É crucial para uma organização ter um entendimento completo dos processos de tomada de decisão da IA com monitoramento de modelo e responsabilização da IA, e não confiar neles cegamente. A IA explicável pode ajudar os humanos a entender e explicar algoritmos de aprendizado de máquina (ML), deep learning e redes neurais.

Modelos de ML muitas vezes são considerados como caixas-pretas que são impossíveis de interpretar.² As redes neurais usadas no deep learning são algumas das mais difíceis para um humano entender. O viés, muitas vezes baseado em etnia, gênero, idade ou localização, tem sido um risco de longa data na formação de modelos de IA. Além disso, o desempenho do modelo de IA pode se deteriorar ou desviar porque os dados de produção diferem dos dados de treinamento. Isso torna crucial para um negócio monitorar e gerenciar continuamente os modelos para promover a explicabilidade da IA, ao mesmo tempo em que mede o impacto comercial do uso de tais algoritmos. A IA explicável também ajuda a promover a confiança do usuário final, a auditabilidade do modelo e o uso produtivo da IA.Isso também mitiga riscos de conformidade, legais, de segurança e de reputação da IA em produção.

A IA explicável é um dos requisitos-chave para implementar a IA responsável, uma metodologia para a implementação em larga escala de métodos de IA em organizações reais com justiça, explicabilidade do modelo e responsabilidade.³ Para adotar a IA de forma responsável, as organizações precisam incorporar princípios éticos nas aplicações e processos de IA, construindo sistemas baseados em confiança e transparência.

Com a IA explicável, uma empresa pode solucionar problemas e melhorar o desempenho do modelo, ajudando as partes interessadas a entenderem o comportamento dos modelos de IA. Investigar comportamentos de modelo através do rastreamento de insights do modelo sobre status de implantação, justiça, qualidade e deriva é essencial para a escalabilidade da IA.

A avaliação contínua do modelo capacita uma empresa a comparar previsões de modelo, quantificar riscos do modelo e otimizar o desempenho do modelo. Exibir valores positivos e negativos nos comportamentos do modelo com dados usados para gerar explicações acelera as avaliações do modelo. Uma plataforma de dados e IA pode gerar atribuições de recursos para previsões de modelos e capacitar equipes a investigar visualmente o comportamento do modelo com gráficos interativos e documentos exportáveis.

Para obter resultados desejáveis com IA explicável, considere o seguinte:

Justiça e modificação de vieses: Gerencie e monitore a justiça. Examine sua implantação em busca de potenciais vieses. 

Mitigação de deriva de modelo: Analise seu modelo e faça recomendações com base no resultado mais lógico. Receba alertas quando modelos desviarem dos resultados pretendidos.

Gerenciamento de risco do modelo: Quantifique e mitigue os riscos do modelo. Receba alertas quando um modelo apresentar desempenho inadequado. Entenda o que aconteceu quando desvios persistirem.

Automação do ciclo de vida: Construa, execute e gerencie modelos como parte de serviços de dados e IA integrados. Unifique as ferramentas e processos em uma plataforma para monitorar modelos e compartilhar resultados. Explique as dependências dos modelos de aprendizado de máquina.

Pronto para multinuvem: Implemente projetos de IA em nuvens híbridas, incluindo nuvens públicas, nuvens privadas e locais.Promova confiança e segurança com IA explicável.

• Saúde: Acelere diagnósticos, análise de imagens, otimização de recursos e diagnóstico médico. Melhore a transparência e rastreabilidade na tomada de decisões para o cuidado do paciente. Agilize o processo de aprovação farmacêutica com IA explicável.

• Serviços financeiros: Melhore a experiência do cliente com um processo transparente de aprovação de empréstimos e créditos. Acelere avaliações de risco de crédito, gestão de patrimônio e risco de crimes financeiros. Resolva rapidamente possíveis reclamações e problemas. Aumente a confiança em precificação, recomendações de produtos e serviços de investimento.

• Justiça criminal: Otimize processos para previsão e avaliação de riscos. Acelere resoluções usando IA explicável em análise de DNA, análise da população carcerária e previsão de crimes. Detecte potenciais vieses nos dados de treinamento e algoritmos.