O Regulamento Europeu de IA (AI Act) obriga fornecedores e utilizadores de sistemas de IA a garantir um determinado nível de literacia em IA junto do seu pessoal. A ideia subjacente é simples: quem trabalha com um sistema de IA ou baseia decisões nele deve compreender o que o sistema faz, que dados utiliza e onde se encontram os limites da sua fiabilidade. Sem essa compreensão, ninguém consegue avaliar corretamente se um resultado está correto ou se algo está a correr mal.
As obrigações exatas, quem exatamente elas afetam e a partir de quando se aplicam, constam do próprio regulamento e dos documentos de execução correspondentes. Uma vez que os textos e as datas de aplicação podem ser ajustados ou detalhados posteriormente, o estado atual das coisas pode ser consultado nas fontes oficiais da UE e junto das entidades de supervisão que publicam sobre este tema. Esta página descreve o mecanismo, não a data precisa ou o número exato do artigo.
A literacia em IA não é um requisito de diploma nem uma obrigação de curso em si. Trata-se de um resultado funcional: os colaboradores que trabalham com um sistema de IA devem ser capazes de:
O peso desta exigência depende fortemente do nível de risco do sistema. Nos sistemas classificados como de risco elevado, tal como descrito na página sobre IA de risco elevado no local de trabalho, as expectativas em termos de conhecimento, supervisão e documentação são significativamente mais elevadas do que no caso de uma simples ferramenta de apoio a texto ou planeamento.
A literacia em IA está diretamente relacionada com a questão de quais as tarefas que uma organização confia à IA, quais permanecem sob supervisão e quais continuam a ser trabalho humano. É exatamente essa a divisão tripartida que o ftetoai.com avalia por tarefa:
1. a IA executa a tarefa de forma autónoma; 2. a IA executa parcialmente a tarefa, com um colaborador que aprova ou reprova o resultado, fundamentando essa decisão; 3. a tarefa permanece trabalho humano.
A segunda categoria é precisamente onde a literacia em IA é mais necessária. Um colaborador que precisa de aprovar ou reprovar um resultado de IA só o pode fazer de forma significativa se compreender o que o sistema fez e onde normalmente ocorrem erros. Sem essa compreensão, a "supervisão humana" transforma-se numa assinatura sem conteúdo, o que não reduz o risco de erros, mas apenas o desloca.
Esta dependência varia consideravelmente por setor e por tarefa. No comércio grossista intervêm sistemas e riscos diferentes dos da indústria transformadora ou do setor dos transportes: veja, por exemplo, os panoramas de o que a IA pode assumir no comércio grossista, o que a IA pode assumir na indústria transformadora e o que a IA pode assumir no setor dos transportes. A literacia em IA necessária acompanha a tarefa, não o título da função: dois colaboradores com a mesma função podem necessitar de níveis de conhecimento diferentes, dependendo das tarefas apoiadas por IA que efetivamente executam.
As organizações que utilizam sistemas de IA devem, na prática, registar e garantir:
Estes pontos afetam também o tratamento de dados mais amplo em torno dos sistemas de IA. Quando uma tarefa envolve o tratamento de dados pessoais, aplicam-se também as exigências descritas na página sobre o RGPD na automatização de tarefas, além das exigências relativas à própria literacia em IA.
A literacia em IA não constitui base para decisões de pessoal, e esta página não fornece qualquer fundamentação para tal. Se a falta de conhecimento tem consequências para uma função, um cargo ou um vínculo laboral é uma questão sujeita a requisitos legais próprios, nomeadamente no domínio do direito laboral e da participação dos trabalhadores. Esta página não se pronuncia sobre esse aspeto; tal exige aconselhamento próprio, adaptado à situação concreta.
Esta página também não pretende saber quanto orçamento ou quanto tempo de formação a literacia em IA exige numa organização específica. Isso depende do número de sistemas, da sua classe de risco, da complexidade das tarefas e do nível de conhecimento já existente. Quem procurar um número concreto sobre este assunto não o encontrará em textos genéricos, mas sim numa análise das próprias tarefas e sistemas.
Um primeiro passo consiste em identificar claramente quais as tarefas na sua organização que já são executadas com apoio de IA, e quais delas estão sob supervisão versus totalmente automatizadas. Essa distinção torna imediatamente visível onde a literacia em IA tem maior peso.
O quickscan gratuito da ftetoai oferece uma primeira orientação nesse sentido: doze perguntas, sem necessidade de conta, com uma indicação da parte das horas no seu perfil que atualmente pode ser assumida pela IA. O scan de trabalho completo, que aprofunda o nível das tarefas e os requisitos de supervisão, está ainda em construção. O quickscan é uma indicação, não uma verificação jurídica da exigência de literacia em IA na sua organização.
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