Compare 20+ plataformas e bibliotecas de IA responsável

O mercado de plataformas de IA responsável inclui dois tipos de software:
plataformas empresariais de IA responsável e frameworks e bibliotecas de código aberto para IA responsável. Listamos algumas das ferramentas mais reconhecidas com base em métricas como volume de avaliações, conjuntos de recursos, pontuações no GitHub e referências da Fortune 500.

Aqui estão algumas dessas ferramentas líderes:

Plataformas empresariais de IA responsável

Governança de dados

Governança de dados refere-se ao framework abrangente que alinha as práticas de dados com as metas de negócios e as estruturas de responsabilização. Uma aplicação ampla da governança de dados está em aplicações de ML, chamada de governança de dados de aprendizado de máquina.

Databricks

Databricks é uma plataforma unificada de dados e IA que garante a propriedade e o controle dos dados para models de IA por meio de monitoramento abrangente, controles de privacidade e governança. Databricks oferece IA responsável por meio de seu Responsible IA Testing Framework, que inclui:

• Red teaming de IA para identificar vulnerabilidades
• Sondagem automatizada e manual para vieses e questões éticas
• Testes de jailbreak para entender o comportamento do model sob ataques
• Segurança da cadeia de suprimentos de model para proteger os sistemas de IA durante todo o seu ciclo de vida.

IBM watsonx.data

A inteligência do Watsonx.data é uma plataforma de governança e inteligência de dados que garante dados de alta qualidade, em conformidade e prontos para os negócios para models de IA. Ele oferece IA responsável por meio de seus recursos de inteligência de dados orientados por IA, que incluem:

• Acesso em linguagem natural para usuários de todos os níveis de habilidade pesquisarem e aproveitarem os dados com eficiência
• Descoberta e catalogação automatizada de dados em fontes estruturadas e não estruturadas
• Controles de governança e qualidade de dados incluindo linhagem, classificação e análise de impacto
• Enriquecimento e padronização de dados alimentados por IA para datasets consistentes e utilizáveis.
• Soberania e segurança de dados de IA via IBM Sovereign Core, proporcionando a empresas e governos controle local e na nuvem sobre dados confidenciais em ambientes regulamentados

Snowflake

Snowflake é uma plataforma de dados baseada na nuvem para armazenamento, processamento e análise de dados, ajudando as empresas a gerenciar e usar seus dados com eficiência. Sua abordagem de IA responsável enfatiza a segurança dos dados, a diversidade e a maturidade organizacional, garantindo que as aplicações de IA sejam construídas sobre uma base de dados segura, diversa e bem governada. Além disso, o Snowflake promove a alfabetização em dados e a colaboração multifuncional para impulsionar o uso responsável da IA nas organizações.

Extensões agênticas em plataformas de dados

Databricks LakeWatch

O LakeWatch é uma plataforma de gerenciamento de informações e eventos de segurança (SIEM) de Lakehouse orientada por IA que estende a governança de dados para operações de segurança em tempo real.

• Detecção agêntica de ameaças: Implementa agentes autônomos de detecção e resposta alimentados pelos models da Anthropic chamados Claude para identificar riscos cibernéticos emergentes orientados por IA.
• Ingestão unificada de telemetria: Aproveita a arquitetura aberta de lakehouse para armazenar e analisar dados de segurança extensos, incluindo logs, sessões de chat e dados de vídeo.

Snowflake Project SnowWork

O Project SnowWork é uma plataforma autônoma de IA que permite que usuários de negócios orquestrem fluxos de trabalho em várias etapas usando dados empresariais.

• Execução baseada em resultados: Conecta ativos de dados a agentes de IA que podem interpretar automaticamente solicitações em linguagem natural e executar fluxos de trabalho de back-end complexos.
• Execução em ambiente governado: Executa todas as ações dos agentes inteiramente no ambiente do Snowflake, mantendo as ações de dados sujeitas aos controles de acesso baseados em funções existentes.

Plataformas de governança de IA

Ferramentas de governança de IA auxiliam as unidades de negócios na implantação de sistemas de IA que aderem aos padrões do setor.

Claude

Claude é um assistente de IA avançado e plataforma de governança que permite que as empresas construam sistemas de IA responsáveis com transparência e segurança. Ele oferece IA responsável por meio de:

• Capacidades avançadas de raciocínio e análise para avaliar as saídas dos models de IA e identificar riscos potenciais
• Princípios de IA constitucional que orientam comportamentos seguros e éticos alinhados aos valores organizacionais
• Integração com fluxos de trabalho de IA empresariais para monitoramento, auditoria e governança de sistemas de IA
• Recursos de explicabilidade e transparência para entender a tomada de decisão da IA e garantir a responsabilização
• Avaliação contínua e suporte de red teaming para identificar vulnerabilidades e melhorar a robustez da IA

Credo AI

Credo AI, uma plataforma de governança de IA responsável, pode ajudar as empresas a:

1. Colaborar com ferramentas como coleta de evidências, rastreamento de responsabilização e simplificação da aquisição de terceiros.
2. Avaliar sistemas de IA quanto a riscos operacionais, regulatórios e de reputação ao longo de seu ciclo de vida
3. Criar artefatos de governança traduzindo evidências técnicas em documentos amigáveis, criando model cards, relatórios de auditoria, relatórios de riscos e conformidade e divulgações.
4. Garantir a conformidade com regulamentações globais como a Lei de IA da UE e a Lei de Dados e IA do Canadá, políticas internas e padrões do setor.

Holistic AI

Holistic AI fornece gerenciamento de riscos de IA, conformidade e frameworks de governança para ajudar as empresas a implementar IA de forma responsável.

• Avaliação de vieses identificando e mitigando vieses em sistemas de IA, oferecendo estratégias acionáveis, suporte contínuo e relatórios de auditoria abrangentes que podem ser compartilhados com as partes interessadas.
• Avaliação de conformidade catalogando e validando sistemas de IA de alto risco em relação aos requisitos da Lei de IA, realizando avaliações de risco com estratégias de mitigação e garantindo que a documentação técnica esteja alinhada com os padrões legais.
• Gerenciamento proativo de riscos recebendo relatórios regulares e realizando autoauditorias para impactos adversos, enquanto usa insights baseados em dados para otimizar o uso da IA e informar decisões estratégicas.

IBM watsonx.governance

IBM Watsonx.governance pode aumentar a confiança e a transparência da IA, fornecendo visibilidade de nível empresarial, rastreamento de ativos de IA e conformidade de dados e fluxos de trabalho de IA em vários ambientes de implantação, incluindo IBM Cloud e AWS.

Os usuários do Watsonx.governance podem se integrar a outras ferramentas do IBM watsonx studio, como watsonx.ai e watson.data, para treinar, validar, ajustar e implantar IA.

MLOps

Amazon SageMaker e Amazon Bedrock

Amazon fornece ferramentas projetadas para apoiar as equipes de conformidade na entrega de sistemas de IA responsável, como:

• No Amazon Bedrock: Um serviço totalmente gerenciado que simplifica o desenvolvimento de aplicações de IA generativa, fornecendo acesso a foundation models de alto desempenho sem exigir preparação de dados, criação de model ou gerenciamento de infraestrutura.
  • Guardrails: Implementa salvaguardas em IA generativa, especificando tópicos a evitar e detectando e prevenindo automaticamente consultas e respostas restritas.
  • Model Evaluation: Avalia e compara Foundation Models com base em métricas personalizadas, como precisão e segurança, para ajudar a selecionar o melhor model para casos de uso específicos.
• No Amazon SageMaker: Uma plataforma de aprendizado de máquina que oferece os processos de criação, treinamento e implantação de model, tornando-a ideal para tarefas de ML personalizadas, como análises preditivas, sistemas de recomendação e detecção de anomalias.
  • Clarify: Detecta vieses potenciais e fornece explicações sobre as previsões do model, oferecendo transparência e insights para garantir decisões de IA justas e informadas.
  • Model Monitor: Monitora os models implantados, detectando e alertando automaticamente sobre previsões imprecisas para manter a qualidade do model.
  • ML Governance: Aprimora a governança oferecendo ferramentas para controlar e monitorar models de ML, incluindo a captura e o compartilhamento de informações do model para garantir a implantação responsável da IA.
• Amazon Augmented IA: Facilita a revisão humana das previsões de ML, permitindo supervisão onde o julgamento humano é necessário.

Explore como o Amazon Bedrock oferece IA responsável:

Azure Machine Learning

Azure Machine Learning é uma plataforma abrangente baseada na nuvem para criar, treinar e implantar models de aprendizado de máquina com segurança e governança de nível empresarial. Ele oferece IA responsável por meio de seus recursos integrados de IA responsável, que incluem:

• Painéis de justiça e ferramentas de detecção de vieses para identificar e mitigar vieses algorítmicos
• Recursos de interpretabilidade e explicabilidade do model para tomada de decisão transparente
• Privacidade diferencial e aprendizado federado para proteção de dados e preservação da privacidade
• Painéis automatizados de monitoramento e governança de ML para supervisão contínua do model
• Trilhas de conformidade e auditoria para requisitos regulatórios e responsabilização organizacional.

Google Cloud Vertex AI

Google Cloud Vertex AI é uma plataforma unificada de aprendizado de máquina que permite que as empresas criem, implantem e governem models de IA de forma responsável em escala. Ele oferece IA responsável por meio de recursos integrados de governança e segurança, que incluem:

• Frameworks de avaliação e teste de model para detecção de vieses e avaliação de justiça
• Ferramentas de explicabilidade para interpretar as previsões do model e entender os processos de tomada de decisão
• Monitoramento de model e detecção de desvio para garantir desempenho e segurança em produção
• Controles de acesso e registros de auditoria para governança abrangente e rastreamento de conformidade
• Integração com os Princípios de IA do Google para garantir o desenvolvimento e a implantação éticos da IA

Dataiku

O Dataiku é uma plataforma de ML e ciência de dados que cria, implanta e gerencia projetos de dados, análises e IA. Ele pode apoiar a IA responsável nesses projetos por meio de várias capacidades importantes:

1. Análise estatística avançada: Facilita a análise completa de dados para identificar e tratar vieses potenciais.
2. Relatórios de justiça do model: Fornece métricas como Paridade Demográfica e Chances Igualadas para medir e mitigar vieses.
3. IA explicável: Oferece explicações em nível de linha e análises hipotéticas para garantir transparência e responsabilização.
4. Conformidade com a privacidade de dados: Garante a adesão a regulamentos como GDPR e CCPA.
5. Documentação do model: Automatiza a criação de documentação detalhada do model para fins regulatórios e internos.
6. Ferramentas de governança: Implementa planos de projeto padrão e blueprints de fluxo de trabalho para alinhar-se às práticas de IA responsável e aos requisitos regulatórios.

Governança e segurança de agentes de IA

As plataformas de governança de agentes de IA gerenciam, auditam e protegem o ciclo de vida de agentes autônomos de IA. Essas ferramentas enfrentam os desafios de segurança e conformidade de fluxos de trabalho de agentes não determinísticos e em várias etapas.

Arthur IA

Arthur IA é uma plataforma de governança e observabilidade de IA que monitora e protege sistemas autônomos de IA durante todo o seu ciclo de vida operacional. Ele oferece IA responsável por meio de:

• Monitoramento em tempo real do desempenho, viés e desvio do model em ambientes de produção
• Ferramentas de explicabilidade e transparência para entender e auditar a tomada de decisão da IA
• Detecção automatizada de problemas de justiça, ataques adversariais e degradação do model
• Painéis de governança e trilhas de auditoria para conformidade e responsabilização organizacional.

Coralogix

A Coralogix é uma plataforma de observabilidade e monitoramento alimentada por IA que fornece insights em tempo real sobre o desempenho de aplicações e sistemas de IA. Ela oferece supervisão de IA responsável por meio de:

• Agentes autônomos de detecção de anomalias que identificam padrões incomuns e possíveis problemas em tempo real
• Monitoramento abrangente de model de IA e rastreamento de desempenho em ambientes de produção
• Correlação de alertas e análise de causa raiz para resolver rapidamente problemas do sistema de IA
• Integração com plataformas de dados empresariais para visibilidade de ponta a ponta das operações de IA

Galileo by Cisco

O Galileo é uma plataforma de qualidade e observabilidade de IA projetada para identificar e resolver problemas em large language models e sistemas de IA generativa. Ele oferece IA responsável por meio de:

• Pontuação e testes automatizados de qualidade para avaliar as saídas dos models quanto a alucinações, vieses e conteúdo prejudicial
• Monitoramento de desvio de dados e desempenho do model para garantir um comportamento de IA consistente e seguro
• Análise de causa raiz para identificar e tratar falhas e degradação do sistema de IA
• Frameworks de avaliação contínua para detectar riscos emergentes e violações de governança.

W&B Weave (CoreWeave Forge)

W&B Weave é uma plataforma de observabilidade e avaliação para aplicações de LLM e agentes de IA em produção, agora parte do conjunto de desenvolvimento Forge da CoreWeave. O Weave usa os mesmos scorers para avaliações de pré-lançamento, guardrails em tempo de execução e monitoramento de produção. Suas capacidades de IA responsável incluem:

• Independência de infraestrutura: O SDK funciona com qualquer framework e qualquer LLM, e se conecta a cargas de trabalho em outras nuvens e on-premises.
• Rastreamento nativo de agentes: Registra sessões, turnos, etapas, chamadas de ferramentas e subagentes como objetos separados. Uma execução multiagente pode ser revisada na ordem em que foi executada.
• Scorers de segurança e qualidade: Verificações integradas para toxicidade, viés, PII e alucinação, com suporte para scorers personalizados e guardrails de terceiros, como NeMo e Bedrock.
• Guardrails de tempo de execução: Os scorers verificam as entradas quanto a injeção de prompt e verificam as saídas antes de serem retornadas. Uma verificação falha aciona código de fallback definido pelo desenvolvedor.
• Avaliações de regressão: Novas versões são pontuadas em relação à atual em rastros de produção antes do lançamento, com um registro de rollback no CoreWeave Registry.

WitnessAI

A WitnessAI é uma plataforma empresarial de segurança e governança de IA que fornece visibilidade em nível de rede e controle de políticas baseado em intenção sobre a atividade de agentes autônomos.

• Controle de fluxo de dados: Regula quais dados entram nas ferramentas internas de IA e monitora como os agentes navegam nos ambientes corporativos.
• Aplicação de políticas comportamentais: Entende a intenção do agente para bloquear ameaças avançadas, como injeção de prompt e ataques de várias etapas, em tempo de execução.
• Registros de explicabilidade: Captura estados de agentes e comandos de execução para fornecer uma trilha de auditoria para ações autônomas.

Ferramentas e bibliotecas de código aberto para IA responsável

Observe que as bibliotecas do GitHub que não estão atualizadas são excluídas da lista abaixo.

Privacidade de IA

Essas bibliotecas se concentram no uso da IA para fins legítimos, evitando aplicações antiéticas. As organizações que aderem aos padrões éticos de IA implementam diretrizes rígidas, processos de revisão completos e objetivos claros para garantir a conformidade.

• TensorFlow Privacy: Uma biblioteca Python que oferece implementações de otimizadores TensorFlow para treinar models de aprendizado de máquina com privacidade diferencial.
• TensorFlow Federated (TFF): Projetado para apoiar pesquisas abertas e experimentação em Federated Learning (FL), onde um model global é treinado em vários clientes sem compartilhar seus dados locais.
• Deon: Uma ferramenta de linha de comando que permite adicionar uma checklist de ética a projetos de ciência de dados, promovendo considerações éticas e fornecendo lembretes acionáveis para desenvolvedores.
• Opendp: Uma biblioteca modular orientada pela comunidade, escrita em Rust (com bindings para Python e R), que fornece algoritmos estatísticos avaliados para construir computações que preservam a privacidade e aplicações de privacidade diferencial.

Justiça de IA

A justiça na IA envolve proteger indivíduos e grupos contra discriminação, viés e maus-tratos. Os models devem ser avaliados quanto à justiça para evitar vieses contra grupos, fatores ou variáveis específicos.

• IA Fairness 360: Um toolkit de código aberto da IBM que oferece técnicas para detectar e mitigar vieses em models de aprendizado de máquina ao longo do ciclo de vida da IA.
• Fairlearn: Um pacote Python que ajuda os desenvolvedores a avaliar a justiça de seus sistemas de IA e mitigar quaisquer vieses identificados, oferecendo algoritmos de mitigação e métricas para avaliação de model.
• Responsible IA Toolbox: Um conjunto de ferramentas da Microsoft que fornece interfaces para explorar e avaliar models e dados de IA, facilitando o desenvolvimento e a implantação de sistemas de IA de forma segura e ética.
• Aequitas: Um toolkit de código aberto para auditoria de vieses e aprendizado de máquina justo, projetado para detectar, visualizar e mitigar discriminação algorítmica entre subgrupos demográficos.

Integridade de dados

A integridade de dados ajuda a identificar desvio de dados, anomalias e entradas corrompidas para garantir que os sistemas de IA permaneçam confiáveis e imparciais.

• TensorFlow Data Validation (TFDV): Uma biblioteca para explorar e validar dados de aprendizado de máquina, otimizada para escalabilidade e integração com TensorFlow e TensorFlow Extended (TFX).
• Evidently: Uma biblioteca Python de código aberto para avaliar, testar e monitorar models de ML e a qualidade dos dados, detectando desvio de dados, desvio de destino e degradação de desempenho.
• FG Data Profiling: Uma ferramenta de código aberto (gerenciada pela Data-Centric IA Community, anteriormente pandas-profiling) que gera análises exploratórias e relatórios de qualidade de dados com uma linha de código para Pandas e Spark DataFrames.
• Clean Lab: Uma biblioteca de IA centrada em dados que detecta e corrige automaticamente erros de rótulo, outliers e ruído em datasets para melhorar o desempenho e a robustez do model de ML.

Robustez de model

A robustez de model garante que os sistemas de IA funcionem de forma confiável sob condições inesperadas, manipulação intencional ou ataques adversariais.

• TextAttack: Um framework Python para ataques adversariais, treinamento e aumento de dados em NLP, simplificando o processo de testar e aprimorar a robustez dos models de NLP.
• Adversarial Robustness Toolbox (ART): Uma biblioteca Python que fornece ferramentas para desenvolvedores e pesquisadores avaliarem, defenderem e certificarem models de aprendizado de máquina contra ameaças adversariais, como evasão, envenenamento e extração.
• Garak: Um scanner de vulnerabilidades de IA generativa de código aberto apoiado pela Nvidia que atua como uma ferramenta automatizada de red teaming para encontrar brechas de segurança e falhas de injeção de prompt em LLMs.
• Promptfoo: Um framework de teste e avaliação de código aberto projetado especificamente para construtores de aplicações realizarem red teaming, benchmark e proteger entradas, prompts e saídas de LLM.

Governança de agentes de IA

A governança de agentes de IA gerencia e monitora agentes autônomos de IA para garantir que operem dentro de limites predefinidos, cumpram as políticas organizacionais e não executem ações maliciosas.

• Agent Governance Toolkit (Microsoft): É um framework de segurança em tempo de execução de código aberto projetado para enfrentar os riscos do OWASP Top 10 para aplicações de IA agêntica. Ele apresenta aplicação determinística de políticas em menos de um milissegundo para avaliar ações antes da execução, anéis de isolamento de privilégios para proteger ferramentas de sistema sensíveis contra chamadas não autorizadas de agentes e uma lista automatizada de materiais de decisão (SBOM) para rastrear cadeias de auditoria e orçamentos de tokens.
• Adrian: Um monitor de segurança em tempo de execução de código aberto que analisa logs de agentes e traços de raciocínio em tempo real para capturar uso malicioso de ferramentas, desvio de políticas ou comportamento fora dos limites antes que o agente aja.
• VerifyWise: Uma plataforma de governança de IA de código aberto que fornece inventários centralizados de model, rastreamento de conformidade (como para a Lei de IA da UE) e trilhas de auditoria abrangentes para sistemas empresariais de IA.

Segurança e proteção do sistema

A segurança e a proteção do sistema estabelecem filtros em nível de infraestrutura e guardrails em tempo real em torno dos models de IA para interceptar conteúdo perigoso, evitar vazamentos de dados e bloquear exploração.

• Llama Guard (Meta): Uma família de classificadores de proteção baseados em LLM de pesos abertos, projetados para filtrar conteúdo detectando prompts e respostas tóxicas, inseguras ou que violem políticas.
• Guardrails AI: Um framework de código aberto que implementa camadas de validação estrutural e de qualidade para garantir saídas estruturadas, eliminar dados pessoais e eliminar alucinações.
• NeMo Guardrails (NVIDIA): Um toolkit de código aberto que permite aos desenvolvedores adicionar restrições conversacionais programáveis (“rails”) para orientar o fluxo de diálogo, impor limites de tópicos e bloquear injeções de prompt.

O que é IA responsável?

Os 4 princípios orientadores da IA, também conhecidos como inteligência artificial responsável (IA), referem-se à construção de confiança nas soluções de IA aplicando um conjunto de princípios que são:

• Justiça
• Privacidade
• Segurança e proteção
• Transparência

Esses princípios ajudam a orientar o design, o desenvolvimento, a implantação e o uso da IA.

Por que a IA responsável é importante?

Como mostram as estatísticas mais recentes:

• 90% das aplicações empresariais comerciais terão recursos de IA até o próximo ano.
• 9 em cada 10 empresas líderes estão investindo em tecnologias de IA. Após o lançamento do ChatGPT em 2022, as empresas relataram um
• 97% de aumento no interesse pelo desenvolvimento de IA generativa.
• 72% de aumento observado na adoção de pipelines de aprendizado de máquina para apoiar as estratégias de IA generativa.

A rápida adoção da IA generativa e dos LLMs trouxe preocupações e precauções sobre:

• Riscos éticos e de segurança: Vulnerabilidade crescente a falhas de segurança de LLM, riscos de IA generativa e vieses de IA documentados (racismo, sexismo, capacitismo e etarismo).
• Conformidade regulatória: Leis rigorosas de privacidade de dados como GDPR e CCPA forçando 77% das empresas a priorizar a conformidade de IA.
• Compromisso financeiro: Mais de 80% das organizações estão alocando pelo menos 10% de seus orçamentos de IA para conformidade, enquanto 31% estão implementando plenamente os princípios de IA responsável em toda a empresa.⁶

Perguntas frequentes

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Leitura adicional

Conheça outras ferramentas e práticas para mitigar os riscos da IA generativa, como:

• ferramentas de segurança de LLM
• Tecnologias de aprimoramento de privacidade
• ferramentas de LLMOps
• ferramentas de MLOps
• ferramentas de governança de IA.

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Registro de alterações

5 atualizações

202620252024

1. 10 jun

   Adicionados Azure Machine Learning, Google Vertex AI, Claude, Arthur AI, Coralogix e Galileo às seções de plataformas.

2. 9 jun

   Ampliada a seção de ferramentas de IA responsável de código aberto com categorias de integridade de dados, robustez do modelo e segurança do sistema.

3. 3 jun

   Adicionadas seções de extensões agênticas e governança de agentes de IA com Databricks LakeWatch, Snowflake Project SnowWork e WitnessAI.

Links de referência

1.

Responsible AI - Databricks

2.

IBM Enables Responsible Enterprise AI with watsonx.governance

Forbes

3.

LLM App Development With Snowflake Cortex

Snowflake

4.

Credo AI - The Leader in Responsible AI - Product

5.

AI Safeguard - Govern Your Generative AI | Holistic AI

6.

Responsible AI Governance Consulting & Solutions | Accenture

Hazal Şimşek

Analista do Setor

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Hazal é analista do setor na AIMultiple, com foco em inteligência de processos (incluindo mineração de processos) e automação empresarial (incluindo automação de TI e automação low-code/no-code).

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