Es crucial que una organización conozca a fondo los procesos de toma de decisiones de la IA a través de la monitorización de modelos y la responsabilidad de la IA, y que no confíe ciegamente en ellos. La IA explicable puede ayudar a los humanos a entender y explicar algoritmos de machine learning (ML), deep learning y redes neuronales.

Los modelos de ML (aprendizaje automático) suelen considerarse cajas negras imposibles de interpretar.² Las redes neuronales utilizadas en el deep learning son algunas de las más difíciles de entender para un humano. El sesgo, generalmente basado en la raza, el sexo, la edad o el lugar de residencia, ha sido durante mucho tiempo un riesgo en el entrenamiento de modelos de IA. Además, el rendimiento del modelo de IA puede variar o degradarse porque los datos de producción difieren de los datos de entrenamiento. Esto hace que sea crucial para una empresa monitorizar y gestionar continuamente modelos para promover la explicabilidad de la IA mientras mide el impacto comercial del uso de dichos algoritmos. La IA explicable también ayuda a promover la confianza del usuario final, la auditabilidad del modelo y el uso productivo de la IA. También mitiga los riesgos de conformidad, legales, de seguridad y de reputación de la IA de producción.

La IA explicable es uno de los requisitos clave para implantar una IA responsable, una metodología para la aplicación a gran escala de métodos de IA en organizaciones reales con equidad, explicabilidad de los modelos y responsabilidad.³ Para ayudar a adoptar la IA de forma responsable, las organizaciones deben integrar principios éticos en las aplicaciones y procesos de IA mediante la creación de sistemas de IA basados en la confianza y la transparencia.

Con la IA explicable, una empresa puede solucionar problemas y mejorar el rendimiento de los modelos al tiempo que ayuda a las partes interesadas a comprender los comportamientos de los modelos de IA. Investigar los comportamientos de los modelos mediante el seguimiento de su estado de implementación y de su imparcialidad, calidad y desviación es esencial para escalar la IA.

La evaluación continua de los modelos permite a las empresas comparar las predicciones de los modelos, cuantificar su riesgo y optimizar su rendimiento. Mostrar valores positivos y negativos en los comportamientos del modelo, con datos utilizados para generar explicaciones, acelera las evaluaciones de los modelos. Una plataforma de datos e IA puede generar atribuciones de características para predicciones de modelos y permitir a los equipos investigar visualmente su comportamiento con gráficos interactivos y documentos exportables.

Para impulsar resultados deseables con IA explicable, tenga en cuenta los siguientes aspectos:

Imparcialidad y eliminación de sesgos: Gestione y monitorice la imparcialidad. Analice su implementación en busca de posibles sesgos. 

Mitigación de la desviación de modelos: Analice su modelo y haga recomendaciones basadas en el resultado más lógico. Avise cuando los modelos se desvíen de los resultados previstos.

Gestión del riesgo de los modelos: Cuantifique y mitigue el riesgo de los modelos. Reciba alertas cuando un modelo funcione de manera inadecuada. Comprenda qué es lo que hace que las desviaciones persistan.

Automatización del ciclo de vida: Cree, ejecute y gestione modelos como parte de los servicios integrados de datos e IA. Unifique las herramientas y procesos en una plataforma para monitorizar modelos y compartir resultados. Explique las dependencias de los modelos de machine learning.

Preparado para la multinube: Implemente proyectos de IA en nubes híbridas, incluidas nubes públicas, privadas y locales. Fomente la confianza gracias a la IA explicable.

• Sanidad: Acelerar el diagnóstico, el análisis de imágenes, la optimización de recursos y el diagnóstico médico. Mejorar la transparencia y la trazabilidad en la toma de decisiones para la atención al paciente. Racionalizar el proceso de aprobación farmacéutica con IA explicable.

• Servicios financieros: Mejorar la experiencia del cliente con un proceso transparente de aprobación de préstamos y créditos. Evaluaciones rápidas del riesgo de crédito, de gestión de patrimonios y del riesgo de delitos financieros. Acelerar la resolución de posibles reclamaciones y problemas. Incrementar la confianza en la tarificación, las recomendaciones de productos y los servicios de inversión.

• Justicia penal: Optimizar los procesos de predicción y evaluación de riesgos. Acelerar las resoluciones utilizando IA explicable en análisis de ADN, análisis de la población reclusa y previsión de la delincuencia. Detectar posibles sesgos en los datos y algoritmos de entrenamiento.