El dominio de la explicabilidad ayuda a los profesionales de la tecnología y a los negocios. La explicabilidad se refiere a la capacidad de hacer comprensibles los resultados de los sistemas de Inteligencia Artificial (IA). Además, implica la claridad en la comprensión de los datos, procesos y comportamientos de los diferentes bloques algorítmicos y cómo cada uno de ellos influye en el resultado final del sistema.
Mira estos 5 beneficios que la IA explicada puede traer a tu empresa:
- Incrementa la productividad. Las técnicas que permiten la explicabilidad pueden revelar errores o áreas de mejora con más rapidez, lo que facilita que los equipos de operaciones de aprendizaje automático encargados de supervisar los sistemas de IA supervisen y mantengan los sistemas de IA de manera eficiente. Por ejemplo, comprender las características específicas que conducen al resultado del modelo, ayuda a los equipos técnicos a confirmar si los patrones identificados por el modelo son ampliamente aplicables y relevantes para predicciones futuras o, en cambio, reflejan datos históricos únicos o anómalos.
- Construye confianza y adopción. La explicabilidad también es crucial para generar confianza. Los clientes, los reguladores y el público en general deben sentirse seguros de que los modelos de IA que toman decisiones consecuentes lo hacen de manera precisa y justa. Del mismo modo, incluso los sistemas de inteligencia artificial más avanzados acumularán polvo si los usuarios previstos no entienden la base de las recomendaciones que se proporcionan. Los equipos de ventas, por ejemplo, son más propensos a confiar en su intuición que en una aplicación de IA cuyas próximas mejores acciones sugeridas parecen provenir de una caja negra. Saber por qué una aplicación de IA hizo su recomendación aumenta la confianza de los profesionales de ventas para seguirla.
- Aflorar nuevas intervenciones generadoras de valor. Desempaquetar cómo funciona un modelo también puede ayudar a las empresas a descubrir intervenciones comerciales que de otro modo permanecerían ocultas. En algunos casos, la comprensión más profunda del por qué de una predicción puede generar incluso más valor que la propia predicción o recomendación. Por ejemplo, una predicción de la rotación de clientes en un segmento determinado puede ser útil por sí misma, pero una explicación de por qué es probable que se produzca la rotación puede revelar las formas más efectivas para que la empresa intervenga.
- Garantizar que la IA proporcione valor comercial. Cuando el equipo técnico puede explicar cómo funciona un sistema de IA, el equipo comercial puede confirmar que se está cumpliendo el objetivo comercial previsto y detectar situaciones en las que se perdió algo en la traducción. Esto garantiza que una aplicación de IA esté configurada para entregar el valor esperado.
- Mitigar los riesgos regulatorios y otros. La explicabilidad ayuda a las organizaciones a mitigar los riesgos. Los sistemas de IA que entran en conflicto con las normas éticas, incluso sin darse cuenta, pueden desencadenar un intenso escrutinio público, mediático y regulatorio. Los equipos legales y de riesgo pueden usar la explicación proporcionada por el equipo técnico, junto con el caso de uso comercial previsto, para confirmar que el sistema cumple con las leyes y regulaciones aplicables y está alineado con las políticas y valores internos de la empresa.
