. Análise estruturada de causa raiz, avaliação de impacto e planejamento de remediação para equipes de operações de IA.

Detecte, analise e mitigue viés em sistemas de IA. Obtenha auditorias estruturadas, métricas de equidade e estratégias de remediação acionáveis para uma implantação responsável de IA.

Avalie e gerencie riscos de fornecedores terceiros de IA, APIs e provedores de modelos de base. Estruturas de due diligence, scorecards de fornecedores e controles contratuais de risco para aquisição de IA.

Navegue pelas obrigações éticas da IA, princípios de IA responsável e requisitos regulatórios emergentes. Orientação prática de conformidade para equipes que constroem ou implantam produtos alimentados por IA.

Projete estruturas de governança de IA empresarial alinhadas com a Lei de IA da UE, o NIST RMF e as normas ISO. Políticas, estruturas de responsabilidade e controles de risco para a adoção responsável de IA.

Projete sistemas de monitoramento de produção para modelos de IA — detecção de drift, alertas de desempenho, rastreamento de qualidade de dados e pipelines de observabilidade para operações de IA confiáveis e conscientes de riscos.

Torne os modelos de IA interpretáveis e explicáveis para reguladores, utilizadores e partes interessadas. Orientação especializada em métodos XAI, SHAP, LIME, atribuição de características e documentação de transparência.

Simule ataques adversariais em sistemas de IA para descobrir vulnerabilidades antes da implantação. Orientação especializada em injeção de prompt, jailbreaking e testes de robustez de modelos.

Aplicar os princípios SR 11-7 e de gestão de risco de modelos a sistemas de IA e ML. Estruturas de validação, padrões de documentação e monitorização contínua para indústrias financeiras e reguladas.