¿Qué hace que la IA sea explicable?

Las aplicaciones de la inteligencia artificial (IA) se han disparado gracias al éxito del aprendizaje automático. Los avances futuros deberían dar lugar a sistemas autónomos capaces de percibir, aprender, tomar decisiones y actuar. Sin embargo, la incapacidad de las máquinas de estos sistemas para justificar sus elecciones y comportamientos ante los usuarios humanos limita su utilidad. Por tanto, debemos desarrollar sistemas inteligentes, autónomos y simbióticos para resolver los problemas a los que nos enfrentamos.

Hoy en día, la IA se aplica en muchos sectores, incluidos los que afectan directamente a la vida de las personas, como la sanidad, la banca y los servicios financieros. incluso la justicia. Exigimos que justifiquen sus acciones y los factores que les llevaron a tomar sus decisiones si podemos confiar en las decisiones informáticas en estos sectores.

En este artículo hablaremos de la inteligencia artificial explicable (XAI), sus técnicas y principios clave, y cómo podemos aplicarlos para hacer avanzar los negocios.

¿Qué es exactamente la IA explicable?

Las organizaciones utilizan la IA explicable, también conocida como XAI, como un conjunto de herramientas y estrategias para facilitar a los humanos la comprensión de cómo y por qué los modelos se comportan de la manera en que lo hacen.

XAI lo es:
Un conjunto de técnicas ideales:
Ayudar a otros a entender cómo se entrena un modelo. Utiliza algunas de las mejores prácticas y directrices que los científicos de datos han empleado durante años.
Comprender el proceso de entrenamiento y los datos utilizados para construir un modelo podría ayudarnos a decidir si utilizarlo y cuándo no.
También arroja luz sobre los posibles sesgos que haya podido encontrar el modelo.
Un conjunto de directrices de diseño:
Los investigadores se están concentrando más en racionalizar el desarrollo de los sistemas de IA para que sean intrínsecamente más sencillos de comprender.
Un conjunto de herramientas:
Incorporando esos aprendizajes a los modelos de formación a medida que los sistemas se van aclarando y poniendo esos aprendizajes a disposición de otros para que los adopten en sus modelos. Los modelos de formación pueden mejorarse aún más.

Principios básicos de la IA explicable

El Instituto Nacional de Normalización (NIST) establece cuatro principios de la inteligencia artificial explicable para aclarar mejor qué es la XAI:

La necesidad de "pruebas, apoyo o lógica para cada resultado" debe ser satisfecha por un sistema de IA.
Un sistema de IA debe ofrecer a sus usuarios explicaciones que puedan seguir.
Precisión de la explicación. El método seguido por el sistema de IA para producir el resultado debe reflejarse con precisión en la explicación.
Límites del conocimiento. Un sistema de IA sólo debe funcionar en las circunstancias en las que fue construido y debe abstenerse de producir un resultado cuando no tenga suficiente confianza en él.

Ejemplos de IA explicable

Hay numerosos sectores y puestos de trabajo que se están beneficiando de la XAI. He aquí algunas ventajas para algunas tareas clave y sectores empresariales que utilizan XAI para mejorar sus sistemas de IA.

XAI en sanidad

El uso de la IA y el aprendizaje automático en el sector sanitario está muy extendido. Sin embargo, los profesionales médicos no pueden explicar por qué se emiten juicios o pronósticos concretos. Esto impone restricciones al tipo de situaciones en las que puede utilizarse la tecnología de IA.

Con la ayuda de la XAI, los profesionales médicos pueden determinar qué pacientes tienen más probabilidades de requerir hospitalización y qué tipo de cuidados serían más eficaces. Gracias al aumento de la información, los médicos son ahora capaces de tomar decisiones.

La XAI en los seguros

Dado que el sector de los seguros tiene una influencia significativa, las aseguradoras deben confiar en sus sistemas de IA, comprenderlos y auditarlos para maximizar su potencial. Con XAI, las aseguradoras experimentan una mejor conversión de presupuestos y captación de clientes, más productividad, menores tasas de siniestralidad y una mayor eficiencia.

XAI en los servicios financieros

Las empresas del sector financiero utilizan activamente la XAI. Su objetivo es ofrecer a sus clientes seguridad financiera, concienciación sobre asuntos monetarios y gestión de su dinero.

Los servicios financieros utilizan la XAI para ofrecer resultados justos, imparciales y comprensibles a sus clientes y proveedores de servicios. Además, permite a las organizaciones financieras mantener la adhesión a principios morales y justos al tiempo que garantizan el cumplimiento de diversas obligaciones normativas.

La XAI ayuda al sector financiero de varias formas, entre ellas, mejorando las previsiones de mercado, garantizando la imparcialidad en la calificación crediticia, identificando características vinculadas al robo para evitar falsos positivos y reduciendo posibles gastos por sesgos o errores de la IA.

Conclusión

Los consumidores y los responsables de la toma de decisiones deben comprender cómo los modelos generan juicios utilizando análisis predictivos basados en el aprendizaje automático. Del mismo modo, las organizaciones deben entender cómo la IA toma decisiones para evitar confiar ciegamente en modelos de caja negra. La IA explicable puede ayudar a la comprensión humana y a la explicación del aprendizaje profundo, las redes neuronales y los algoritmos de aprendizaje automático. Es una de las condiciones necesarias para establecer una IA ética y responsable.