Comece pelos fundamentos da categoria para definir o escopo do programa de governança. Use as leituras técnicas para aprofundar uma questão sobre o comportamento de agentes ou as evidências disponíveis nas aplicações de IA.
Fundamentos
Governança de IA para o Uso Real de Inteligência Artificial nas Empresas
Conecte políticas a pessoas, aplicações, agentes, dados, ferramentas e ações. O pilar compara a governança de modelos com a do uso e apresenta um processo hipotético para explicar onde entram os controles e as evidências.
Leia o pilar de governança de IA
Governança do Uso de IA: Controle Como a IA é Usada na Empresa
Defina os usos permitidos de ferramentas de IA aprovadas, incluindo as condições para processar informações e compartilhar o resultado.
Leia o pilar de governança do uso de IA
Governança de IA em Runtime: Aplique Políticas Enquanto a IA Está Sendo Usada
Defina quando uma decisão de política continua válida, como pode afetar a execução e o que acontece quando não pode ser aplicada.
Leia o pilar de governança de IA em runtime
Governança de Agentes de IA: Controle o que os Agentes Podem Acessar e Fazer
Defina a autoridade para chamadas de ferramentas, aprovações e evidências no caminho de execução de um agente.
Leia o pilar de governança de agentes de IA
Segurança de Agentes de IA
Construa um modelo de ameaça a partir de entradas não confiáveis, capacidades disponíveis e efeitos que um agente pode produzir.
Leia o pilar de segurança de agentes de IA
Governança de Agentes de Código
Defina o trabalho que um agente de código pode realizar e as condições de execução aplicáveis a workspaces, ferramentas e runners.
Leia o pilar de governança de agentes de código
Segurança de IA Empresarial
Conecte os fluxos de trabalho de pessoas e agentes aos recursos expostos, aos responsáveis capazes de aplicar controles e às evidências necessárias à operação de segurança.
Leia o pilar de segurança de IA empresarial
Shadow AI: Descubra e Governe o Uso Não Homologado de IA nas Empresas
Transforme sinais incompletos de descoberta em uma decisão de política com escopo, responsável e verificação.
Guias técnicos
Arquitetura de Governança de Agentes de IA: do Prompt à Ação
Acompanhe a solicitação entre componentes e limites de confiança, da chamada de ferramenta proposta à tentativa de ação e suas evidências.
Como Governar Agentes de Código no Ambiente Empresarial
Planeje um piloto delimitado de agentes de código, verifique o comportamento das políticas com casos benignos e prepare evidências para a triagem operacional.
Leia o guia de governança de agentes de código
O que Deve Ser Registrado em uma Trilha de Auditoria de Agentes de IA?
Especifique os registros que distinguem autoridade, decisões de política, tentativas de ação e resultados observados.
Leia o guia de trilha de auditoria de agentes
Governança Pré-Execução para Agentes de IA
Escolha onde ainda é possível impedir uma operação concreta e distinga um lote avaliado de uma proposta alterada ou de um resultado parcial.
Leia o guia de governança pré-execução
Segurança e Governança de MCP para Agentes de IA Empresariais
Examine a seleção de servidores, a identidade das ferramentas, as permissões de acesso e a autoridade no destino ao longo de um fluxo MCP.
Leia o guia de segurança e governança de MCP
Frameworks
Framework KonaSense de Governança de IA em Runtime
Identifique as lacunas de responsabilidade, informação, controle ou relação entre evidências que precisam ser resolvidas para sustentar um resultado de governança.
Explore o framework de governança de IA em runtime
Modelo de Maturidade de Governança de Agentes de IA
Avalie capacidades de governança demonstradas em um escopo definido, mantenha visíveis os caminhos não verificados e escolha o próximo resultado a comprovar.
Explore o modelo de maturidade de governança de agentes de IA
Pesquisa
Observações originais com métodos explícitos, registros de origem e limites de interpretação. Explore a Pesquisa KonaSense.
A Anatomia de uma Ação de Agente de IA no Ambiente Empresarial
Examine um experimento local e controlado de operação de arquivo em que o mesmo estado de confirmação indisponível para o componente chamador acompanha estados diferentes observados no destino.
Leia a nota controlada sobre a ação do agente
Pontos de vista
Por que a Governança de IA Precisa Ir dos Modelos para as Ações
Examine quem pode autorizar uma ação de agente, aplicar seus limites e responder pelas evidências.
Observar um Agente de IA Não é o Mesmo que Governá-lo
Distinga uma decisão de política registrada da evidência de que o executor a aplicou.
Por que Governança no Prompt Não Basta para Agentes de IA
Examine os fatos que surgem enquanto um agente prepara uma operação e preserve o escopo da revisão inicial conforme as evidências que ela realmente avaliou.
Leia a análise sobre governança no prompt
A Fronteira de Segurança de um Agente de IA Vai Além do Modelo
Diferencie os achados que continuam úteis das perguntas que uma configuração alterada do agente ainda não respondeu.
Leia a análise sobre a fronteira de segurança do agente
Human-in-the-Loop É um Controle, Não uma Estratégia Completa de Governança
Examine o que um revisor pode decidir, quais evidências faltam e por que aceitar uma exceção não verifica um fato desconhecido.
Leia a análise sobre human-in-the-loop e governança
Da Descoberta ao Enforcement: As Oito Camadas da Governança de IA em Runtime
Identifique quem precisa estabelecer uma condição de política quando o agente é conhecido, mas falta uma fonte com responsabilidade definida para a decisão.
Leia a análise sobre a passagem da descoberta ao enforcement
A Diferença Entre um Incidente de IA e uma Decisão de Governança
Separe uma decisão sobre permissão das evidências e dos critérios usados para investigar uma situação ou declarar um incidente.
Leia a análise sobre incidente e decisão de governança
Por que Evidência de Auditoria de Agentes de IA Precisa de Mais do que um Log de Prompt
Rastreie um resultado copiado e seus hashes até as respectivas entradas e distinga registros de entrega de observações de um efeito.
Leia a análise sobre evidência de auditoria e log de prompt
Glossário
Governança de IA
Entenda as responsabilidades, políticas, controles e evidências que orientam a governança de IA.
Governança de Agentes de IA
Diferencie autoridade delegada, permissões, decisões de política, controles e evidências.
Shadow AI
Diferencie uma aplicação conhecida de um uso aprovado de IA.
Agente de IA
Entenda como um agente de IA conecta contexto, decisões e ações.
IA Agêntica
Diferencie escolhas delegadas de decisões que permanecem com as pessoas.
Plano de Controle de IA
Separe a gestão de políticas dos pontos em que as decisões produzem efeito.
Governança do Uso de IA
Distinga uma aplicação aprovada das condições que autorizam um uso específico de IA.
Leia a definição de governança do uso de IA
Governança de IA em Runtime
Entenda quando uma decisão de política pode afetar uma interação e o que a avaliação, sozinha, não comprova.
Leia a definição de governança de IA em runtime
Tool Call
Distinga uma solicitação por uma interface de ferramenta de seu envio, de sua resposta e dos efeitos resultantes.
MCP
Entenda como MCP conecta aplicações a servidores e por que o acesso pelo protocolo não estabelece autoridade sobre os recursos nos sistemas de destino.
Human-in-the-Loop
Distinga fornecer informações, revisar o trabalho e autorizar uma operação dentro de um fluxo de IA.
Leia a definição de human-in-the-loop
Governança Pré-Execução
Identifique a operação, a decisão e o ponto de controle enquanto ainda é possível impedir o efeito protegido.
Leia a definição de governança pré-execução
Observabilidade de Agentes
Entenda a atividade de agentes por telemetria, preservando a fonte, o escopo e os limites de cada observação.
Leia a definição de observabilidade de agentes
Observabilidade de IA
Distinga observações de modelos, aplicações e fluxos de conclusões que exigem contexto ou avaliação adicionais.
Leia a definição de observabilidade de IA
Agente de Código
Distinga sugestões geradas para o desenvolvimento das etapas que um sistema de IA foi encarregado de escolher e executar.
Leia a definição de agente de código
Ação de Agente
Identifique a unidade de trabalho e distinga sua proposta, a tentativa de execução e o resultado observado.
Leia a definição de ação de agente
Leituras técnicas
O que é, de fato, um agente de IA?
Examine como o comportamento de um sistema e a autoridade delegada a ele afetam a questão de governança por trás do rótulo “agente”.
Leia sobre o comportamento de agentes
Observabilidade e Governança para IA nos Desktops da Empresa
Explore a explicação da KonaSense sobre o caminho OpenTelemetry, o contexto exportado pelas aplicações e a diferença entre observar atividade e intervir antes de uma ação.
Leia a nota técnica sobre OpenTelemetry
Para conectar os conceitos ao produto, conheça a abordagem da KonaSense para o uso de IA nas empresas.