Visão Geral

Este curso aborda os princípios, estruturas e práticas de governança para Inteligência Artificial Generativa em ambientes corporativos. O participante aprenderá a estabelecer políticas, controles, processos e mecanismos de supervisão para garantir o uso seguro, ético, responsável e em conformidade com regulamentações aplicáveis. O curso explora gestão de riscos, segurança, privacidade, compliance, governança de modelos e frameworks organizacionais para adoção sustentável da IA Generativa.

Objetivo

Após realizar este curso, você será capaz de:

• Compreender os princípios de governança aplicados à IA Generativa
• Identificar riscos, desafios e requisitos regulatórios associados ao uso da IA
• Definir políticas, controles e processos de governança para soluções de IA Generativa
• Implementar práticas de gestão de riscos, segurança e proteção de dados
• Avaliar conformidade, transparência e responsabilidade em sistemas de IA
• Estruturar programas corporativos de governança para adoção sustentável da IA Generativa

Publico Alvo

• Executivos e gestores de tecnologia
• Líderes de governança, risco e compliance (GRC)
• Profissionais de segurança da informação
• Arquitetos corporativos e de soluções
• Auditores e especialistas em conformidade regulatória
• Profissionais envolvidos em iniciativas de Inteligência Artificial

Pre-Requisitos

• Conhecimentos básicos sobre Inteligência Artificial e IA Generativa
• Familiaridade com conceitos de governança corporativa e gestão de riscos
• Interesse em compliance, segurança e transformação digital

Conteúdo Programatico

Module 1: Introduction to Generative AI Governance

1. Fundamentals of AI governance
2. Evolution of Generative AI governance
3. Business drivers for AI governance
4. Governance principles and objectives
5. Enterprise AI adoption challenges
6. Building trust in AI systems

Module 2: Governance Frameworks and Operating Models

1. AI governance frameworks overview
2. Governance structures and committees
3. Roles and responsibilities
4. Decision-making models
5. AI governance operating models
6. Enterprise governance integration

Module 3: Risk Management for Generative AI

1. AI risk categories
2. Operational and business risks
3. Model-related risks
4. Reputational and legal risks
5. Risk identification methodologies
6. Risk mitigation strategies

Module 4: Responsible AI Principles

1. Fairness and bias management
2. Transparency and explainability
3. Accountability frameworks
4. Human oversight concepts
5. Ethical decision-making
6. Responsible AI implementation practices

Module 5: Privacy and Data Protection

1. Data governance fundamentals
2. Personal data protection requirements
3. Data lifecycle management
4. Privacy-by-design principles
5. Sensitive data handling
6. Data retention and compliance

Module 6: Security for Generative AI Systems

1. AI security fundamentals
2. Prompt injection risks
3. Data leakage prevention
4. Access control strategies
5. Secure AI architecture
6. Threat monitoring and response

Module 7: Regulatory Compliance and Legal Considerations

1. Global AI regulatory landscape
2. Compliance obligations
3. Intellectual property considerations
4. Legal accountability issues
5. Audit and evidence requirements
6. Regulatory readiness planning

Module 8: Model Governance and Lifecycle Management

1. Model inventory and classification
2. Model approval processes
3. Validation and testing methodologies
4. Monitoring and performance management
5. Model retirement strategies
6. Lifecycle governance practices

Module 9: Third-Party and Vendor Governance

1. Evaluating AI vendors
2. Third-party risk management
3. Contractual considerations
4. Service-level expectations
5. Supply chain governance
6. Ongoing vendor oversight

Module 10: AI Governance Metrics and Auditing

1. Governance KPIs and metrics
2. Audit frameworks and controls
3. Continuous compliance monitoring
4. Governance reporting
5. Internal and external audits
6. Maturity assessments

Module 11: Enterprise AI Governance Implementation

1. Governance program development
2. Policy creation and enforcement
3. Organizational change management
4. Stakeholder engagement strategies
5. Training and awareness programs
6. Scaling governance across the enterprise

Module 12: Practical Labs and Governance Scenarios

1. AI governance framework design workshop
2. Risk assessment exercises
3. Compliance and audit simulations
4. AI policy development activities
5. Enterprise governance case studies
6. Final Generative AI governance project