Uno de los retos más urgentes del mercado, no es solo alcanzar altos niveles de precisión en la solicitudes dadas a la IA, sino que a esto se suma comprender cómo y por qué los modelos llegan a determinadas decisiones.
Esta necesidad ha dado lugar al campo de la IA explicable (Explainable AI, XAI), una disciplina que busca que los modelos sean transparentes y sus decisiones comprensibles para los humanos.
¿Qué es la IA explicable?
La IA explicable engloba un conjunto de métodos y técnicas que permiten a los humanos entender, confiar y gestionar los resultados generados por sistemas de inteligencia artificial.
No se trata solo de conocer la salida de un modelo, sino de interpretar el camino lógico o probabilístico que condujo a esa decisión.
Esta IA cobra especial relevancia en contextos donde las decisiones automatizadas tienen un impacto directo en personas, como en salud, banca, contratación, justicia o seguros.
¿Por qué es tan importante?
Son muchas las razones por las que su uso es relevante para los negocios, sin embargo, aquí mencionamos algunas de las más importantes:
Ayudan a entender cómo se procesaron los datos, lo que permite verificar que el modelo se comporta de forma coherente, justa y lógica.
Cuando los usuarios o stakeholders comprenden las decisiones de una IA, es más probable que la adopten e integren en sus procesos.
Legislaciones como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) en Europa exigen el “derecho a una explicación” ante decisiones automatizadas.
La explicabilidad permite encontrar sesgos ocultos en los datos o en los modelos, y corregirlos antes de que causen daños reales.
Comprender cómo funciona un modelo permite identificar áreas de mejora o refinar el entrenamiento del sistema.
¿Cómo se logra una IA explicable?
Por medio de ejecución de técnicas avanzadas que ayudan a la ejecución de este modelo de IA:
- Modelos inherentemente interpretables: como árboles de decisión, regresiones lineales o regresiones logísticas. Aunque pueden sacrificar algo de precisión, son más fáciles de explicar.
- Técnicas post-hoc: que permiten interpretar modelos más complejos, como redes neuronales profundas. Algunas de las más populares incluyen:
- SHAP (SHapley Additive exPlanations): estima el aporte de cada variable a una predicción específica.
- LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations): genera modelos simples para entender decisiones individuales de modelos complejos.
- Visualizaciones de atención: en redes neuronales, como las utilizadas en modelos de lenguaje natural o visión por computadora.
Aunque la IA explicada cuenta diferentes roles relevantes para los negocios, estas son clave para mitigar riesgos legales y reputacionales, facilita la auditoría de decisiones, mejora la comunicación con usuarios y clientes, y permite entender qué variables impactan más en las decisiones, optimizando estrategias.
Por esta razón, los entornos donde los algoritmos toman decisiones cada vez más críticas, la explicabilidad ya no es opcional, sino esencial, ya que una sola IA que pueda ser entendida puede ser verdaderamente útil, ética y confiable.
Las organizaciones que inviertan en desarrollar soluciones de inteligencia artificial explicables estarán mejor preparadas para aprovechar el potencial de esta tecnología, cumpliendo con las normativas y generando mayor valor de negocio, al tiempo que tienen herramientas para responder antes diversas crisis.
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