Es crucial que una organización tenga una comprensión completa de los procesos de toma de decisiones de la IA, con el monitoreo de modelos y la responsabilidad de la IA, y que no confíe ciegamente en ellos. La IA explicable puede ayudar a los humanos a comprender y explicar los algoritmos de aprendizaje automático (ML), el aprendizaje profundo y las redes neuronales.

A menudo se piensa que los modelos de ML son cajas negras imposibles de interpretar². Las redes neuronales utilizadas en el aprendizaje profundo son algunas de las más difíciles de entender para un humano. El sesgo, que a menudo se basa en la raza, el sexo, la edad o la ubicación, ha sido un riesgo de larga data en el entrenamiento de modelos de IA. Además, el rendimiento de los modelos de IA puede desviarse o degradarse porque los datos de producción difieren de los datos del entrenamiento. Esto hace que sea crucial para una empresa monitorear y gestionar de manera continua los modelos para promover la explicabilidad de la IA, al tiempo que se mide el impacto empresarial del uso de ese tipo de algoritmos. La IA explicable también ayuda a promover la confianza del usuario final, la auditabilidad de los modelos y el uso productivo de la IA. También mitiga los riesgos de cumplimiento normativo, legales, de seguridad y de reputación de la IA de producción.

La IA explicable es uno de los requisitos clave para implementar una IA responsable, una metodología para la implementación a gran escala de métodos de IA en organizaciones reales con imparcialidad, explicabilidad de los modelos y responsabilidad³.Para ayudar a adoptar la IA de forma responsable, las organizaciones necesitan 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 rastreo de la información estratégica sobre el estado de la implementación, la equidad, la calidad y las desviaciones es esencial para escalar la IA.

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

Para generar resultados deseables con la IA explicable, tenga en cuenta lo siguiente.

Imparcialidad y depuración: gestione y monitoree la imparcialidad. Analice la implementación en busca de posibles sesgos. 

Mitigación de las desviaciones del modelo: analice su modelo y haga recomendaciones basadas en el resultado más lógico. Alerte cuando los modelos se desvíen de los resultados previstos.

Gestión de riesgos de modelos: cuantifique y mitigue el riesgo de los modelos. Reciba alertas cuando el rendimiento de un modelo sea inadecuado. Comprenda lo ocurrido cuando persistan las desviaciones.

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

Preparada para múltiples nubes: implemente proyectos de IA en nubes híbridas, incluyendo nubes públicas, nubes privadas y locales. Fomente la confianza con la IA explicable.

• Atención médica: acelera el diagnóstico, el análisis de imágenes, la optimización de recursos y el diagnóstico médico. Mejora la transparencia y la trazabilidad en la toma de decisiones para la atención al paciente. Optimiza el proceso de aprobación farmacéutica con IA explicable.

• Servicios financieros: mejora las experiencias de los clientes con un proceso transparente de aprobación de préstamos y créditos. Acelera las evaluaciones del riesgo crediticio, de gestión de patrimonios y de delitos financieros. Acelera la resolución de posibles reclamaciones y problemas. Aumenta la confianza en los precios, las recomendaciones de productos y los servicios de inversión.

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