A ascensão da Inteligência Artificial, como uma ferramenta fundamental em diversos setores, tem sido impulsionada pela capacidade de processar e aprender a partir de grandes volumes de informações. 

No entanto, essa dependência dos dados levanta questões sobre privacidade, especialmente diante de regulamentações como a Lei Geral de Proteção de Dados.

Para promover confiança e transparência no uso dessa tecnologia, o primeiro passo é garantir a conformidade com a norma durante esses processos. As organizações precisam adotar medidas rigorosas para assegurar a integridade dos elementos coletados, protegendo-os contra uso indevido. Alguns exemplos de implementação adequadas incluem criptografia, controle de acesso e auditorias regulares.

Em seguida, a transparência deve ser adotada como uma prática diária, informando claramente aos usuários sobre como suas informações serão utilizadas e obtendo consentimento explícito para finalidades específicas, conforme exigido pela LGPD. Lembre-se que indivíduos têm permissão de acessar, corrigir ou excluir seus dados pessoais, e as empresas devem facilitar o exercício desses direitos.

Depois, visando minimizar o risco de identificação de usuário, procedimentos de anonimização e pseudonimização precisam ser inseridos nas corporações. Ao tornar esses aspectos ”desconhecidos” ou substituí-los por identificadores indiretos, as instituições podem preservar a utilidade dos dados para fins de IA enquanto protegem a privacidade.

Por fim, as empresas têm obrigação de desenvolver uma cultura de ética, capacitando colaboradores sobre as legislações existentes, estipulando responsáveis pela proteção de dados e incorporando princípios morais em todas as etapas do ciclo de vida da tecnologia, desde o design até a implementação e avaliação contínua.