ISO/IEC 5259 Inteligência artificial: Qualidade dos dados para análise e aprendizagem automática (ML)

A norma elaborada conjuntamente pela Organização Internacional de Normalização e pela Comissão Eletrotécnica Internacional, ISO/IEC 5259, fornece uma estrutura abrangente para garantir e gerenciar a qualidade dos dados em ambientes de análise e aprendizado automático (ML). Esta norma estabelece diretrizes para definir, medir, gerenciar e controlar a qualidade dos dados ao longo de todo o seu ciclo de vida, desde a aquisição e preparação até o uso e avaliação, com o objetivo de garantir que os resultados analíticos e baseados em inteligência artificial (IA) sejam confiáveis, explicáveis e dignos de confiança.

ISO/IEC 5259 Artificial intelligence

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Resumo executivo

A ISO/IEC 5259 promove uma abordagem estruturada para a gestão da qualidade dos dados, orientada para que as organizações garantam resultados confiáveis e transparentes no uso da IA. Ela fornece uma estrutura para definir, medir e governar a qualidade dos dados, integrando-a aos sistemas existentes de governança, risco e conformidade. Também promove a rastreabilidade, a prestação de contas e a resiliência organizacional, favorecendo o alinhamento das práticas de qualidade com os objetivos estratégicos e éticos de cada organização.

A norma é composta por cinco partes, que abrangem os princípios, modelos e processos necessários para uma gestão eficaz e coerente da qualidade dos dados em análise e ML.

Conteúdo principal

• Visão geral, terminologia e exemplos (Parte 1). Apresenta os princípios, o escopo e a terminologia da gestão da qualidade dos dados em análise e ML, fornecendo exemplos ilustrativos para criar um entendimento comum entre as equipas técnicas e de governança.
• Medidas de qualidade dos dados (Parte 2). Define características mensuráveis, como precisão, integridade, consistência, atualidade e representatividade, para avaliar e monitorizar a qualidade dos dados utilizados em sistemas de análise e ML.
• Requisitos e orientações para a gestão da qualidade dos dados (Parte 3). Estabelece requisitos e orientações práticas para implementar e melhorar continuamente os processos de gestão da qualidade dos dados, alinhados com os objetivos organizacionais.
• Estrutura do processo de qualidade dos dados (Parte 4). Fornece um modelo de processo padronizado que abrange todas as fases do ciclo de vida dos dados, garantindo consistência e controlo de qualidade na preparação, avaliação e implementação dos dados.
• Estrutura de governança da qualidade dos dados (Parte 5). Define estruturas, funções e responsabilidades de governança para garantir a supervisão, a responsabilização e o alinhamento das atividades de qualidade dos dados com os objetivos estratégicos e as expectativas regulatórias.

Acessar o documento sobre a ISO/IEC 5259 Inteligência artificial: Qualidade dos dados para análise e aprendizagem automática (ML) (somente disponível em inglês).