Por que isso importa agora  Com o avanço do PL 2338/2023, a responsabilidade sobre dados e algoritmos está migrando do campo conceitual para a prática.  Se sua organização utiliza (ou planeja utilizar) inteligência artificial, rastreabilidade, explicabilidade e mitigação de riscos algorítmicos deixam de ser boas práticas recomendadas e passam a ser exigências concretas. A abordagem mais segura e eficiente consiste em tratar a governança de IA como uma camada adicional que se apoia em estruturas consolidadas de governança de dados — incluindo políticas, processos, arquitetura e cultura organizacional já estabelecidos.  Atualização sobre o status regulatório (26 de agosto de 2025)  O Senado aprovou o PL 2338/2023 em 10/12/2024. O texto está agora sob análise na Comissão Especial da Câmara dos Deputados. Esse projeto estabelece um modelo de gestão de riscos e mecanismos de governança inspirados em referências internacionais.  O que muda na prática  Passo a passo: como avaliar conformidade e iniciar sua jornada  1) Realize um inventário de IA e dados Identifique todos os sistemas e fluxos que utilizam IA (internos e de terceiros), dados pessoais ou sensíveis envolvidos, finalidades e bases legais conforme a LGPD.  2) Classifique riscos e impactos Considere o contexto de uso, impactos potenciais, assimetrias de poder, efeitos sobre pessoas ou grupos e criticidade dos processos. Priorize os usos de maior risco (como crédito, RH, saúde e segurança).  3) Conecte governança de dados ao ciclo da IA Garanta presença de catálogo, metadados, linhagem (data lineage), qualidade e validações, controle de acesso e logs desde a origem do dado até a predição.  4) Defina políticas proporcionais ao risco Estabeleça padrões mínimos para dados, modelos e monitoramento, aumentando o rigor conforme o nível de risco.  5) Estruture Avaliações de Impacto Algorítmico (AIA) Inclua objetivo do sistema, bases de dados, métricas de viés e erro, controles, revisão humana e plano de mitigação. Ferramentas de explicabilidade podem ser úteis nesse processo.  6) Assegure explicabilidade e supervisão humana Implemente explicações adequadas ao público afetado e defina claramente quem pode interromper ou revisar decisões automatizadas.  7) Formalize processos de incidentes e auditoria Implemente métricas de desempenho, alarmes, canais de reporte, prazos de resposta (SLAs), trilhas de auditoria e retenção de evidências.  8) Realize due diligence de fornecedores Solicite documentação sobre dados, modelos e testes de IA, contratos com cláusulas de risco e segurança, além de direitos de auditoria.  9) Capacite equipes e comunique as políticas Treine as áreas de produto, jurídico, dados e operações. Alinhe responsabilidades institucionais e individuais.  10) Revise periodicamente Reavalie riscos e controles sempre que houver mudanças relevantes em negócios, dados, modelos ou normas.  Arquitetura orientada à conformidade: guia prático e aplicável  Camada de dados governada  Camada de MLOps/ModelOps  Trilhas e evidências  Dica prática Utilize os controles nativos da nuvem como blocos de construção: catálogo, linhagem, acesso granular, políticas como código e explicabilidade. Complete com processos internos das áreas jurídica, de compliance e produto, além de indicadores de risco.  Como a Kie-Tec contribui nessa transição  A Kie-Tec apoia organizações na construção dessa base estratégica por meio de:  Conclusão  Estar pronto para o PL 2338/2023 não exige reconstruir toda a operação de dados — exige maturidade. Quando governança, arquitetura e MLOps atuam de forma integrada, o compliance se torna uma consequência natural do design. A IA, nesse cenário, passa a ser um multiplicador de valor, e não de risco.  Para avançar com segurança e previsibilidade, comece com um diagnóstico claro e evolua com uma arquitetura desenhada para auditar, explicar e controlar.  Prepare sua empresa para a nova era da Governança de IA.  Com a evolução do PL 2338/2023 e o aumento das exigências regulatórias, a rastreabilidade, a explicabilidade e a mitigação de riscos tornaram-se essenciais. O ponto de partida é avaliar o nível de maturidade da sua organização em governança, arquitetura e inteligência artificial.  👉 Acesse agora seu Diagnóstico de Maturidade em Dados e saiba como alinhar segurança, conformidade e inovação de forma estruturada.  Fale com a Kie-Tec e fortaleça sua estratégia de dados e IA com confiança, eficiência e conformidade.  Referências Regulação e status no Brasil 

Muitas empresas reconhecem que precisam evoluir com dados, mas se deparam com um dilema comum: por onde começar? Algumas iniciam projetos de inteligência artificial sem uma base mínima de qualidade dos dados, outras investem em arquiteturas complexas sem clareza sobre seus objetivos de negócio. O resultado é desperdício de tempo, recursos e, muitas vezes, frustração.  O diagnóstico de maturidade em dados surge como o ponto de partida essencial. Mais do que um checklist técnico, ele ajuda a compreender o estágio atual da organização, mapear riscos, definir prioridades e, principalmente, garantir que esforços sejam direcionados de forma inteligente. 👉 Acesse agora sua avaliação e descubra seu nível de maturidade em dados  Por Que o Diagnóstico É Essencial?  O diagnóstico atua como um mapa estratégico, respondendo a perguntas fundamentais:  Sem esse entendimento, qualquer iniciativa em dados corre o risco de falhar.  O Que Avaliar em um Diagnóstico de Dados  Um diagnóstico estruturado deve contemplar três dimensões centrais:  Governança de Dados  Arquitetura de Dados  Prontidão para IA  Boas Práticas Para Iniciar a Jornada  Antes de investir em grandes projetos, algumas práticas ajudam a estruturar a evolução:  Conclusão  O dilema sobre por onde começar em dados não precisa ser um obstáculo. O diagnóstico oferece a visibilidade necessária para transformar a incerteza em uma trilha estratégica. Ele mostra se a empresa deve priorizar governança, arquitetura ou IA — e em que ordem — para que cada passo seja sólido e gere valor real.  Avançar sem clareza pode trazer riscos maiores que resultados; começar com diagnóstico é investir em segurança, eficiência e estratégia.  Dê o primeiro passo para transformar seus dados em estratégia real. Com o Diagnóstico de Maturidade em Dados da Kie-Tec, sua empresa descobre onde está, identifica riscos, define prioridades e constrói uma rota sólida rumo à Governança, Arquitetura e IA.  👉 Acesse agora sua avaliação e descubra seu nível de maturidade em dados  Fale com a Kie-Tec e comece sua jornada de evolução em dados com segurança e inteligência.  Referências 

Em um cenário onde dados se tornaram ativos valiosos e sensíveis ao mesmo tempo, entender o grau de maturidade da sua empresa no uso e na gestão dessas informações deixou de ser um diferencial — virou uma regra do jogo.  Hoje, não basta coletar, armazenar e analisar dados. É preciso garantir qualidade, segurança, governança, conformidade legal e alinhamento com objetivos estratégicos. E isso só é possível quando a organização tem uma visão clara de onde está e onde quer chegar.  Pressões Reais: Regulação e Competitividade  A urgência de se organizar passa por dois vetores principais:  1. Aperto Regulatório  Novas legislações estão impondo responsabilidade direta às empresas pelo uso dos dados. As três que mais afetam o ambiente atual:  Essas normas impõem novos requisitos operacionais, técnicos e éticos. Ignorá-las pode resultar em multas, perda de credibilidade ou paralisação de projetos.  2. Inovação e Competitividade com Dados  Empresas que não estruturam seus dados não conseguem escalar iniciativas de IA, automação, analytics e personalização.  Segundo a McKinsey, apenas 30% das empresas que iniciam uma jornada de dados conseguem gerar valor de fato com suas iniciativas digitais. Muitas ficam travadas em problemas básicos como:  Por Que Fazer um Diagnóstico de Maturidade?  Antes de pensar em “usar IA”, “fazer mais com dados” ou “implementar um data lake”, a pergunta é: sua empresa está pronta para isso?  Um Diagnóstico de Maturidade em Dados permite:  Como bem pontua a Harvard Business Review, estratégia de dados só funciona quando se conhece o contexto atual e se constrói um plano realista de evolução.  Um Ato Estratégico, Não Técnico  É comum que empresas associem diagnóstico de dados a uma auditoria técnica. Isso é um erro.  O diagnóstico moderno vai além da TI. Ele envolve:  Ao final, o resultado do diagnóstico é uma ferramenta de decisão, não um laudo técnico. Serve para destravar projetos, corrigir falhas invisíveis e orientar os próximos passos de forma assertiva.  Boas Práticas ao Conduzir um Diagnóstico  Conte com a Kie-Tec para Guiar Essa Jornada  A KieTec é especialista em estratégias de dados com visão de negócio. Nosso processo de Diagnóstico de Maturidade entrega:  Mais detalhes sobre nossa abordagem estão disponíveis em: 🔗 https://www.kietec.com.br/lp-triade-assesstment/   Conclusão  Ignorar a maturidade de dados hoje é como dirigir um carro sem painel — você não sabe se está acelerando ou prestes a colidir.  Investir em diagnóstico é um movimento inteligente, estratégico e preventivo. É o primeiro passo para gerar valor de verdade com os dados, protegendo o negócio e potencializando seu crescimento.  E você, já sabe onde sua empresa está nessa jornada?  Sua empresa sabe onde está na jornada de dados? A Kie-Tec realiza diagnósticos completos de maturidade, unindo visão estratégica, frameworks consolidados e foco em resultados práticos — para que sua empresa avance com segurança, eficiência e conformidade no uso dos dados.  Fale com a Kie-Tec e descubra o caminho ideal para transformar dados em valor real!  Referências