Política de Governança de IA Responsável
Versão 1.0
Syntari International, Inc.
Data de Vigência: 23 de fevereiro de 2026
855 Boylston Street, Suite 1000
Boston, MA 02116
Contato:
legal@syntari.ai
ai-governance@syntari.ai
Direitos autorais © 2026 Syntari International, Inc.
Índice
● 1. Propósito e Escopo
● 2. Princípios de Ética em IA
● 3. Estrutura de Classificação de Risco de IA
● 4. Governança de Fornecedores de IA de Terceiros
● 5. Governança de Dados para IA
● 6. Gestão do Ciclo de Vida do Modelo
● 7. Viés e Justiça
● 8. Transparência e Explicabilidade
● 9. Supervisão Humana
● 10. Resposta a Incidentes para IA
● 11. Conformidade e Alinhamento Regulatório
● 12. Auditoria e Responsabilidade
● 13. Treinamento e Conscientização
● 14. Histórico de Versões e Cronograma de Revisão
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Objetivo e Escopo
Esta Política de Governança de IA Responsável estabelece a estrutura para o desenvolvimento, implantação e gerenciamento contínuo de recursos de inteligência artificial (IA) na plataforma Syntari. A política se aplica a todas as capacidades, serviços e funcionalidades impulsionados por IA oferecidos aos nossos clientes nas indústrias de seguros, gestão de ativos e serviços financeiros.
1.1 Objetivos de Governança
● Garantir o desenvolvimento e a implantação éticos e responsáveis de sistemas de IA
● Estabelecer mecanismos de responsabilidade claros para decisões e resultados impulsionados por IA
● Manter a confiança do cliente por meio de práticas de IA transparentes e explicáveis
● Proteger a privacidade e a segurança dos dados dos clientes em todos os processamentos de IA
● Identificar e mitigar riscos associados a sistemas de IA antes da implantação
● Garantir conformidade com os marcos regulatórios aplicáveis, incluindo a Lei de IA da UE
● Fornecer mecanismos para supervisão e intervenção humana em decisões de IA de alto risco
1.2 Escopo de Cobertura
Esta política governa todos os recursos de IA dentro da plataforma Syntari, incluindo, mas não se limitando a:
● Recursos alimentados por provedores de IA de terceiros (Anthropic/Claude, OpenAI/GPT, Google/Gemini)
● Processamento e análise de dados utilizando modelos de IA
● Sistemas de tomada de decisão automatizada com impacto potencial no cliente
● Recomendações e conteúdos gerados por IA
● Ferramentas e recursos de IA voltados para o cliente e internos
● Modelos personalizados ou implementações afinadas -
Princípios Éticos da IA
A Syntari IA está comprometida com os seguintes princípios éticos no design, desenvolvimento e implantação de todos os recursos de IA:
2.1 Justiça
Garantimos que os sistemas de IA não discriminem indivíduos ou grupos com base em características protegidas, incluindo, mas não se limitando a raça, gênero, idade, etnia ou status socioeconômico. Todos os sistemas de IA passam por detecção de viés e testes de mitigação antes da implantação e de forma contínua.
2.2 Transparência
Mantemos a transparência em relação ao uso de IA na plataforma Syntari. Todos os clientes são claramente informados quando estão interagindo com recursos impulsionados por IA, como seus dados estão sendo processados e as limitações das saídas de IA.
2.3 Responsabilidade
Estabelecemos linhas claras de responsabilidade para decisões e resultados impulsionados por IA. A responsabilidade pelo desempenho do sistema de IA, viés e incidentes é claramente atribuída e monitorada. Todos os sistemas de IA incluem trilhas de auditoria e capacidades de registro para fins de responsabilidade.
2.4 Privacidade
Proteger a privacidade dos clientes é um direito fundamental e implementamos práticas de minimização de dados em todos os processamentos de IA. Os dados dos clientes nunca são usados para treinar, ajustar ou melhorar de qualquer outra forma modelos de IA de terceiros sem consentimento explícito.
2.5 Segurança
Priorizamos a segurança e a integridade dos sistemas de IA para prevenir danos aos clientes e seus dados. Todos os sistemas de IA são testados quanto à robustez, vulnerabilidades de segurança e saídas potencialmente prejudiciais antes da implantação.
2.6 Supervisão Humana
Mantemos uma supervisão humana significativa sobre decisões impulsionadas por IA, particularmente para decisões de alto risco ou consequências. Os humanos mantêm a capacidade de entender, substituir e intervir nas decisões do sistema de IA. -
Estrutura de Classificação de Risco da IA
A Syntari IA implementa uma estrutura de classificação de risco alinhada com a Lei de IA da UE para categorização de sistemas de IA com base em seu impacto potencial e nível de risco. Esta estrutura orienta as exigências de governança, supervisão e conformidade.
3.1 Níveis de Risco
Definição do Nível de Risco Requisitos de Governança
Risco Mínimo Sistemas de IA com potencial mínimo de dano (por exemplo, sistemas de recomendação gerais) Monitoramento e documentação padrão
Risco Limitado Sistemas de IA com potencial para algum impacto no cliente (por exemplo, sistemas de suporte à decisão) Monitoramento aprimorado, testes de viés, divulgação ao usuário
Alto Risco Sistemas de IA com potencial significativo de dano (por exemplo, subscrição automatizada, determinações de conformidade) Testes rigorosos, intervenção humana, avaliação de impacto, monitoramento contínuo
Risco Inaceitável Sistemas de IA que criam riscos inaceitáveis à segurança ou direitos dos clientes Proibição ou restrições significativas
3.2 Processo de Avaliação de Risco
Todos os novos recursos de IA passam por uma avaliação formal de risco antes da implementação:
● Identificar danos e impactos potenciais sobre os clientes
● Avaliar a probabilidade e a gravidade dos danos potenciais
● Determinar o nível de risco aplicável
● Documentar estratégias de mitigação de risco
● Obter as aprovações adequadas com base no nível de risco -
Governança de Fornecedores de IA de Terceiros
A Syntari AI depende de fornecedores de IA de terceiros para ativar muitos de seus recursos de IA. Implementamos mecanismos abrangentes de governança e supervisão para esses relacionamentos.
4.1 Fornecedores de IA Abrangidos
A Syntari AI trabalha com os seguintes fornecedores de IA de terceiros:
● Anthropic (modelos Claude)
● OpenAI (modelos GPT)
● Google (modelos Gemini)
4.2 Critérios de Seleção de Fornecedores
Novos fornecedores de IA são avaliados com base nos seguintes critérios:
● Capacidades de segurança e proteção de dados
● Compromisso com práticas responsáveis de IA
● Transparência em relação aos dados de treinamento do modelo e capacidades
● Conformidade com regulamentos aplicáveis
● Estabilidade financeira e continuidade dos negócios
● Suporte para mecanismos de auditoria e supervisão
● Alinhamento com os princípios éticos da Syntari AI
4.3 Processo de Avaliação de Fornecedores
● Avaliação inicial de due diligence (segurança, conformidade, ética)
● Revisão legal dos termos de serviço e manuseio de dados do fornecedor
● Avaliação técnica das capacidades e limitações do modelo
● Testes piloto com casos de uso representativos
● Aprovação em nível de diretoria para novos fornecedores significativos
4.4 Requisitos de Avaliação de Risco
A Syntari AI realiza avaliações contínuas de risco para cada fornecedor de IA, cobrindo:
● Precisão do modelo, viés e desempenho justos
● Práticas de privacidade e segurança de dados
● Limitações de capacidade e potencial para resultados prejudiciais
● Recursos de transparência e explicabilidade
● Viabilidade financeira do provedor e continuidade dos negócios
● Status de conformidade regulatória
4.5 Monitoramento Contínuo e Avaliação de Desempenho
Syntari AI mantém monitoramento contínuo de provedores de IA de terceiros:
● Revisão mensal de métricas de desempenho (precisão, latência, taxas de erro)
● Avaliações de segurança e conformidade trimestrais
● Avaliações semestrais de viés e equidade
● Auditorias completas anuais de provedores
● Acompanhamento de atualizações, mudanças de política e incidentes de segurança dos provedores
● Inventário mantido de todos os relacionamentos e dependências com provedores -
Governança de Dados para IA
A governança de dados é fundamental para práticas responsáveis de IA. A Syntari AI implementa políticas rigorosas para proteger os dados dos clientes e manter a privacidade em todos os processos de IA.
5.1 Restrições de Dados de Treinamento
A Syntari AI proíbe o uso de dados de clientes para treinar, ajustar ou melhorar modelos de IA sem o consentimento explícito do cliente:
● Dados de clientes nunca são usados para treinar modelos proprietários
● Dados de clientes não são usados para ajustar modelos de terceiros
● Dados agregados e anonimizados podem ser usados para melhoria de qualidade apenas com salvaguardas contratuais
● Os clientes mantêm a capacidade de optar por não participar do uso de dados para fins de melhoria
● Todo uso de dados de treinamento é documentado e divulgado aos clientes
5.2 Manuseio e Retenção de Dados de Prompt
A Syntari AI gerencia os dados submetidos como prompts aos sistemas de IA de acordo com os seguintes princípios:
● Dados de prompt são classificados como dados de clientes e sujeitos às mesmas proteções
● Prompts são retidos apenas conforme necessário para entrega de serviço e monitoramento de abuso
● Dados de prompt são retidos por não mais de 30 dias para fins de monitoramento de abuso
● Prompts contendo informações sensíveis (PII, dados financeiros) são criptografados e com acesso restrito
● Clientes podem solicitar a exclusão de dados de prompt a qualquer momento
● A Syntari AI trabalha com provedores de terceiros para minimizar a retenção de dados de prompt
5.3 Propriedade e Classificação de Dados de Saída
Saídas geradas por IA são tratadas da seguinte forma:
● Clientes são proprietários das saídas geradas por IA produzidas usando a plataforma Syntari
● Saídas são classificadas de acordo com sensibilidade e requisitos regulatórios
● A Syntari AI retém apenas metadados técnicos necessários para operações da plataforma
● Saídas contendo dados sensíveis são armazenadas com criptografia adequada e controles de acesso
● Clientes controlam a distribuição e o uso de saídas geradas por IA
5.4 Minimização de Dados no Processamento de IA
A Syntari AI implementa práticas de minimização de dados em todo o processamento de IA:
● Apenas dados necessários para casos específicos de uso de IA são processados
● Dados sensíveis (PII, informações financeiras) são mascarados ou anonimizados sempre que possível
● Períodos de retenção de dados são minimizados na medida do prático
● Auditorias regulares de dados garantem conformidade com os princípios de minimização -
Gestão do Ciclo de Vida do Modelo
A Syntari AI implementa uma gestão abrangente de modelos de IA ao longo de seu ciclo de vida, do desenvolvimento até a aposentadoria.
6.1 Processo de Aprovação de Implantação de Modelos
Todos os novos modelos de IA passam por um processo formal de aprovação antes da implantação:
● Avaliação e classificação de risco (Seção 3)
● Avaliação técnica do desempenho e segurança do modelo
● Teste de viés e avaliação de equidade (Seção 7)
● Revisão de segurança e privacidade
● Documentação das capacidades e limitações do modelo
● Aprovação por órgãos de governança apropriados com base no nível de risco
● Avaliação de impacto ao cliente e planejamento de divulgação
● Desenvolvimento e teste do plano de retorno
6.2 Controle de Versão e Gestão de Mudanças
A Syntari AI mantém um rigoroso controle de versão e gestão de mudanças para todos os modelos:
● Todas as versões de modelos são rastreadas e documentadas
● Mudanças nos modelos são testadas antes da implantação
● Mudanças no modelo são comunicadas aos clientes afetados
● Registros de mudanças documentam alterações técnicas e impactos no desempenho
● Monitoramento regular do desempenho do modelo garante qualidade ao longo do tempo
6.3 Procedimentos de Aposentadoria de Modelos
Os modelos são aposentados de acordo com os seguintes procedimentos:
● A aposentadoria é planejada com aviso prévio aos clientes
● Modelos ou capacidades alternativas são fornecidos aos clientes
● Dados gerados por modelos aposentados são retidos de acordo com os cronogramas de retenção
● Documentação de modelos aposentados é retida para fins de auditoria
6.4 Capacidades de Retorno
A Syntari AI mantém capacidades de retorno para todos os modelos implantados:
● Versões anteriores dos modelos são retidas e mantidas
● Procedimentos de retorno são testados regularmente
● O retorno pode ser executado rapidamente em resposta a falhas do modelo -
Viés e Equidade
A Syntari AI está comprometida em detectar e mitigar viés em todos os sistemas de IA para garantir tratamento justo a todos os clientes.
7.1 Estrutura de Detecção e Mitigação de Viés
A Syntari AI implementa uma estrutura abrangente para detecção e mitigação de viés:
● Teste de viés é realizado em todos os novos modelos antes da implantação
● Métricas de equidade são definidas para cada caso de uso
● Testes avaliam o desempenho entre grupos demográficos protegidos
● Estratégias de mitigação são desenvolvidas para viéses identificados
● Monitoramento contínuo detecta viéses emergentes após a implantação
● Requalificações regulares abordam o deslocamento do modelo e viéses emergentes
7.2 Cronograma Regular de Auditoria Algorítmica
A Syntari AI realiza auditorias algorítmicas regulares de acordo com o seguinte cronograma:
● Mensal: Modelos de alto risco
● Trimestral: Modelos de risco limitado
● Semestral: Modelos de risco mínimo
● Anual: Revisão abrangente de todos os modelos
● Ad-hoc: Em resposta a reclamações de clientes ou problemas identificados
7.3 Procedimentos de Avaliação de Impacto Disparatado
A Syntari AI avalia o potencial impacto disparatado dos sistemas de IA:
● Análise das disparidades de resultados entre grupos protegidos
● Avaliação da discriminação direta e indireta
● Avaliação da intenção da política versus efeitos discriminatórios
● Documentação de descobertas e estratégias de mitigação
● Reavaliação regular para garantir conformidade sustentada
7.4 Protocolos de Remediação
Quando o viés é detectado, a Syntari AI implementa remediação:
● Investigação imediata e avaliação de impacto
● Desenvolvimento de plano de ação corretivo
● Implementação de mitigação técnica (retreinamento, reequilíbrio, etc.)
● Notificação ao cliente se o impacto for significativo
● Validação da eficácia da remediação -
Transparência e Explicabilidade
A Syntari AI está comprometida com a transparência em relação ao uso da IA em sua plataforma e à explicabilidade das decisões de IA.
8.1 Requisitos de Divulgação de IA para Usuários Finais
Os clientes são claramente informados sobre o uso de IA na plataforma Syntari:
● Indicação clara quando os recursos são impulsionados por IA
● Explicação das capacidades e limitações da IA
● Descrição dos dados utilizados pelos sistemas de IA
● Implicações de privacidade do uso de recursos de IA
● Opções para optar por sair dos recursos impulsionados por IA
● Informações de contato para perguntas sobre governança de IA
8.2 Padrões de Explicabilidade de Decisão
Sistemas de IA que fazem ou apoiam decisões consequentes fornecem explicações:
● Sistemas de alto risco fornecem explicações detalhadas da racionalidade da decisão
● As explicações são fornecidas em linguagem simples compreensível para os clientes
● Os clientes podem contestar ou apelar decisões tomadas pela IA
● Mecanismos de revisão e substituição por humanos estão disponíveis
8.3 Rotulagem de Conteúdo Gerado por IA
Conteúdo gerado por IA é claramente rotulado:
● Todas as saídas geradas por IA são marcadas como geradas por IA
● A rotulagem é persistente mesmo que o conteúdo seja modificado
● A origem do modelo de IA é divulgada (Anthropic, OpenAI, Google, etc.)
● Isenção de responsabilidade sobre limitações potenciais e alucinações
8.4 Requisitos de Cartão de Modelo e Documentação do Sistema
A Syntari AI mantém documentação abrangente para todos os sistemas de IA:
● Cartões de modelo documentando a arquitetura do modelo, dados de treinamento e desempenho
● Documentação do sistema descrevendo capacidades e limitações
● Documentação de dados descrevendo conjuntos de dados utilizados
● Resultados de avaliação de testes e auditorias
● Limitações conhecidas e casos extremos
● Histórico de versões e registros de alterações -
Supervisão Humana
A Syntari AI mantém supervisão humana significativa sobre decisões impulsionadas por IA, particularmente para decisões de alto risco ou consequenciais.
9.1 Requisitos de Humano no Loop para Decisões de Alto Risco
Sistemas de IA de alto risco incluem envolvimento humano significativo:
● A revisão humana é necessária para todas as decisões automatizadas de alto risco
● Humanos recebem informações suficientes para entender as recomendações da IA
● Humanos têm treinamento e expertise para supervisão eficaz
● A revisão humana ocorre antes que as decisões sejam implementadas
● O desempenho de humanos e sistemas de IA é monitorado
9.2 Mecanismos de Sobrecarga e Intervenção
O controle humano significativo sobre os sistemas de IA é mantido:
● Humanos podem ignorar recomendações de IA sem restrições
● Caminhos alternativos de tomada de decisão estão disponíveis
● Sistemas técnicos apoiam intervenção humana rápida
● Sem penalidades para sobrecargas humanas de recomendações de IA
9.3 Procedimentos de Escalonamento
A Syntari AI mantém procedimentos claros de escalonamento para questões relacionadas à IA:
● Recomendações de IA pouco claras ou preocupantes podem ser escaladas
● Reclamações de clientes sobre sistemas de IA disparam escalonamento
● Questões escaladas são revisadas por pessoal qualificado
● Cronogramas e responsabilidades claros para resposta ao escalonamento
9.4 Painéis de Monitoramento
A Syntari AI mantém painéis para monitoramento de sistemas de IA:
● Painéis em tempo real acompanham métricas de desempenho do sistema de IA
● Métricas de viés e justiça são monitoradas continuamente
● Taxas de erro e modos de falha são acompanhados
● Padrões de reclamação de clientes são identificados -
Resposta a Incidentes para IA
A Syntari AI implementa procedimentos de resposta a incidentes específicos para IA para lidar com falhas, viés e outros eventos adversos.
10.1 Classificação de Incidentes Específicos de IA
Os incidentes de IA são classificados por tipo e severidade:
● Incidentes de alucinação: sistemas de IA gerando informações falsas ou imprecisas
● Incidentes de viés: sistemas de IA demonstrando comportamento discriminatório
● Incidentes de segurança: sistemas de IA sendo comprometidos ou manipulados
● Incidentes de desempenho: sistemas de IA falhando em atender aos padrões de desempenho
● Incidentes de conformidade: sistemas de IA violando requisitos regulatórios
10.2 Procedimentos de Resposta a Alucinações
Quando sistemas de IA geram alucinações ou informações falsas:
● Investigação imediata e validação de precisão
● Comunicação aos clientes afetados
● Remoção ou correção de conteúdo gerado por IA afetado
● Análise das causas raiz
● Implementação de controles para evitar recorrência
● Documentação para conformidade regulatória
10.3 Tratamento de Incidentes de Viés
Incidentes de viés são tratados de acordo com os protocolos de remediação da Seção 7, além de:
● Notificação aos grupos de clientes afetados
● Avaliação de potencial dano discriminatório
● Avaliação das implicações legais/regulatórias
● Relato em nível de diretoria se houver impacto significativo
10.4 Gatilhos de Notificação Regulatória
A Syntari AI notifica as autoridades regulatórias relevantes quando:
● Falhas do sistema de IA resultam em dano financeiro ao cliente
● Viés discriminatório é detectado em decisões reguladas
● Sistemas de IA são comprometidos ou manipulados
● Falhas sistêmicas afetam a disponibilidade do serviço
● Conforme exigido por regulamentações aplicáveis -
Conformidade e Alinhamento Regulatório
A Syntari AI alinha suas práticas de governança de IA com estruturas regulatórias aplicáveis e padrões da indústria.
11.1 Conformidade com a Lei de IA da UE
A Syntari AI implementa os requisitos da Lei de IA da UE, efetiva a partir de 2 de agosto de 2026:
● Classificação de risco alinhada com as categorias da Lei de IA da UE
● Sistemas de alto risco sujeitos a requisitos rigorosos (teste, documentação, supervisão humana)
● Requisitos de transparência para sistemas de alto risco e biométricos
● Procedimentos de conformidade para práticas de IA proibidas
● Documentação e registro para conformidade regulatória
● Preparação para auditorias e fiscalização de autoridades competentes
11.2 Estrutura de Gestão de Risco de IA do NIST
A Syntari AI implementa a Estrutura de Gestão de Risco de IA do NIST:
● Função de Mapeamento: Identificando sistemas de IA e partes interessadas
● Função de Medição: Medindo o desempenho e os riscos do sistema de IA
● Função de Gestão: Gerenciando riscos identificados por meio de controles
● Função de Monitoramento: Monitoramento contínuo do desempenho do sistema de IA
11.3 ISO/IEC 42001 (Sistema de Gestão de IA)
A Syntari AI implementa um sistema de gestão de IA alinhado com a ISO/IEC 42001:
● Processos de avaliação e gestão de riscos
● Estruturas e papéis de governança de IA
● Gestão de dados e modelos
● Monitoramento e avaliação de desempenho
● Auditoria e melhoria regulares
11.4 Requisitos Específicos do Setor
A Syntari AI cumpre os requisitos específicos do setor para sua base de clientes:
● Seguros: Conformidade com as diretrizes do regulador de seguros sobre o uso de IA
● Gestão de Ativos: Conformidade com as diretrizes da SEC e da FINRA sobre negociação algorítmica e recomendações
● Serviços Financeiros: Conformidade com reguladores bancários e requisitos de proteção ao consumidor -
Auditoria e Responsabilidade
A Syntari AI mantém mecanismos robustos de auditoria e responsabilidade para a governança de IA.
12.1 Auditoria Anual de Governança de IA
A Syntari AI realiza uma auditoria anual abrangente da governança de IA:
● Revisão de todos os sistemas de IA implantados e sua governança
● Avaliação da conformidade com esta política
● Avaliação da implementação dos princípios éticos
● Revisão da resposta a incidentes e remediação
● Avaliação da eficácia dos controles
● Identificação de oportunidades de melhoria
12.2 Requisitos de Avaliação de Terceiros
A Syntari AI contrata avaliadores independentes para validação:
● Auditoria anual de práticas de governança de IA por terceiros
● Avaliação da conformidade com requisitos regulatórios
● Avaliação técnica de sistemas de IA
● Verificação independente de viés e imparcialidade
● Avaliação de segurança de sistemas de IA
12.3 Relatório sobre Risco de IA em Nível de Conselho
A Syntari AI mantém supervisão de nível de conselho sobre os riscos de IA:
● Relatórios trimestrais ao conselho sobre a governança de IA
● Relato de incidentes e riscos materiais de IA
● Revisão do status de conformidade com requisitos regulatórios
● Discussão estratégica sobre prioridades de governança de IA
12.4 Prontidão para Exame Regulatório
A Syntari AI mantém a prontidão para exames regulatórios:
● Documentação prontamente disponível para revisão do regulador
● Sistemas de registro mantidos
● Procedimentos e resultados de testes retidos
● Trilhas de auditoria e registros mantidos para todos os sistemas de IA -
Treinamento e Conscientização
A Syntari AI garante que os funcionários entendam e cumpram os princípios de IA responsável e os requisitos de governança.
13.1 Requisitos de Literacia em IA para Funcionários
Todos os funcionários da Syntari AI recebem treinamento básico em literacia em IA:
● Compreensão das capacidades e limitações da IA
● Consciência dos princípios de IA responsável
● Compreensão básica de viés, equidade e ética
● Privacidade e proteção de dados em contextos de IA
● Procedimentos de relato e escalonamento de incidentes
13.2 Programas de Treinamento em IA Baseados em Funções
Funcionários em funções relacionadas à IA recebem treinamento especializado:
● Equipes de produtos: Treinamento detalhado sobre os requisitos de IA responsável para desenvolvimento
● Equipes de dados: Treinamento em governança de dados, privacidade e práticas éticas de dados
● Equipes de suporte: Treinamento sobre como explicar características da IA e lidar com preocupações dos clientes
● Liderança: Treinamento em governança de IA e supervisão estratégica
13.3 Certificação em IA Responsável
A Syntari AI mantém programas de certificação:
● Certificação de Praticante de IA Responsável para a equipe técnica
● Requisitos anuais de recertificação
● Rastreio de certificação e monitoramento de conformidade -
Histórico de Versões e Cronograma de Revisão
14.1 Versões de Política
Data de Vigência da Versão Principais Mudanças
1.0 23 de fevereiro de 2026 Lançamento inicial
14.2 Cronograma de Revisão
Esta política é revisada e atualizada de acordo com o seguinte cronograma:
● Revisão trimestral: Avaliação de riscos emergentes e desenvolvimentos regulatórios
● Revisão anual: Revisão abrangente da política e atualizações
● Revisões ad-hoc: Em resposta a mudanças regulatórias significativas ou incidentes
14.3 Governança da Política
Propriedade e governança da política:
● Proprietário: Diretor de IA e Departamento Jurídico
● Autoridade de Aprovação: Conselho de Diretores
● Implementação: Todas as unidades de negócios com sistemas de IA
● Contato: ai-governance@syntari.ai
