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Founderz: início do Guia de utilização responsável da IA

em colaboração com Microsoft

Ferramenta de equipa · Modelo

Carta de equipa para a IA

Uma página que regista como a equipa aplica os dez princípios: ferramentas aprovadas, classificação de dados, pontos de revisão, fontes, agentes e quem contactar quando algo corre mal.

Princípios envolvidos

Visão geral

Um novo colega deve conseguir consultar que ferramenta pode usar para um ficheiro de um cliente e quem aprova um reembolso. Registe essas decisões da equipa em linguagem clara. Limite a carta a uma ou duas páginas, num local onde toda a equipa a encontre.

O National Cyber Security Centre do Reino Unido recomenda às chefias que partilhem a responsabilidade pela segurança da IA na organização. Use a carta para identificar quem é responsável por cada parte.

Semáforo de dados

A maioria das equipas precisa de uma forma simples de indicar que informação pode entrar em cada ferramenta. Um semáforo funciona bem:

  • Verde: informação pública, adequada para qualquer ferramenta aprovada.
  • Amarelo: informação interna, apenas em ferramentas aprovadas pela organização para esse fim.
  • Vermelho: informação pessoal, confidencial de clientes ou regulamentada, apenas em ferramentas e processos autorizados para esse fim e só o mínimo necessário à tarefa.

Revisão

Reveja a carta quando acrescentar uma ferramenta, um agente ou um novo tipo de dados, após um incidente ou um incidente evitado por pouco e, pelo menos, duas vezes por ano.

O modelo

Cada campo inclui instruções e um exemplo de uma equipa fictícia.

Exemplo fictício: a equipa de sucesso do cliente da Lumen, uma empresa de software inventada.

01Ferramentas de IA aprovadas (princípio 3)

Liste as ferramentas e contas de IA que a equipa pode usar no trabalho e para que serve cada uma. Inclua assistentes integrados em software que já utiliza.

Exemplo fictício

O assistente de trabalho da Lumen, abrangido pelo contrato da empresa, para rascunhos, resumos e pesquisa. O assistente integrado do CRM para notas de contas. Contas pessoais de IA proibidas para informação de clientes.

02Semáforo de dados (princípio 3)

Indique que tipos de informação são verdes, amarelos e vermelhos para a equipa, com exemplos do seu trabalho.

Exemplo fictício

Verde: os nossos artigos públicos de ajuda. Amarelo: planos de desenvolvimento internos e notas da equipa. Vermelho: contratos de clientes, pedidos de apoio com dados pessoais e tudo o que venha dos sistemas de um cliente.

03Pontos de revisão humana (princípio 1)

Liste as tarefas com IA que a equipa repete e o nível de cada uma: a IA redige, a IA propõe, a IA age dentro de limites ou a pessoa faz. Inclua uma ligação para o mapa de pontos de revisão, se existir.

Exemplo fictício

Rascunhos de respostas: a IA redige. Reembolsos e créditos: a IA propõe e uma chefia aprova. Etiquetagem de pedidos: a IA age dentro de limites. Decisões sobre renovações e pessoas: a pessoa faz.

04Onde estão os nossos factos (princípio 2)

Identifique o local oficial e o responsável pelos factos mais usados pela equipa e como comunicar um erro.

Exemplo fictício

Preços: a página Preços 2026, da responsabilidade das operações de receitas. Política de reembolso: a wiki jurídica, da responsabilidade da Marta. Erros: publicar em #source-fixes.

05Agentes que partilhamos (princípio 4)

Liste cada agente partilhado, o seu responsável e onde está a ficha de permissões. Indique quem o pode desligar.

Exemplo fictício

Agente de triagem de pedidos, da responsabilidade do Jon. Ficha de permissões na wiki da equipa. O Jon ou qualquer chefia da equipa podem suspendê-lo.

06Competências e aprendizagem (princípio 5)

Indique como as pessoas mantêm as competências essenciais e como os novos colegas aprendem a usar bem a IA.

Exemplo fictício

Os novos colegas respondem aos primeiros 20 pedidos sem IA e depois com IA. Uma revisão mensal de 30 minutos de um caso feito com IA.

07Decisões (princípio 6)

Indique como a equipa pondera as objeções antes de decidir.

Exemplo fictício

Cada nota de decisão inclui o melhor argumento contra a decisão e a razão para avançar mesmo assim.

08Níveis de verificação (princípio 7)

Indique que resultados recebem uma leitura rápida, verificações pontuais ou verificação completa.

Exemplo fictício

Notas internas: leitura rápida. Respostas a clientes: verificações pontuais de nomes, datas e montantes. Tudo o que seja contratual ou publicado: verificação completa e uma segunda leitura por outra pessoa.

09Normas para o que enviamos (princípio 8)

Acorde normas simples para mensagens e documentos feitos com IA.

Exemplo fictício

Resumo primeiro. Respostas a clientes com menos de 150 palavras. Os rascunhos que ainda precisam de verificação são identificados como rascunhos.

10Divulgação (princípio 9)

Acorde quando a equipa informa clientes, colegas ou o público de que houve participação da IA.

Exemplo fictício

O nosso assistente de conversação apresenta-se como IA. Os artigos de ajuda redigidos com IA são revistos por uma pessoa. As imagens realistas de pessoas são sempre identificadas.

11Quando algo corre mal (princípio 10)

Identifique o contacto para problemas com IA e como a equipa partilha incidentes evitados por pouco sem culpabilização.

Exemplo fictício

Contacto: o responsável pelas operações de apoio. Os incidentes evitados por pouco entram na retrospetiva quinzenal, sem necessidade de nomes.

12Responsável e data de revisão

Identifique quem mantém a carta atualizada e quando a equipa a vai rever.

Exemplo fictício

Responsável: Priya, chefe de equipa. Próxima revisão: daqui a seis meses ou quando acrescentarmos um novo agente.

Fontes

Estas fontes sustentam os factos desta página. Explicamos o que se pode concluir de cada uma e quais são os seus limites. As recomendações são nossas. Ver todas as fontes que utilizamos.

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