¿Qué es la IA explicable y por qué la necesitan las empresas?

En un mundo donde puedes transformar todo usando inteligencia artificial (IA), piense en una mano amiga que le ayude a tomar las decisiones correctas. Asimismo, en el ámbito de las computadoras y la inteligencia artificial, los programas inteligentes toman decisiones inteligentes; por ejemplo, ayudan a recomendar productos. El concepto de IA explicable (XAI) entra en escena ahora.

XAI se centra en el aspecto del razonamiento detrás de las decisiones tomadas. Sin embargo, debemos entender que no toda la IA se incluye en la categoría de IA explicable. Analicemos en detalle la IA explicable.

¿Qué es la IA explicable?

La IA explicable implica una serie de métodos que facilitan a los usuarios humanos comprender cómo y por qué la IA ha llegado a una decisión o resultado particular. XAI adquiere una gran importancia ya que tiene un papel clave en la equidad, la responsabilidad y la transparencia en el modelo de aprendizaje automático. La IA explicable es ideal para generar confianza cuando se utiliza la IA. Más importante aún, XAI le ayuda a comprender e interpretar el comportamiento de un modelo de IA.

Por ejemplo, hay problemas como el sesgo de la IA, donde hay una anomalía en los resultados del algoritmo ML debido a suposiciones prejuiciosas en los datos de entrenamiento.

Las herramientas de IA explicables ayudan a los usuarios a identificar y reducir los problemas de interpretabilidad. La eficiencia en la interpretación mejora la confianza en el modelo de LD, particularmente en negocios crediticios, derecho y servicios de salud.

¿Cómo funciona la IA explicable?

La IA explicable utiliza varios métodos para explicar el proceso de toma de decisiones detrás de los modelos de IA. Discutiremos algunos de ellos a continuación:

Gráficos explicativos

Representa cómo un modelo de IA procesa la información/datos. Por ejemplo, el gráfico de explicación muestra el historial de compras del usuario si utiliza un modelo de IA para recomendar productos y servicios.

Árboles de decisión

Los árboles de decisión, que suelen ser una estructura similar a un diagrama de flujo, muestran cómo el modelo de IA tomó una decisión particular y los factores que influyeron en ella para llegar a dicha predicción.

Explicaciones locales

Como sugiere el nombre, explican por qué un modelo de IA toma decisiones específicas. Por ejemplo, si utiliza modelos de IA para recomendar productos, las explicaciones locales muestran los productos considerados y los motivos para seleccionarlos.

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Ejemplos de IA explicable

XAI se utiliza en varias industrias, como finanzas, atención médica, vehículos autónomos y muchas más. Expliquemos brevemente cómo XAI ayuda a varias industrias en la toma de decisiones.

Financiero

XAI ayuda a detectar discrepancias financieras y sanciona o niega reclamaciones sobre préstamos, hipotecas, etc. Además, ayudan a predecir las fluctuaciones de los precios del mercado.

Cuidado de la salud

XAI ayuda a diagnosticar a los pacientes y crea un entorno de confianza entre los médicos y el sistema. Además, ayuda a los médicos a comprender cómo llega un modelo de IA a un diagnóstico.

Vehículos autónomos

XAI ayuda a explicar las decisiones de conducción autónoma, especialmente las relacionadas con la seguridad. Los pasajeros pueden entender las razones detrás de la toma de decisiones mientras viajan en un coche autónomosentirse mucho más seguro y ayudar a comprender las situaciones que se pueden manejar.

¿Cuáles son los beneficios de utilizar IA explicable?

XAI imparte interpretabilidad y transparencia a los modelos de IA. Sus beneficios incluyen:

• Verifica si el sistema de IA es imparcial ayudándole a comprender por qué un sistema de IA ha llegado a una decisión particular
• Mejora la confianza en los modelos de IA entre empresas y consumidores, ya que explica los motivos de las decisiones.
• Identifica ataques maliciosos a modelos de IA y previene casos de decisiones incorrectas
• Los desarrolladores pueden encontrar problemas y solucionarlos gracias a una mayor transparencia e interpretabilidad.
• Le ayuda a tomar decisiones informadas y ofrece información analítica para mejorar la productividad.
• Fomenta una mejor toma de decisiones mediante el uso de modelos predictivos para influir en los resultados previstos.
• Le permite una optimización de la IA más rápida mediante el monitoreo y el análisis de los modelos de IA que utiliza para garantizar su precisión.
• Aumenta la adopción de modelos de IA en su empresa, ya que imparte confiabilidad y confiabilidad al sistema.

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Datos e IA explicable

Para mejorar la explicabilidad de un modelo XAI, es necesario prestar atención a los datos utilizados para el entrenamiento. Por lo tanto, en la etapa de diseño, el equipo de desarrollo debe decidir los detalles de los datos utilizados para entrenar un algoritmo. También deben comprobar la autenticidad de los datos, si están sesgados y, de ser así, qué se necesita para reducirlos. Además, es necesario eliminar datos irrelevantes para llegar a las predicciones más precisas.

¿Cómo adopta XAI en su negocio?

Si desea aprovechar XAI al máximo para su negocio, considere centrarse en los siguientes aspectos clave:

Definir la ética de la IA

Asegúrese de que su adopción de IA sea segura y honesta e inspire a otras empresas. Debe establecer sus principios y es el primer paso en la adopción de la IA.

Crea tu estrategia de IA

Tenga en cuenta que su estrategia de IA debe coincidir con sus objetivos comerciales y las formas en que la IA puede ayudar a alcanzarlos. Además, debería cubrir las formas de reducir gastos, mejorar la productividad, los métodos para desarrollar la capacidad de IA y las personas que pueden acceder a las herramientas de IA.

Enumere sus aplicaciones de IA

Una vez que haya especificado cómo la IA puede ayudar a su empresa, identifique sus aplicaciones comerciales. Puede utilizarlo para automatizar procesos comerciales, hacer predicciones y generar contenido de marketing.

Crear habilidades y capacidades

Por último, debe hacer todos los esfuerzos posibles para mejorar el conocimiento de la IA entre sus equipos y las capacidades de la IA para explorar su utilidad a largo plazo en su empresa. Puede ayudar a mejorar las habilidades de sus empleados o contratar expertos con las habilidades necesarias, lo que sea ideal.

Preguntas frecuentes

¿Cuándo se introdujo por primera vez la IA explicable?

La Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa introdujo XAI en 2017. Se centró en desarrollar sistemas de IA que faciliten explicaciones de las decisiones tomadas.

¿Qué es exactamente la IA explicable?

La IA explicable es un conjunto de métodos que ayuda a los usuarios a comprender y confiar en los resultados creados por los algoritmos de aprendizaje automático.

¿Cuál es el objetivo de XAI?

El propósito de XAI es explicar las razones detrás de los procesos de decisión realizados por algoritmos de aprendizaje automático. Ayuda a identificar resultados sesgados que surgen de la falta de calidad en los datos de capacitación.

Ultimas palabras

La adopción de la IA y su usabilidad pueden variar entre empresas e industrias. Sin embargo, sentar las bases es un gran paso hacia la adopción sistemas de inteligencia artificial dentro de su empresa. En la primera etapa, debes decidir sobre la ética, los objetivos, los casos de uso, las habilidades internas y las capacidades. En cualquier caso, la adopción de tecnología requiere el cumplimiento de las mejores prácticas.

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