<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Explainable AI on Blog Formize.com</title><link>https://blog.formize.com/pt/tags/explainable-ai/</link><description>Recent content in Explainable AI on Blog Formize.com</description><generator>Hugo</generator><language>pt</language><atom:link href="https://blog.formize.com/pt/tags/explainable-ai/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Conectando IA Explicável e Governança de Dados Sintéticos com Formize</title><link>https://blog.formize.com/pt/explainable-ai-and-synthetic-data-governance-with-formize/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.formize.com/pt/explainable-ai-and-synthetic-data-governance-with-formize/</guid><description>&lt;h1 id="conectando-ia-explicável-e-governança-de-dados-sintéticos-com-formize">Conectando IA Explicável e Governança de Dados Sintéticos com Formize&lt;/h1>
&lt;p>A inteligência artificial está passando de laboratórios experimentais para ambientes de produção críticos. Dois tendências dominam essa mudança:&lt;/p>
&lt;ol>
&lt;li>&lt;strong>Dados sintéticos&lt;/strong> – gerados para proteger a privacidade, acelerar o treinamento de modelos e enriquecer conjuntos de dados escassos.&lt;/li>
&lt;li>&lt;strong>IA Explicável (XAI)&lt;/strong> – exigida por reguladores, auditores e usuários finais que demandam entender &lt;em>por que&lt;/em> um modelo faz uma determinada previsão.&lt;/li>
&lt;/ol>
&lt;p>Embora ambos os tópicos possuam conjuntos de ferramentas maduros, frequentemente são tratados como silos. Pipelines de dados sintéticos geram dados, e ferramentas de XAI explicam o comportamento do modelo, mas raramente existe uma única fonte de verdade que una os dois. Essa lacuna gera risco de conformidade, dificulta a auditabilidade e corrói a confiança das partes interessadas.&lt;/p></description></item></channel></rss>