A liderança em AI depende cada vez mais do controle. As organizações estão integrando a AI em seus processos de negócios centrais, serviços públicos, sistemas industriais e cargas de trabalho regulamentadas, e precisam da confiança de que podem determinar quem tem acesso aos seus dados, quais modelos utilizam e como seus sistemas de AI são operados. Isso levanta questões práticas para os líderes: Quem pode acessar seus dados? Você pode escolher e mudar os modelos nos quais confia? Quem controla a infraestrutura e as operações por trás da sua AI? Em termos simples: seus dados, seus modelos, suas decisões. Essas questões são especialmente importantes na Europa e em todo o mundo. As organizações desejam acesso a capacidades de AI líderes, mantendo a confiança em como dados sensíveis, segurança, infraestrutura e operações são governados. O objetivo da Microsoft é permitir que as organizações adotem a AI, ajudando-as a manter o nível de controle que cada carga de trabalho exige para dar aos líderes a confiança para avançar com a AI. A Microsoft define AI soberana como o design, implantação e operação de cargas de trabalho de AI sob controles definidos para dados, acesso, governança, infraestrutura e operações. Os controles certos dependem da carga de trabalho, razão pela qual nossa estrutura é construída em torno de quatro princípios: controle, escolha, flexibilidade e resiliência. Esta estrutura é o foco de um novo white paper que desenvolvemos em colaboração com a NVIDIA. Ele ajuda os líderes a traduzir os quatro princípios em decisões práticas; desde o nível de controle que cada carga de trabalho precisa até o modelo operacional que melhor a suporta. Baixe o white paper sobre AI Soberana. Comece com a carga de trabalho. Vemos a soberania digital como um princípio de gerenciamento de riscos. Comece com a carga de trabalho e pergunte: Que dados ela usará ou gerará, e onde esses dados podem ser processados? Quem precisa de acesso ao sistema, incluindo acesso administrativo? O que deve continuar funcionando se a conectividade for interrompida? E com que facilidade a organização deve ser capaz de mudar modelos ou infraestrutura à medida que suas necessidades evoluem? C
Fonte: Microsoft AI Blog
Publicado em 2026-10-05