La inteligencia artificial ha revolucionado diversos aspectos de nuestra vida, entre ellos el trabajo. Cada vez somos más personas las que utilizamos tecnologías como la Inteligencia Artificial en nuestra vida diaria, y se nos hace casi inimaginable trabajar sin el uso de la IA. Con ello, la necesidad de comprender y confiar de las decisiones tomadas por esta tecnología es crucial. Así entra en juego la Inteligencia Artificial Explicable, o XAI (Explainable Artificial Intelligence). Esta metodología promete transformar la IA en una herramienta no solo potente, sino también comprensible y fiable para los usuarios. En este blog, exploraremos la XAI, su objetivo, fiabilidad y las áreas en las que se utiliza.
¿Qué es la explainable AI?
La inteligencia artificial explicable (XAI) es una metodología que permite a los sistemas de IA compartir explícitamente sus procesos y algoritmos, haciéndolos comprensibles y fiables para los usuarios humanos.
El funcionamiento de un datáfono que rechaza una tarjeta de crédito y explica la razón de ese rechazo es un ejemplo sencillo de un sistema que opera como una ‘caja negra’. Al igual que en este caso, donde el datáfono utiliza un algoritmo para tomar decisiones, la inteligencia artificial explicable también se basa en algoritmos, aunque más complejos, que buscan ofrecer claridad sobre sus procesos de decisión. En el caso de la IA, nos adentramos en el aprendizaje automático, y más específicamente, en el Deep Learning.
¿Cuál es el objetivo del Explainable AI/XAI?
El objetivo principal de la XAI es dar explicaciones o respuestas a las decisiones que toma la inteligencia artificial. Esta necesidad se vuelve cada vez más crítica en los diversos sectores que utilizan estas tecnologías. Un usuario debe poder razonar el porqué de una decisión; de igual manera, cualquier herramienta que utilice inteligencia artificial debería ser capaz de explicar su razonamiento. Como ejemplo, una persona que esté a punto de tomar una decisión financiera necesita conocer los factores que el algoritmo ha considerado como críticos para llegar a esa conclusión antes de proceder.
¿Cómo de fiable es la XAI?
La confianza en la IA puede variar entre los usuarios. Algunos pueden confiar plenamente en las afirmaciones o información que proporciona la IA simplemente porque proviene de un ordenador o un “sistema inteligente”, mientras que otros pueden requerir justificaciones más sólidas. Esta confianza puede derrumbarse con facilidad cuando se empiezan a detectar errores, el sistema presenta fallos, etc. Y, una vez que un sistema cae en este ciclo de desconfianza, recuperar la confianza del usuario se vuelve un desafío.
Para confiar en las decisiones de una máquina que utiliza IA, es crucial que el usuario aplique su propio criterio para distinguir entre lo lógico y lo ilógico. Aunque la capacidad de estos sistemas para explicar su razonamiento es un avance significativo, el usuario debe verificar que esa explicación sea correcta.
La importancia del factor humano
Como hemos mencionado, el factor humano es esencial para lograr resultados óptimos en conjunto con la IA. Los seres humanos perciben y procesan la información de manera diferente, considerando múltiples factores que pueden influir en la toma de decisiones. Esta capacidad de juicio humano es crucial, para evaluar contextos, interpretar matices emocionales y aplicar valores éticos para el cumplimiento normativo, que las máquinas, por sí solas, no pueden comprender completamente. El uso de estos sistemas de IA con su Inteligencia de Decisiones puede proporcionarnos una gran ventaja competitiva para impulsar nuestro negocio.
¿Dónde y cuándo se utiliza la Explainable AI?
Cada vez más sectores están adoptando la inteligencia artificial explicable. Esta tecnología se aplica en áreas como la medicina, donde es crucial entender las decisiones de los algoritmos en diagnósticos y tratamientos. También se utiliza en banca y finanzas para asegurar la transparencia en los modelos de crédito, así como en el ámbito legal para garantizar decisiones justas y comprensibles en sistemas de justicia predictiva. La IA explicable también encuentra aplicaciones en sectores como la manufactura y la industria, facilitando la toma de decisiones basada en datos. Si quieres saber cómo IMMERSIA aplica esta tecnología, puedes ver nuestro ‘Caso de Éxito Primetals’.
Beneficios de la XAI
Tras esta larga explicación de los diferentes términos, y ahora que comprendemos bien los significados e implicaciones de cada uno, aquí resumimos algunos de los beneficios de la IA explicable.
1- Mejora de la Confianza: Aumenta la confianza del usuario en los sistemas de IA al proporcionar explicaciones claras y comprensibles sobre cómo se toman las decisiones.
2- Mejora de la Toma de Decisiones: Ofrece información procesable y explicaciones que facilitan la toma de decisiones informadas.
3- Cumplimiento de Normativa y Mitigación de Sesgos: Facilita el cumplimiento de normativas al hacer que las decisiones de IA sean transparentes y justificables. También ayuda a identificar y corregir sesgos al ofrecer claridad sobre el proceso de toma de decisiones.
4- Mejora de la Experiencia del Usuario y Accesibilidad: Hace que los sistemas de IA complejos sean más accesibles y fáciles de usar al presentar explicaciones en lenguaje natural y visualizaciones.
5- Facilita la Resolución de Problemas: La XAI permite observar los cálculos y el razonamiento de la IA, lo que facilita detectar errores o discrepancias en su toma de decisiones. Esto no solo mejora la precisión del sistema, sino que también permite a los expertos guiar y ajustar la IA para alinearla mejor con sus objetivos. Así, se evita el fracaso de proyectos por malentendidos entre la IA y los expertos.
6- Empoderamiento de Usuarios No Técnicos: Permite que usuarios sin experiencia técnica comprendan y utilicen los sistemas de IA de manera efectiva.
Como hemos visto, la XAI ofrece numerosos beneficios y también enfrenta ciertos desafíos. Para que la IA sea verdaderamente confiable, es fundamental que sea transparente, responsable y ética. En este sentido, la inteligencia artificial explicable juega un papel crucial al cumplir con estos requisitos. El concepto de XAI refleja el compromiso de desarrollar una IA que se centre en el ser humano. Al desglosar el «por qué» detrás de las decisiones de la IA, permite a las personas comprender mejor el funcionamiento de estas tecnologías y participar de manera significativa en el entorno digital.
