¿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 is:
A Set of ideal techniques:
To assist others in understanding how a model is trained. It uses some of the best practices and guidelines that data scientists have employed for years.
Understanding the training process and the data used to build a model might help us decide whether to utilize it and when not.
It also sheds light on any potential biases the model may have encountered.
A set of design guidelines:
Researchers are concentrating more on streamlining the development of AI systems so that they are intrinsically simpler to comprehend.
A set of tools:
By incorporating those learnings into the training models as the systems become clearer and making those learnings available to others for adoption into their models. The training models can further be improved.

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:

The "evidence, support, or logic for each output" need should be met by an AI system.
An AI system ought to offer its users explanations they can follow.
Explanation precision. The AI system's method followed to produce the output should be accurately reflected in the explanation.
Boundaries to knowledge. An AI system should only function in the circumstances it was built and should refrain from producing an output when it is not sufficiently confident in the outcome.

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.