À medida que as organizações avançam rumo à produtividade automatizada, o primeiro passo não é implementar ferramentas de IA, mas sim estabelecer as bases para a adoção. Antes de mergulhar em produtos como o Microsoft Copilot, é fundamental criar uma estratégia baseada nos objetivos, na prontidão e nas capacidades existentes da sua organização. Essa fase essencial de planejamento facilita uma adoção segura e escalável da IA, alinhada com seus objetivos comerciais exclusivos.

O que é preparação para o Copilot e por que ela é importante?

Preparação para o Copilot significa que sua organização está equipada para implementar e aproveitar ferramentas de IA com segurança e eficiência de maneira responsável. As equipes precisam de uma estrutura que ofereça suporte à experimentação e ao crescimento seguros. Isso inclui treinar os usuários para integrar a IA em seus fluxos de trabalho diários, garantir que os dados sejam protegidos e bem governados e obter visibilidade do uso sancionado e não sancionado da IA.

Identificar lacunas entre pessoas, processos e tecnologia

A primeira ação nesta fase é uma análise de lacunas em três domínios: pessoas, processos e tecnologia.

Pessoas:  avalie o grau de preparação de sua equipe e liderança para a adoção da IA. Isso inclui identificar as principais partes interessadas em todos os departamentos, envolver defensores internos com experiência existente em Copilot ou IA e estabelecer um Centro de Excelência para promover as melhores práticas e treinamento. O treinamento regular da equipe sobre as melhores práticas de privacidade e a avaliação contínua apoiam a adaptação a novas ameaças ou mudanças regulatórias. A ausência de treinamento prático e estratégias de aplicação no mundo real prejudica a confiança, aumenta a resistência à mudança e limita o valor que a IA pode oferecer.

Envolva as pessoas certas desde o início. Sem a representação de todos os departamentos relevantes, sua estratégia de IA pode carecer da profundidade e do apoio necessários. Quando as pessoas certas estão envolvidas desde o início, as equipes ganham alinhamento, defensabilidade e a clareza operacional necessária para transformar a estratégia de IA em resultados mensuráveis.

Processo: Avalie se sua organização possui um programa formal de proteção de dados ou privacidade que seja revisado e reforçado regularmente. Esse programa estabelece políticas e procedimentos claros para o tratamento de informações confidenciais, garantindo a conformidade com as regulamentações relevantes de proteção de dados (por exemplo, GDPR, PCI DSS ou HIPAA) e definindo funções e responsabilidades para a gestão de dados. O programa incluirá processos para identificar dados confidenciais, controlar o acesso, monitorar fluxos de dados e responder a possíveis incidentes ou violações. Ao ter uma estrutura confiável, você garante que a adoção da IA seja segura e alinhada com os valores fundamentais e os requisitos de conformidade da sua organização.

Avalie se sua organização possui processos padronizados para rotular e classificar dados estruturados e não estruturados. Para dados estruturados, regras automatizadas e tags de metadados sinalizam conteúdos confidenciais, como informações pessoais ou financeiras. Dados não estruturados (por exemplo, e-mails ou documentos) requerem ferramentas como processamento de linguagem natural ou revisão manual para uma rotulagem precisa. A integração da classificação em todos os sistemas de gerenciamento de dados permite controles de acesso dinâmicos e oferece suporte às necessidades regulatórias e de gerenciamento de riscos. Essas políticas fornecem uma base para controles avançados, como criptografia e prevenção contra perda de dados (DLP), garantindo que os ativos confidenciais sejam protegidos durante todo o seu ciclo de vida.

Considere como os usuários são treinados para lidar com informações confidenciais. Este é o momento de começar a elaborar políticas de uso aceitável e estruturas de governança de IA. Estabelecer estruturas de governança desde o início que abordem a transparência do modelo, a explicabilidade e as estratégias de mitigação de riscos é crucial para combater problemas como alucinações, vazamento de dados e desvio do modelo. Essa integração precoce permite que as equipes ganhem controle, confiança e uma base defensável para dimensionar a IA de forma responsável.

Tecnologia: analise sua pilha de tecnologia atual para identificar lacunas. Comece realizando uma auditoria completa da sua postura atual de segurança de dados, incluindo a eficácia das medidas de proteção de dados existentes e dos protocolos de risco interno. Avalie se você possui controles para gerenciar o acesso, monitorar atividades e responder a possíveis ameaças internas ou violações externas.

Identifique quaisquer vulnerabilidades, como políticas desatualizadas, restrições de acesso insuficientes ou lacunas no monitoramento da movimentação de dados confidenciais. Isso envolve revisar como os dados são armazenados, compartilhados e classificados nas plataformas e garantir que apenas o pessoal autorizado tenha acesso a informações confidenciais.

A análise das lacunas em termos de pessoal, processos e tecnologia ajudará você a priorizar os esforços de correção, concentrando-se primeiro nos ativos e processos mais críticos. Em última análise, essas ações garantem que, quando a IA for introduzida, ela interaja apenas com dados que tenham sido devidamente protegidos e autorizados, dando à sua equipe a confiança necessária para agir mais rapidamente, reduzir riscos e revelar o verdadeiro valor da IA.

Criação de um plano personalizado de adoção de IA

As organizações devem adaptar suas estratégias de adoção de IA às realidades operacionais e aos objetivos estratégicos de longo prazo. Comece aproveitando ferramentas como o Microsoft SharePoint Advanced Management (SAM) e o Data Security Posture Management (DSPM) para IA. Essas soluções permitem a auditoria proativa da exposição de dados e o reforço do controle de acesso para garantir que as informações comerciais confidenciais permaneçam acessíveis apenas ao pessoal apropriado.

Nos casos em que for necessário restringir o acesso da IA a informações críticas ou confidenciais, implemente políticas de DLP direcionadas para impedir que a IA processe arquivos classificados como de alto risco ou confidenciais.

Para melhorar ainda mais a qualidade dos dados e a eficiência operacional, implemente práticas de gerenciamento do ciclo de vida dos dados (DLM) para categorizar o conteúdo como relevante, obsoleto ou trivial (ROT). Isso otimiza os repositórios de dados, melhora a qualidade das entradas que fundamentam sua IA e apoia a tomada de decisões informadas. A combinação do DLM com o gerenciamento de registros (RM) garante a conformidade regulatória, evita alterações não autorizadas e protege informações comerciais cruciais contra perdas acidentais.

Para apoiar esses controles, as organizações devem estabelecer sistemas de monitoramento contínuo e alertas automatizados para detectar e responder rapidamente a atividades incomuns ou ameaças potenciais. Essas etapas criam uma estrutura resiliente que posiciona as organizações para liderar e inovar com confiança à medida que a tecnologia jurídica evolui.

Principais fatores que influenciam sua estratégia de IA

Vários fatores influenciam o grau de preparação da sua empresa para abraçar essa mudança, e compreender esses elementos é fundamental para liberar todo o potencial da IA.

Problemas de qualidade dos dados, como informações imprecisas, incompletas, duplicadas ou mal rotuladas, prejudicam a eficácia da IA. Esses problemas resultam em análises pouco confiáveis e decisões equivocadas. Para remediar isso, realize auditorias regulares dos dados para identificar e corrigir erros, padronizar formatos de dados, garantir a marcação e classificação adequadas e remover registros obsoletos ou redundantes.

Negligenciar o treinamento sobre prompts, agentes e o desenvolvimento de casos de uso concretos também cria obstáculos. Equipes que não possuem habilidades de engenharia de prompts e uma compreensão clara das capacidades dos agentes muitas vezes utilizam a IA de forma inadequada ou subutilizam-na, levando a baixas taxas de adoção e resultados decepcionantes. Sem casos de uso práticos, as iniciativas de IA permanecem abstratas e desconectadas do trabalho diário, causando confusão e ceticismo entre os funcionários.

Ao ancorar suas iniciativas de IA em objetivos e governança claros, você garante que cada implantação seja significativa, segura e alinhada com o que é mais importante para sua organização. Essa abordagem acelera o tempo de retorno do investimento, direcionando os esforços para casos de uso que geram resultados significativos e, ao mesmo tempo, protege contra erros dispendiosos e armadilhas regulatórias. Abordar proativamente os requisitos legais, éticos e de segurança gera confiança na organização e incentiva a inovação responsável com IA. Em resumo, quando a estratégia e a conformidade são incorporadas ao seu plano de adoção de IA, você estabelece as bases para um crescimento escalável, uma transformação duradoura e uma liderança resiliente em um cenário digital em constante mudança.

Quando a estratégia se baseia nesses fatores essenciais, as organizações não apenas maximizam os benefícios de seus investimentos, mas também constroem uma base resiliente que mitiga riscos e promove a confiança. As organizações que se preparam hoje, alinhando cuidadosamente a tecnologia com o propósito e a conformidade, liderarão amanhã. 
 

Paul Renehan, Diretor Sênior, Consultoria e Implementação, Epiq

Paul Renehan é um líder experiente com mais de duas décadas de experiência em governança de dados, proteção de informações e eDiscovery. Ao longo de sua carreira, ele liderou com sucesso iniciativas estratégicas que melhoraram a qualidade, a segurança e a conformidade regulatória dos dados em diversos setores e indústrias. Paul fez parceria com várias empresas da Fortune 100 para projetar e implementar as melhores práticas, estruturas e políticas que alinham a governança e a proteção de dados com os objetivos de negócios e os padrões regulatórios. 

Paul traz profunda experiência em análise de dados, arquitetura, qualidade, privacidade e segurança, e é proficiente em uma ampla gama de ferramentas e tecnologias que dão suporte a esses domínios. Ele é versado em normas e regulamentações globais, incluindo GDPR, CCPA, HIPAA, PCI-DSS, ISO 27001 e NIST. 

Paul é bacharel em Sistemas de Informação pela D'Amore-McKim School of Business da Northeastern University. Ele é Administrador Certificado em Proteção de Informações pela Microsoft, Administrador Certificado em Segurança pela Microsoft e Especialista Certificado em eDiscovery (CEDS). Ele frequentemente palestra em conferências e eventos do setor e, anualmente, dá palestras para alunos de pós-graduação sobre tendências internacionais de negócios e tecnologia jurídica. 

Em sua função atual na Epiq, Paul lidera uma equipe de especialistas que fornece soluções estratégicas de governança de dados e proteção de informações aos clientes, garantindo a integridade e a conformidade dos dados ao longo de todo o ciclo de vida. Ele também colabora estreitamente com a liderança de Risco e Conformidade da Epiq para alinhar as iniciativas de governança interna com os objetivos da empresa. 


 
Jeremy Sawyer, Diretor, Arquitetura de Soluções, Epiq

Como Diretor de Arquitetura de Soluções da Epiq, Jeremy utiliza o Microsoft Purview para atender às necessidades comerciais dos clientes, alinhando os objetivos organizacionais com as tecnologias da Microsoft, com forte ênfase na proteção e segurança de dados. Como usuário avançado do Copilot e entusiasta da IA Agentic, ele reconhece a importância de implantar a IA de forma responsável, garantindo que os dados confidenciais sejam protegidos e as ameaças internas sejam minimizadas. Jeremy desenvolve escopos e propostas de projetos personalizados com o objetivo de reforçar a segurança dos dados e prevenir vazamentos. Ele fornece às organizações orientação estratégica para a implementação segura do Copilot, com foco na preparação para a IA por meio de uma abordagem equilibrada em relação às pessoas, aos processos e à tecnologia. 

Anteriormente, como arquiteto de nuvem na Varonis, Jeremy se especializou em M365 na América do Norte, colaborando com gerenciamento de produtos, liderança de vendas, engenharia, desenvolvimento e marketing, enquanto apoiava várias equipes de vendas nos Estados Unidos em soluções de proteção de dados. Seus cargos anteriores incluem arquiteto sênior de soluções, diretor e líder técnico de infraestrutura e serviços Azure na SADA Systems. Com mais de duas décadas de experiência, Jeremy se destaca no planejamento, projeto, implementação e proteção de infraestruturas locais e em nuvem.