A Governança de IA tornou-se uma das capacidades mais críticas para organizações que desejam inovar com segurança, garantir conformidade e escalar soluções de IA de forma sustentável.

Este curso avançado foi projetado para líderes, gestores, compliance, jurídico, TI, risco, auditoria e consultores que desejam:

• Entender profundamente os 7 Pilares de Governança de IA da AI ROCKS
• Dominar o assessment completo, com critérios de maturidade claros
• Implementar fluxos, políticas, controles e guardrails reais
• Avaliar sua empresa e outras (consultoria)
• Sair do curso com um diagnóstico preliminar e um plano de ação de 90 dias

O curso combina teoria aplicada + prática intensa + framework AI ROCKS.

Este curso é ideal para quem deseja

• Implementar governança de IA alinhada ao negócio
• Evitar riscos regulatórios, operacionais, jurídicos e reputacionais
• Criar estruturas formais de controle, padrões e políticas
• Avaliar casos de uso com rigor
• Guiar lideranças e times em IA responsável
• Entregar diagnósticos profissionais de maturidade em IA

O que você vai aprender (versão revisada e aprofundada)

Os 7 Pilares — com profundidade técnica, operacional e estratégica

1. Estratégia & Patrocínio

• Avaliação de aderência ao plano estratégico
• Estruturação de sponsors e governança executiva
• Orçamento, metas e indicadores estratégicos
• Critérios para aprovar ou reduzir escopo de iniciativas

Output: Mapa de alinhamento estratégico + nível de sponsorship.

2. Políticas & Compliance

• Como construir políticas internas de IA
• Uso aceitável, segurança do conteúdo, privacidade (LGPD)
• Controles regulatórios obrigatórios (AI Act, NIST, Banco Central, ANPD)
• Critérios formais de aprovação de casos

Output: Rascunho da Política de Uso de IA da empresa.

3. Gestão de Dados (Data Governance aplicada à IA)

• Qualidade, linagem e prontidão dos dados
• Minimização de dados e princípio do “menor privilégio”
• Catálogo de dados, taxonomia e classificação
• Riscos de vazamento e acesso indevido em prompts

Output: Mapa de fontes, riscos e lacunas de dados para IA.

4. Risco & Segurança (AI Security)

• Classificação de risco por caso de uso
• Riscos técnicos: alucinação, deriva, viés, robustez
• Riscos organizacionais: impacto operacional, decisões incorretas
• Proteções mínimas: logging, monitoramento, aprovação humana

Output: Matriz de risco (Impacto × Probabilidade × Exposição).

5. Ciclo de Vida de Modelos (LLMOps/MLOps)

• Versionamento, testes, rollback e monitoramento
• Critérios de aceitação antes de ir para produção
• Monitoramento contínuo → deriva, performance, custo
• Sandbox, PoC, piloto e rollout controlado

Output: Fluxo de MLOps/LLMOps adaptado para a empresa.

6. Ética & Impacto (menos V.I.C.A.S; mais técnica)

• Anti-discriminação e mitigação de vieses
• Impacto social, ambiental e reputacional
• Transparência e explicabilidade
• Critérios éticos de aprovação

Output: Checklist ético + matriz de impacto.

7. Métricas & Auditoria Contínua

• KPIs de modelo, negócio e risco
• Trilhas de auditoria
• Indicadores para quick wins, estruturantes e estratégicos
• Estruturas para auditoria interna e externa

Output: Pacote de métricas e indicadores essenciais.

Ao final do curso você será capaz de

• Avaliar qualquer empresa usando o assessment de 7 pilares
• Construir políticas internas de governança
• Criar fluxos e controles robustos para aprovação de casos de uso
• Mapear riscos e alinhar projetos ao planejamento estratégico
• Diagnosticar maturidade de governança de IA
• Atuar em comitês de IA, auditorias internas e conformidade
• Implementar guardrails e frameworks de segurança
• Guiar líderes e times com confiança e clareza
• Entregar um relatório inicial de governança (nível consultoria)

 

AULA 1 — 3 horas

Fundamentos + 7 Pilares (Metade Teoria, Metade Assessment Real)

1. O que é governança moderna de IA
• Riscos operacionais, jurídicos e reputacionais
• Por que IA exige governança distinta
• Principais falhas de empresas (exemplos reais)
2. Mergulho profundo nos 7 Pilares
• Critérios de avaliação
• Perguntas-chave por pilar
• Níveis de maturidade (Inicial → Intermediário → Avançado)
3. Mini-assessment individual (PRÉ TRABALHO PARA AULA 02)
• Cada aluno avalia seus 7 pilares
• Geração automática de “mapa de calor de governança”
4. Discussão em grupos
• Comparação de maturidade
• Priorização dos 3 pilares críticos da empresa
5. Checklist ético essencial
• Anti-discriminação
• Segurança
• Privacidade
• Transparência

 

AULA 2 — 3 horas

Fluxo de Aprovação + Guardrails + Workshop Final (Assessment da Empresa)

1. Fluxo de aprovação
• Ideação
• Triagem de risco
• PoC + guardrails
• Avaliação jurídica/ética
• Produção + monitoramento
• Papéis formais (Sponsor, DPO, TI, Jurídico, LLMOps)
2. Guardrails essenciais
• Segurança
• Dados
• Operação
• Ética
• Auditoria
3. Construção de políticas internas de IA
• Política geral
• Política de dados
• Política de agentes
• Política de copilotos
4. Workshop Final — Assessment Real da Empresa
   Os alunos produzem:
• Mapa de maturidade dos 7 pilares
• Mapa de risco
• Esboço da política interna
• Fluxo de aprovação
• Lista de guardrails
• Portfólio priorizado
• Plano de ação de 90 dias
5. Atividade final (nível consultoria):
• Alunos avaliam uns aos outros
• Constroem diagnóstico cruzado
• Entregam relatório preliminar de governança