Não vamos fingir que isso é negócios como sempre. No momento em que convidamos a IA para ingressar em nossas equipes de conteúdo – escritores de gotas com almas de silício, ilustradores incansáveis, assistentes de ensino que nunca dormem – também abrimos a porta de uma série de perguntas mais do que técnicas. Eles são éticos. Jurídico. Humano. E cada vez mais, urgente.
Na aprendizagem corporativa, advertising and marketing, educação de clientes e além, as ferramentas generativas de IA estão reformulando como o conteúdo é feito. Mas a cada hora economizada, uma pergunta permanece nas margens: “Temos certeza de que está tudo bem?” Não apenas eficaz – mas lícios, equitativos e alinhados com os valores que reivindicamos defender. Essas são idéias que exploro diariamente agora, enquanto trabalho com as equipes de software program de aprendizado digital da Adobe, desenvolvendo ferramentas para treinamento corporativo, como o Adobe Studying Supervisor, o Adobe Captivate e o Adobe Join.
Este artigo explora quatro grandes questões com as quais todas as organizações devem estar lutando agora, juntamente com alguns exemplos e orientações do mundo actual sobre como pode ser a política responsável nesse corajoso novo cenário de conteúdo.
1. Quais são as preocupações éticas em torno do conteúdo gerado pela IA?
AI é uma imitação impressionante. Pode produzir utensílios fluentes, testes inteligentes e cópia estranhamente na marca. Mas essa fluência é treinada nos ossos da Web: um vasto e às vezes feio registro fóssil de tudo o que já publicamos on-line.
Isso significa que a IA pode – e muitas vezes o faz – apoiar nossas piores suposições:
- Um módulo de contratação que DownRanks retoma com nomes não ocidentais.
- Um chatbot de saúde que assume a brancura é o perfil padrão do paciente.
- Um slide de treinamento que reforça os estereótipos de gênero porque, bem, “os dados dizem isso”.
Em 2023, o Washington Put up e a Liga da Justiça Algorítmica descobriram que as populares plataformas generativas de IA costumavam produzir imagens tendenciosas quando solicitadas com papéis profissionais – sugerindo que a IA não apenas duplicate o viés, pode reforçá -lo com fluência assustadora (Harwell).
Depois, há a questão turva da autoria. Se uma IA escreveu seu módulo de integração, quem o possui? E seus alunos deveriam ser informados de que o treinador quente e com som humano em seu aplicativo de suggestions é realmente um eco inteligente?
Melhor prática? As organizações devem tratar a transparência como um primeiro princípio. Rotule o conteúdo criado por AI. Revise -as com PMEs humanas. Faça a detecção de viés parte da sua lista de verificação de controle de qualidade. Suponha que a IA tenha pontos cegos éticos – porque sim.
2. Como permanecemos legalmente limpos quando a AI escreve nosso conteúdo?
A névoa authorized em torno do conteúdo gerado pela IA é, na melhor das hipóteses, espessamento. Os problemas de direitos autorais são particularmente traiçoeiros. As ferramentas generativas de IA, treinadas em dados da Net raspados, podem reproduzir acidentalmente frases, formatação ou imagens com direitos autorais.
Um processo de 2023 contra o OpenAI e a Microsoft pelo New York Occasions exemplificou a preocupação: alguns resultados da IA incluíram trechos de quase verbatim de artigos de paywalled (Goldman).
Esse mesmo risco se aplica ao conteúdo instrucional, documentação do cliente e ativos de advertising and marketing.
Mas os direitos autorais não são o único perigo:
- Nas indústrias regulamentadas (por exemplo, farmacêuticas, finanças), os materiais gerados pela IA devem se alinhar com os requisitos regulatórios atualizados. Um chatbot que oferece conselhos desatualizados pode desencadear violações de conformidade.
- Se a IA inventar uma persona ou cenário semelhante a uma pessoa ou concorrente actual, você poderá se encontrar flertando com difamação.
Melhor prática?
- Use plataformas corporativas de IA que indicam claramente quais dados de treinamento eles usam e fornecem indenização.
- Saídas de auditoria em contextos sensíveis.
- Mantenha um humano no circuito quando o risco authorized estiver sobre a mesa.
3. E a privacidade de dados? Como evitamos expor informações confidenciais?
Nos contextos corporativos, o conteúdo geralmente começa com dados confidenciais: suggestions do cliente, insights dos funcionários, roteiros de produtos. Se você estiver usando uma ferramenta de IA de nível de consumo e colar esses dados em um aviso-você pode ter feito parte do aprendizado do modelo para sempre.
O OpenAI, por exemplo, teve que esclarecer que os dados inseridos no ChatGPT poderiam ser usados para treinar modelos – a menos que os usuários optaram por sair ou usar um plano empresarial pago com salvaguardas mais rigorosas (céu).
Os riscos não estão limitados a insumos. A IA também pode gerar informações de que “memorizou” se os dados da sua organização fizeram parte de seu conjunto de treinamento, mesmo indiretamente. Por exemplo, um pesquisador de segurança descobriu que o ChatGPT oferece trechos internos de código da Amazon quando perguntado da maneira certa.
Melhor prática?
- Use ferramentas de IA que suportem implantação privada (native ou VPC).
- Aplique controles de acesso baseados em função a quem pode solicitar o que.
- Anonimize dados antes de enviá -los para qualquer serviço de IA.
- Eduque os funcionários: “Não cole nada na IA que você não compartilharia no LinkedIn”.
4. Que tipo de IA estamos realmente usando – e por que isso importa?
Nem toda a IA é criada igual. E saber com que tipo você está trabalhando é essencial para o planejamento de riscos.
Vamos classificar o baralho:
- AI generativa cria novo conteúdo. Ele escreve, desenha, narra, códigos. É a categoria mais impressionante e mais volátil – propensa a alucinações, questões de direitos autorais e minas terrestres éticas.
- IA preditiva analisa os dados e prevê tendências – como quais funcionários podem agitar ou quais clientes precisam de suporte.
- Classificação da IA Classifica as coisas em baldes – como marcar conteúdo, segmentar alunos ou priorizar os ingressos de suporte.
- AI conversacional Ponha seus chatbots, fluxos de suporte e assistentes de voz. Se não supervisionado, ele pode facilmente sair do Script.
Cada um deles vem com diferentes perfis de risco e necessidades de governança. Mas muitas organizações tratam a IA como um monólito – “Estamos usando ai agora” – sem perguntar: Que tipo, com que finalidade e sob o que controla?
Melhor prática?
- Mix sua ferramenta de IA com o trabalho, não o hype.
- Defina diferentes protocolos de governança para diferentes categorias.
- Treine suas equipes de L&D e jurídicas para entender a diferença.
O que os líderes empresariais estão realmente dizendo
Este não é apenas um exercício teórico. Os líderes são desconfortáveis - e cada vez mais vocais sobre isso.
Em um relatório do Gartner de 2024, 71% dos executivos de conformidade citaram “Ai Alucinações de AI” como um risco de destaque para seus negócios (Gartner).
Enquanto isso, 68% dos CMOs pesquisados pela Adobe disseram que estavam “preocupados com a exposição authorized de materiais de advertising and marketing criados pela AI” (Adobe).
O presidente da Microsoft, Brad Smith, descreveu o momento atual como um pedido de “corrimão, não os freios” – as empresas que avançam, mas com restrições deliberadas (Smith).
O Salesforce, em suas diretrizes de “confiança na IA”, se comprometeu publicamente a nunca usar os dados do cliente para treinar modelos generativos de IA sem consentimento e construiu suas próprias ferramentas Einstein GPT para operar dentro de ambientes seguros (Salesforce).
O tom mudou: de maravilha para cauteloso. Os executivos desejam a produtividade, mas não os processos. Eles querem aceleração criativa, sem ruína de reputação.
Então, o que as empresas devem Na verdade Fazer?
Vamos aterrar esse turbilhão com algumas apostas claras no chão.
- Desenvolver uma política de uso de IA: Cubra ferramentas aceitáveis, práticas de dados, ciclos de revisão, padrões de atribuição e expectativas de transparência. Mantenha -o público, não enterrado em Legalese.
- Risco de segmento por tipo de IA: Trate a IA generativa como uma arma de paintball carregada – infun e colorida, mas bagunçada e potencialmente dolorosa. Enrole -o em críticas, logs e isenções de responsabilidade.
- Estabelecer um fluxo de trabalho de revisão e atribuição: Inclua PMEs, Authorized, DEI e marca em qualquer processo de revisão para treinamento gerado pela IA ou conteúdo voltado para o cliente. Rotule claramente o envolvimento da AI.
- Invista em infraestrutura de IA privada ou confiável: Enterprise LLMS, implantações VPC ou ferramentas de IA com garantias contratuais sobre manuseio de dados valem seu peso no tempo de atividade.
- Educar seu povo: Anfitrião sessões de Brown-Bag, publique Guias de Immediate e inclua a alfabetização da IA na integração. Se sua equipe não conhece os riscos, eles já estão expostos.
Resumindo:
AI não está indo embora. E honestamente? Não deveria. Há mágica nele – um potencial estonteante para escalar criatividade, velocidade, personalização e perception.
Mas o preço dessa magia é a vigilância. Guardrails. A disposição de questionar o que podemos construir e se deveríamos.
Então, antes de deixar os robôs escrever seu módulo de integração ou projetar seu próximo slide deck, pergunte a si mesmo: quem está dirigindo este navio? O que está em jogo se eles entendem errado? E como seria se construíssemos algo poderoso – e responsável – ao mesmo tempo?
Esse é o trabalho agora. Não apenas construindo o futuro, mas mantê -lo humano.
Trabalhos citados:
Adobe. “Executivos de advertising and marketing e pesquisa de prontidão da IA”. Adobe, 2024, https://www.adobe.com/insights/ai-marketing-survey.html.
Gartner. “Os principais riscos emergentes para os líderes de conformidade”. Gartner, Q1 2024, https://www.gartner.com/en/paperwork/4741892.
Goldman, David. “O New York Occasions Sues Openai e Microsoft sobre o uso de trabalhos protegidos por direitos autorais”. CNN, 27 de dezembro de 2023, https://www.cnn.com/2023/12/27/tech/nyt-sues-openai-microsoft/index.html.
Harwell, Drew. “Os geradores de imagens da AI criam preconceitos raciais quando solicitados com empregos profissionais.” The Washington Put up, 2023, https://www.washingtonpost.com/know-how/2023/03/15/ai-image-generators-bias/.
Céu, Will Douglas. “O ChatGPT vazou código interno da Amazon, afirma o pesquisador”. MIT Expertise Assessment, 2023, https://www.technologyreview.com/2023/04/11/chatgpt-leaks-data-amazon-code/.
Salesforce. “Ai confia nos princípios.” Salesforce, 2024, https://www.salesforce.com/firm/news-press/tales/2024/ai-trust-principles/.
Smith, Brad. “Ai guardra corrimão não freios: endereço de palestra.” Cúpula de regulamento da Microsoft AI, 2023, https://blogs.microsoft.com/weblog/2023/09/18/brad-smith-ai-guardrails-not-brakes/
