Governança de IA
IA assistiva, governada e subordinada à evidência
Princípios públicos para uso responsável de inteligência artificial no ecossistema FIBRIUNx, preservando decisão humana, rastreabilidade e limites operacionais.
Finalidade da IA
A inteligência artificial no ecossistema FIBRIUNx é concebida como camada assistiva para classificação, sumarização, correlação, diagnóstico e apoio à decisão. Ela não substitui regras determinísticas, gates técnicos, evidência factual ou responsabilidade humana.
Humano no comando
Decisões com impacto operacional relevante permanecem subordinadas a revisão, autorização ou critérios humanos definidos. O uso de IA não deve criar autonomia irrestrita sobre máquinas, equipamentos ou execução de campo.
Evidence-First
Inferências e recomendações devem ser separadas de fatos observados. Quando a evidência disponível for insuficiente, contraditória ou degradada, o sistema deve sinalizar a limitação em vez de apresentar certeza artificial.
FAIL-CLOSED
Na ausência de confiança mínima, disponibilidade de fonte ou validação suficiente, o comportamento esperado é reter, degradar, marcar como desconhecido ou exigir revisão. Falha de IA não deve ser reinterpretada como estado normal da operação.
Rastreabilidade
Entradas, contexto, versão do modelo quando aplicável, resultado, classificação de confiança e decisão humana subsequente devem ser preserváveis em nível proporcional ao risco e à finalidade.
Separação entre inferência e regra
Modelos estatísticos ou generativos não devem substituir controles determinísticos de segurança, autorização, integridade, RBAC, tenant, append-only, validação de schema ou gates de publicação.
IA local e dependências externas
A FIBRIUNx prioriza, quando tecnicamente adequado, IA local assistiva para reduzir dependências, preservar contexto e manter governança. Serviços externos podem ser avaliados de forma controlada, com regras próprias de privacidade, segurança e proveniência.
Validação e mudança
Novos modelos, prompts, ferramentas ou rotas de IA devem ser introduzidos com testes, comparação, rollback e observabilidade. Mudança de modelo não deve ser tratada como detalhe invisível quando puder alterar comportamento relevante.
Limites públicos atuais
A existência de recursos de IA no Pulse não significa operação autônoma de campo, certificação agronômica, substituição de profissional responsável ou autorização automática para executar ações físicas.