ISACA AAIA – Preparação para a Certificação Advanced in AI Audit (pt-br)

About ISACA AAIA – Preparação para a Certificação Advanced in AI Audit (pt-br)

A série AAIA Exam Prep é um podcast educacional para profissionais de auditoria, risco e tecnologia que estão se preparando para a certificação Advanced in AI Audit (AAIA) da ISACA. A certificação aborda governança, risco, operações e auditoria de sistemas de inteligência artificial. Os episódios cobrem os três domínios do exame: AI Governance and Risk, AI Operations e AI Auditing Tools and Techniques. Mais informações em https://www.isaca.org/credentialing/aaia. Esse podcast não é produzido ou endossado pelo ISACA.

Publisher

Fabiano Castello

Category

education

Language

pt

Explicit

No

First episode

13 Mar 2026

Latest episode

15 Apr 2026

Latest episodes

20 episodes in the feed.

1. 

   15 Apr 2026

   S02E11 Fundamental Rights Impact Assessment (FRIA)

   Este episódio apresenta, de forma clara, estratégica e aplicada, como funciona uma Fundamental Rights Impact Assessment (FRIA) no contexto do AI Act da União Europeia — e por que essa avaliação será uma das práticas mais importantes para quem implanta IA de alto risco. Com base no guia prático publicado em dezembro de 2025 pelo Danish Institute for Human Rights (DIHR) e pelo European Center for Not-for-Profit Law (ECNL), o conteúdo mostra como transformar a FRIA em um processo real de governança, prevenção de danos e tomada de decisão — e não apenas em mais uma obrigação regulatória.  Ao longo do episódio, é explicado por que a FRIA representa uma mudança de mentalidade: sair da lógica de risco puramente técnico ou jurídico e incorporar risco humano real no design, compra, implantação e monitoramento de sistemas de IA. Entre os principais temas abordados, estão: • o que é uma Fundamental Rights Impact Assessment e por que ela importa; • diferença entre risco técnico, risco regulatório e risco de direitos fundamentais; • o que o artigo 27 do AI Act exige na prática; • quem é obrigado a realizar FRIA: setor público, serviços essenciais, bancos e seguradoras; • diferença entre FRIA e DPIA: avaliações complementares, mas com escopos distintos; • critérios de uma FRIA séria: foco em direitos fundamentais, participação real, accountability, transparência e acesso a remédio; • como planejar a avaliação no momento certo: antes do deployment e, idealmente, antes da compra; • como montar uma equipe multidisciplinar e escolher entre modelo interno, externo ou híbrido; • por que a análise de contexto é a fase mais subestimada e decisiva; • como mapear usuários, grupos afetados, decisões automatizadas, fornecedores, dados e governança; • como construir cenários reais de impacto: casos típicos e piores cenários; • riscos concretos: discriminação, exclusão, danos físicos, danos psicológicos, falhas de devido processo e perda de autonomia; • metodologia para avaliar severidade, alcance, reversibilidade e probabilidade; • atenção especial a grupos vulneráveis, como crianças, pessoas com deficiência, migrantes e minorias; • tipos de mitigação: controles organizacionais, técnicos e contratuais; • mecanismos de reclamação, remediação e accountability; • como decidir entre implantar, adiar ou não implantar um sistema; • transparência pública sobre metodologia, riscos, limitações e medidas adotadas; • monitoramento contínuo, revisão pós-go-live e atualização da avaliação; • participação de stakeholders como parte central do processo. O episódio também traz uma visão crítica sobre os erros mais comuns: fazer a FRIA tarde demais, tratar a avaliação como exercício de gabinete, ignorar grupos vulneráveis, depender apenas do fornecedor ou publicar transparência apenas formal. Com linguagem acessível e foco prático, este conteúdo foi pensado para executivos, compliance, jurídico, produto, IA, auditoria, risco, policy makers e gestores públicos que precisam implantar IA de forma segura, confiável e alinhada aos direitos fundamentais. Um guia completo para entender como a FRIA pode reduzir litígios, evitar danos reais, aumentar confiança e se tornar uma vantagem competitiva e institucional.

2. 

   15 Apr 2026

   S02E10 China AI Development Plan

   Este episódio analisa, de forma clara, estratégica e acessível, o documento “China’s New Generation Artificial Intelligence Development Plan” — plano nacional lançado em 2017 pelo Conselho de Estado da China que reposicionou a IA como prioridade de Estado até 2030. Mais do que um plano tecnológico, este documento representa uma visão integrada de desenvolvimento nacional: inovação, produtividade, política industrial, segurança, infraestrutura digital, defesa e governança social. O episódio mostra por que esse plano chamou atenção global e como ele ajudou a redefinir a corrida internacional por liderança em IA. Ao longo do conteúdo, são explicados os principais pilares da estratégia chinesa e o que eles significam na prática para empresas, governos e o cenário geopolítico atual. Entre os temas abordados, estão: • por que a China elevou IA ao centro de sua estratégia nacional; • o contexto de competição tecnológica global e busca por soberania; • metas definidas para 2020, 2025 e 2030; • prioridades tecnológicas: machine learning, deep learning, visão computacional, NLP, chips, edge AI e computação de alto desempenho; • importância de infraestrutura, dados e capacidade computacional; • IA como motor de política industrial em manufatura, agricultura, logística, finanças e varejo; • papel de universidades, laboratórios, empresas, venture capital e parques tecnológicos; • aplicações em saúde, educação, cidades inteligentes e serviços públicos; • uso de IA em segurança pública, monitoramento e governança social; • integração entre setor civil e defesa e o conceito de tecnologia dual-use; • abordagem chinesa sobre regulação, ética e segurança algorítmica; • modelo de execução baseado em coordenação estatal, metas claras, pilotos e escala; • comparação com modelos dos EUA e Europa; • lições práticas para estratégia, inovação e políticas públicas. O episódio também traz uma análise equilibrada dos principais trade-offs do modelo chinês: de um lado, velocidade, coordenação e capacidade de execução; de outro, riscos ligados à centralização, vigilância, privacidade e baixa contestação institucional. Com linguagem natural e sem sensacionalismo, o conteúdo conecta o plano de 2017 com o cenário de 2025: IA generativa, disputa por chips, segurança nacional, soberania tecnológica e competição entre modelos de governança. Um guia completo para entender por que o plano de IA da China continua sendo uma das referências mais importantes — e controversas — da estratégia tecnológica global.

3. 

   15 Apr 2026

   S02E09 DAMA-DMBOK Data Management Book of Knowledge

   Este episódio apresenta, de forma clara, prática e acessível, os principais fundamentos do DAMA-DMBOK 2ª edição — uma das referências mais completas para gestão de dados dentro das organizações. Pensado para profissionais de tecnologia, dados, negócios e gestão, o conteúdo mostra como transformar dados em um ativo estratégico, organizando processos, responsabilidades, qualidade, segurança e uso inteligente da informação. Ao longo do episódio, é explicado como o DMBOK está estruturado, quais são suas principais áreas de conhecimento e como aplicar seus conceitos de forma realista no dia a dia das empresas, sem transformar gestão de dados em burocracia. Entre os principais temas abordados, estão: * visão geral do DMBOK e por que dados devem ser tratados como ativo organizacional; * princípios de gestão de dados ao longo de todo o ciclo de vida; * governança de dados, ética, políticas e tomada de decisão; * arquitetura de dados, modelagem e design; * armazenamento, operação, segurança e proteção da informação; * integração de dados e interoperabilidade entre sistemas; * gestão de documentos, dados mestres e dados de referência; * business intelligence, data warehouse, metadados e qualidade de dados; * big data, analytics, ciência de dados e uso avançado da informação; * maturidade organizacional, papéis, cultura e transformação. O episódio traduz os conceitos do framework para situações reais: dados duplicados entre sistemas, baixa confiança em relatórios, retrabalho operacional, falhas de integração, riscos de segurança e dificuldade de escalar analytics. Também traz uma visão crítica sobre onde empresas mais erram: começar por ferramenta antes de processo, não definir responsáveis, tratar qualidade de dados como tarefa isolada ou subestimar mudança cultural. Além da explicação dos conceitos, o conteúdo apresenta um roadmap inicial para implantação: diagnóstico de maturidade, definição de prioridades, quick wins, papéis essenciais, políticas mínimas e evolução progressiva da governança. Um guia completo para entender como estruturar gestão de dados de forma prática, gerar mais confiança nas decisões e transformar informação em valor real para o negócio.

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