AI Governance & Risk Management I

O vocabulário e o modelo mental sobre os quais o restante da certificação se apoia: como governança de IA, gestão de riscos e conformidade se diferenciam, risco versus dano, os atores em uma cadeia de valor de IA, as características de uma IA confiável e os tipos de instrumentos de governança disponíveis.

Como o risco de IA é gerenciado na prática: o ciclo governar, mapear, medir e gerenciar, o processo identificar-analisar-avaliar-tratar, a caracterização e o tratamento de riscos, e os riscos concretos da era da IA — riscos de modelos generativos, riscos agênticos, riscos de segurança, deriva de modelos e supervisão humana como controle.

Os instrumentos que regulam a IA e como se relacionam entre si: os níveis de risco e os tipos de obrigação do EU AI Act, a ISO/IEC 42001 e suas normas complementares, o NIST AI Risk Management Framework e o padrão que emerge em outras jurisdições. Abordados sob a perspectiva de estrutura e obrigações, e não como aconselhamento jurídico.

Governança ao longo do ciclo de vida da IA: responsabilização em cada etapa, avaliação de impacto de sistemas de IA, documentação técnica e proveniência, supervisão humana de sistemas em produção, resposta a incidentes e monitoramento pós-mercado, IA de terceiros e contratada, descontinuação responsável e responsabilização em fluxos de trabalho agênticos.

A camada humana e organizacional: os princípios de IA responsável, equidade, transparência e privacidade como deveres para com as pessoas afetadas, e como uma função de governança operacional é construída e mantida por meio de papéis, políticas, letramento em IA e cultura.