Com o desenvolvimento de tecnologias avançadas como inteligência artificial e aprendizado de máquina, a análise de grandes volumes de dados tornou-se não apenas possível, mas também uma fonte valiosa de insights e descobertas. A mineração de dados abrange desde a detecção de fraudes até a otimização de processos empresariais. No entanto, esse campo não está isento de desafios éticos e técnicos que exigem uma abordagem cuidadosa e responsável.

Projetos práticos exemplificam a aplicação dessas técnicas, como a detecção de fraudes em dados de vendas, evidenciando as possibilidades de descoberta de insights valiosos para as organizações. Entretanto, ao mesmo tempo em que as possibilidades são empolgantes, surgem questões como a proteção de dados e a preservação dos direitos de propriedade intelectual. Essas considerações são ainda mais prementes diante da tendência em direção aos condomínios digitais, onde a engenharia de princípios sociais se torna vital para garantir o uso responsável das tecnologias de mineração de dados.

Além disso, a avaliação de riscos nos negócios emerge como um desafio significativo, demandando dados precisos e modelagem adequada. Nesse sentido, a inteligência artificial surge como uma aliada poderosa, capaz de aprimorar os processos de avaliação de riscos e melhorar a tomada de decisões empresariais, o que torna ainda mais necessário garantir a transparência e a responsabilidade no desenvolvimento e implementação desses modelos, a fim de mitigar possíveis impactos negativos.

Esse texto foi gerado a partir de insights do módulo de Inteligência Artificial dado pelo sócio Ricardo Santana na aula inaugural da Risk University Executive, programa pioneiro e completo sobre GRC que tem mais de uma década de tradição e já formou cerca de 900 profissionais. Mais informações aqui: https://kbs.kpmg.com.br/risk-university