Uso de IA em análise de conformidade e maturidade: prós e contras

IA é o nosso momento. E se você pensa em criar a sua própria inteligência para gerar assessment de maturidade e conformidade, há prós e contras. A ideia deste artigo é detalhar esses benefícios e riscos, e trazer uma sugestão de caminho para utilizar IA da melhor forma para potencializar uma análise.

Quando falamos de Inteligência Artificial (IA), do que estamos falando?

Inteligência Artificial (IA) é um ramo da computação que desenvolve sistemas capazes de simular a inteligência humana. Isso inclui aprendizado, raciocínio, reconhecimento de padrões, tomada de decisões e adaptação a novas situações. A IA utiliza algoritmos e modelos matemáticos para processar grandes volumes de dados e automatizar tarefas complexas.

São vários modelos rodando atualmente:

01. Modelos de Linguagem Natural (NLP – Natural Language Processing)

• GPT (ChatGPT – OpenAI): utilizado para geração de texto, atendimento ao cliente, automação de tarefas e assistentes virtuais.
• Gemini (Google DeepMind): concorrente do GPT, utilizado para pesquisa e integração em produtos Google.
• Claude (Anthropic): focado em segurança e alinhamento ético.
• Llama (Meta): modelo de código aberto usado em pesquisa e desenvolvimento.

02. Aprendizado de máquina e deep learning

• TensorFlow (Google) e PyTorch (Meta): bibliotecas mais populares para treinar redes neurais e modelos de aprendizado profundo.
• Scikit-learn: usado para aprendizado de máquina tradicional, como classificação, regressão e clustering.

03. Visão computacional

• YOLO (You Only Look Once): modelo eficiente para reconhecimento de objetos em tempo real.
• OpenCV: biblioteca amplamente utilizada para análise de imagens e vídeos.
• DALL·E (OpenAI): geração de imagens a partir de descrições textuais.

04. Inteligência Artificial para áudio e voz

• Whisper (OpenAI): transcrição de áudio e reconhecimento de fala.
• Google Speech-to-Text e Amazon Transcribe: serviços de reconhecimento de voz usados em call centers e assistentes virtuais.
• ElevenLabs e Play.ht: IA para síntese de voz hiper-realista.

05. IA para segurança da informação

• Darktrace: IA para detecção de ameaças cibernéticas.
• Microsoft Defender AI: proteção contra ataques com aprendizado de máquina.
• Google Chronicle: análise de ameaças avançada com IA.

06. IA para negócios e atendimento ao cliente

• IBM Watson: aplicações em atendimento, análise de dados e insights corporativos.
• Salesforce Einstein: IA aplicada a CRM para automação de vendas e atendimento.
• Zendesk AI e Intercom: chatbots inteligentes para suporte ao cliente.

07. IA para finanças e investimentos

• Kensho (S&P Global): análises financeiras e previsões de mercado.
• AlphaSense: pesquisa de dados financeiros com IA.
• BloombergGPT: IA especializada no setor financeiro.

08. IA para automação e robótica

• Boston Dynamics (Spot, Atlas): robôs autônomos para tarefas industriais.
• Tesla Autopilot e Waymo (Google): IA para direção autônoma.
• RPA (UiPath, Automation Anywhere, Blue Prism): automação de processos empresariais com IA.

Há uma infinidade de possibilidades de utilização de IA. E utilizá-la para gerar análise de maturidade exige cuidado. Para que o assessment não seja superficial e realmente apoie a companhia a implementar um plano de ação.

Lembrando que a análise, muitas vezes, não chega a um fim. E o correto é que seja assim, um processo contínuo. Afinal, a tecnologia evolui, processos e controles são modificados, e maturidade precisa estar sempre em avaliação.

Entendendo o assessment de maturidade e conformidade

O que é?

O assessment de maturidade e conformidade é uma avaliação estruturada para medir a evolução dos processos e a aderência a normas e frameworks. Com isso, é possível identificar lacunas e riscos.

Tipos de assessment

• Maturidade: mede a evolução de processos em Segurança da Informação (ISO 27001, NIST), IAM, Governança (COBIT), Riscos (ISO 31000).
• Conformidade: avalia o alinhamento com LGPD, GDPR, PCI-DSS, SOC 2, SOX e outros regulamentos.

Modelos/níveis de maturidade

1. Inicial – processos informais e reativos.
2. Repetível – algumas práticas definidas, mas inconsistentes.
3. Definido – processos padronizados e documentados.
4. Gerenciado – monitoramento e métricas ativas.
5. Otimizado – melhoria contínua e inovação.

Benefícios

• Redução de riscos e maior conformidade regulatória.
• Melhoria da governança e eficiência operacional.
• Preparação para certificações e auditorias.
• Suporte à tomada de decisões estratégicas.

Como então usar a IA no assessment?

Assista à demonstração que fiz ao vivo no RedTalks:

Quais são os prós do uso de IA em assessment?

Eficiência e rapidez

• Reduz o tempo de análise ao processar grandes volumes de dados rapidamente.
• Automatiza a coleta e cruzamento de informações de diversas fontes.

Consistência e padronização

• Evita vieses humanos na interpretação dos resultados.
• Mantém critérios objetivos e padronizados em todas as avaliações.

Escalabilidade

• Pode ser aplicada a múltiplos setores e empresas sem necessidade de grandes equipes.
• Facilita avaliações frequentes e contínuas.

Redução de custos

• Diminui a necessidade de consultores especializados em algumas etapas.
• Automatiza tarefas repetitivas, reduzindo custos operacionais.

E os contras?

Falta de contexto e interpretação crítica

• IA pode não entender nuances organizacionais, culturais e estratégicas.
• Pode gerar recomendações genéricas sem considerar particularidades do negócio.

Dependência da qualidade dos dados

• Se os dados de entrada forem inconsistentes ou incompletos, o resultado será impreciso.
• Pode não detectar problemas subjetivos, como gaps de governança ou cultura organizacional.

Falta de sensibilidade em questões regulatórias e jurídicas

• Algumas conformidades exigem interpretação humana para decisões complexas.
• Pode não captar mudanças regulatórias recentes ou contextos específicos do setor.

Resistência organizacional

• Avaliações feitas apenas por IA podem gerar desconfiança entre stakeholders.
• A ausência de interação humana pode dificultar o engajamento para planos de melhoria.

A IA pode ser uma grande aliada na realização de assessments, trazendo agilidade e precisão. No entanto, seu uso exclusivo pode comprometer a qualidade da análise, principalmente em aspectos estratégicos e subjetivos. O ideal é combinar IA com expertise humana para garantir um diagnóstico completo e ações mais eficazes.

Leonel Conti – diretor de Tecnologia da Redbelt Security