O que é Governança de IA e Por Que Ela Importa na Moda?

Uma estrutura eficaz de governança de IA se baseia em alguns pilares fundamentais:

• Definição clara de objetivos e limites para o uso da IA
• Participação de times multidisciplinares, como: TI, jurídico, marketing, desenvolvimento de produto e compliance
• Monitoramento contínuo de resultados, com ajustes frequentes nos modelos quando necessário
• Registro de decisões tomadas com base em IA, criando rastreabilidade

O foco deve ser o acompanhamento ativo do desempenho dos modelos. Dados mudam, padrões de consumo mudam, e a IA precisa ser recalibrada para continuar útil e justa. Ferramentas que não evoluem com o mercado tendem a gerar erros, enviesamentos e impactos negativos em escala.

Compliance e responsabilidade para IA

A aplicação de IA precisa estar alinhada a regulamentações existentes como LGPD, GDPR e normas internacionais de ética em tecnologia. Ainda que a legislação específica para IA esteja em fase inicial, boas práticas de governança já se aplicam.

Isso inclui:

• Garantir o consentimento adequado para uso de dados
• Explicar aos usuários como os dados são utilizados por algoritmos
• Ter mecanismos claros de correção quando decisões automatizadas causam problemas

Transparência com stakeholders

Em um cenário de ESG e consumo consciente, consumidores, fornecedores e investidores esperam transparência sobre o uso de tecnologias como a IA.

Por isso, documentar como a IA é usada, e quais os limites impostos, ajuda a construir confiança e diferenciar sua marca como ética e preparada para o futuro.

Casos práticos: exemplos de governança de IA na moda

A governança se torna tangível quando aplicada a usos reais da IA. Veja alguns exemplos comuns no setor de moda:

• Protótipos visuais com IA generativa: é essencial revisar os outputs antes da publicação para evitar imagens enganosas, irreais ou ofensivas. Ter uma curadoria humana é parte da governança.
• Precificação e gestão de inventário: algoritmos de pricing dinâmico precisam considerar justiça entre diferentes regiões ou perfis de consumidores. A governança evita discriminação não intencional.
• Personalização no e-commerce: sistemas de recomendação podem reforçar estereótipos ou excluir perfis de consumidores. A supervisão evita vieses indesejados.

Quem lidera a governança de IA na empresa?

A responsabilidade é coletiva, mas é preciso ter lideranças claras. CIOs, CDOs, diretores jurídicos e heads de produto devem atuar como guardiões estratégicos da IA. A criação de comitês internos para IA, com representantes de várias áreas, é uma boa prática para garantir alinhamento e consistência.

Governança não é um projeto isolado. Ela deve evoluir junto com a maturidade da empresa em tecnologia e inovação.

A governança de IA precisa de uma base: a qualidade dos dados.

Sem dados precisos, atualizados e bem estruturados, algoritmos geram resultados imprecisos, tornam-se difíceis de auditar e comprometem a transparência exigida por regulamentações e expectativas de mercado. Uma base de dados sólida é o que possibilita a rastreabilidade e o controle, pilares fundamentais para a governança de IA em empresas de moda. Para isso, investir em tecnologia não é opcional, mas necessário.

O portfólio da Centric cumpre esse papel ao organizar, centralizar e qualificar dados ao longo de todo o ciclo de vida do produto, garantindo que a inteligência artificial opere com segurança, eficiência e dentro dos padrões éticos e legais exigidos pelo mercado.

A governança de IA se torna mais viável quando a tecnologia usada já nasce com critérios de rastreabilidade, explicabilidade e segurança.

Plataformas como a Centric Software® permitem isso ao integrar soluções como:

• Centric PLM™: conecta todas as áreas envolvidas no desenvolvimento de produtos, do conceito ao lançamento, promovendo colaboração, controle e agilidade.
  • Centric AI Fashion Inspiration™: gera ideias exclusivas para acelerar o processo de ideação, treinada em mais de 10 anos de imagens de moda
• Centric Market Intelligence™: ajuda a detectar tendências de consumo e analisar a oferta de produtos, sortimento e preços da concorrência em tempo real.
• Centric Planning™: permite planejar sortimentos, estoques e demanda com mais assertividade e velocidade.
• Centric Pricing & Inventory™: usa IA para identificar o melhor preço por canal, otimizar margens e reduzir perdas com excesso ou falta de estoque.
• Centric Visual Boards™: trazem dados e imagens em tempo real para um espaço de trabalho visual único e acessível para equipes colaborarem e criarem produtos e sortimentos que atendam à demanda.
• Centric PXM™: centraliza e distribui automaticamente as informações de produto para canais de venda digitais, com dados enriquecidos e atualizados.

Com soluções integradas, é mais fácil documentar, monitorar e justificar decisões baseadas em IA, transformando riscos em oportunidades reais.

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