Accountability

É o princípio de que existe uma pessoa ou área identificável que responde pelas decisões e pelos efeitos de um sistema de IA, e que consegue demonstrar que fez o que era esperado, por meio de registros, avaliações e mitigações. “O modelo decidiu” não transfere responsabilidade. Quem implantou responde. É um dos princípios da OCDE para IA e um dos fundamentos da LGPD, que o chama de “responsabilização e prestação de contas”.

Em Produto, cada capacidade precisa de um dono nomeado, normalmente o PM, que responde pelo objetivo, pelos riscos, pelas métricas e pela decisão de desligar. A documentação (model card, avaliação de impacto, evals, post-mortems) é o que torna a responsabilidade demonstrável. Sem registros, não há como provar que o cuidado existiu. Por exemplo, o model card lista: dono é o PM de sinistros; revisão de fairness trimestral; última auditoria em março de 2026.

Use accountability para definir quem responde pelo sistema. Use transparência para mostrar como o sistema funciona. Use contestabilidade para dar ao afetado o direito de recorrer. Uma forma simples de diferenciar: accountability é quem responde; transparência é o que se mostra; contestabilidade é o que o afetado pode fazer.

Princípio de governança e ética; um dos princípios da OCDE para IA (2019) e fundamento da LGPD (Art. 6, X).

OECD AI Principles (2019); LGPD Art. 6, X; NIST AI RMF 1.0, Govern