Em poucas palavras, quando você não consegue ver os processos que apoiam a IA, não pode ter certeza de sua imparcialidade, precisão ou confiabilidade. Isso se torna especialmente problemático quando os sistemas de IA são usados em áreas sensíveis onde decisões tendenciosas ou falhas podem ter consequências graves. Por exemplo, modelos treinados com dados incompletos ou não representativos podem negar empréstimos ilegalmente com base em fatores demográficos. Na área da saúde, a IA pode diagnosticar doenças de forma incorreta em populações subrepresentadas, pois os dados de treinamento são limitados em termos de diversidade. Os dados enviesados no recrutamento podem fazer uma triagem injusta dos candidatos com base em sexo ou etnia. Sem a explicabilidade, esses problemas podem passar despercebidos.

A IA explicável capacita as empresas com responsabilidade e o suporte de que precisam para manter a confiança com os usuários e reguladores. Além de lidar com a imparcialidade, a XAI oferece suporte ao monitoramento de modelos e ajuda a reduzir os riscos relacionados à conformidade, segurança e danos à reputação.

À medida que os modelos de aprendizado de máquina se tornam cada vez mais complexos, especialmente aqueles que usam aprendizado profundo ou redes neurais, entender seu comportamento também se torna cada vez mais desafiador. A XAI fornece as ferramentas e estruturas necessárias para tornar transparentes e interpretáveis mesmo algoritmos avançados, permitindo que as empresas operem com maior responsabilidade e precisão.

Ao implementar a IA explicável, as organizações devem considerar vários fatores importantes para garantir a transparência, a responsabilidade e o uso eficaz dos sistemas de IA. Embora grupos específicos possam adotar abordagens diferentes, costuma ser de comum acordo que esses fatores se enquadram em cinco categorias:

Imparcialidade e desenviesamento

Os sistemas de IA devem ser cuidadosamente monitorados em busca de vieses que possam levar a resultados injustos ou discriminatórios. Isso envolve a verificação regular das implementações em busca de possíveis preconceitos nos dados ou nos processos de tomada de decisão da IA, seguida de medidas para corrigi-los.

Mitigação de desvio de modelo

Devido a alterações nos dados de entrada ou outras circunstâncias em evolução, os modelos de IA podem começar a funcionar de forma diferente em ambientes de produção em comparação com a fase de treinamento. O monitoramento e a análise do desempenho do modelo podem ajudar a lidar com esses desvios, garantindo que os resultados permaneçam precisos e relevantes.

Gestão de riscos de modelos

Se gerenciados inadequadamente, os modelos de IA podem introduzir riscos que podem afetar facilmente as operações de negócios ou prejudicar a conformidade regulatória. Ao quantificar os níveis de risco e analisar problemas persistentes de desempenho, as organizações têm o que precisam para descobrir problemas sistêmicos e lidar com eles antes que escalem.

Automação do ciclo de vida

A gestão eficiente do ciclo de vida dos modelos de IA (criação, implantação, monitoramento e atualização) é essencial para manter a transparência e a usabilidade. A automação desses processos reduz o esforço manual necessário para rastrear o desempenho do modelo, identificar dependências e fazer atualizações. Além disso, ao usar plataformas integradas, as organizações podem garantir que seus modelos permaneçam precisos e fáceis de explicar ao longo do tempo.

Preparação para várias nuvens

A implantação de IA em ambientes híbridos, incluindo nuvens públicas e privadas, exige flexibilidade e consistência. Garantir que a IA explicável funcione de forma eficaz nesses ambientes promove uma supervisão consistente, independentemente de onde a IA opere.

A XAI conta com processos e técnicas estruturados para garantir que os sistemas de IA produzam resultados que sejam compreensíveis e transparentes. Abordaremos abaixo as principais etapas e métodos envolvidos na IA explicável:

• Estabeleça governança e padrões
  As organizações devem formar comitês de governança de IA para orientar as equipes de desenvolvimento e definir padrões claros de explicabilidade. Ao incorporar a explicabilidade nas diretrizes de IA responsável desde o início, você garante que ela permaneça um princípio central em todo o ciclo de vida da IA.

• Foque na qualidade dos dados e na mitigação de viés
  Dados de treinamento de alta qualidade são essenciais para uma IA explicável. Os desenvolvedores devem examinar os conjuntos de dados quanto a viés, excluir dados irrelevantes e implementar estratégias para mitigar o viés antes do início do treinamento. Práticas transparentes de dados melhoram a confiança no sistema de IA.

• Desenvolva modelos para explicabilidade
  Criar sistemas de IA com foco em explicabilidade envolve selecionar algoritmos que gerem resultados rastreáveis a recursos específicos ou camadas do modelo. Isso garante que cada decisão ou previsão possa ser entendida e justificada pela análise de sua lógica subjacente.

• Use técnicas de IA explicável
  Técnicas como explicações locais interpretáveis independentes de modelo (LIME) ajudam a esclarecer como os modelos classificam ou preveem resultados, enquanto recursos importantes de aprendizado profundo (DeepLIFT) rastreiam as decisões, por meio das redes neurais, de volta até suas características de origem.

• Garante a compreensão de decisões
  Os sistemas de IA devem oferecer explicações claras sobre as saídas em termos que os humanos podem entender. Educar os usuários sobre como o sistema funciona ajuda a preencher a lacuna entre a complexidade técnica e o uso prático, tornando as decisões de IA mais acessíveis e confiáveis.

Ao desmistificar o funcionamento dos sistemas de IA, a XAI oferece uma série de soluções para vários desafios organizacionais. Confira abaixo algumas das principais vantagens:

• Mitigação de riscos ideal
  A XAI ajuda as organizações a identificar possíveis problemas, como previsões enviesadas ou incorretas, antes que elas levem a riscos jurídicos, operacionais à ou reputação. Essa abordagem ativa reduz erros dispendiosos e garante que a IA alinhe os padrões estabelecidos.

• Maior produtividade
  Com informações claras sobre como os modelos tomam decisões, as equipes técnicas podem identificar mais rapidamente erros ou ineficiências. Isso simplifica o processo de monitoramento e manutenção de sistemas de IA, permitindo que as equipes se concentrem em melhorar o desempenho.

• Maior confiança
  A transparência na tomada de decisões de IA promove a confiança entre as partes interessadas em todos os níveis. Quando os usuários entendem por que um sistema faz recomendações, eles têm mais probabilidade de demonstrar confiança em seus processos de tomada de decisão.

• Redução de vieses
  Ao revelar como os modelos interpretam os dados, a XAI permite que as organizações detectem e corrijam padrões injustos ou enviesados. Isso ajuda a garantir que os sistemas de IA tomem decisões equitativas e cumpram as expectativas éticas.

• Melhor tomada de decisões
  A IA explicável oferece informações acionáveis sobre os fatores que impulsionam as previsões. Essas informações permitem que as empresas refinem suas estratégias, aprimorem intervenções e influenciem os resultados de forma mais eficaz.

• Adoção de IA aprimorada
  Quando os funcionários entendem e confiam em um sistema de IA, as taxas de adoção aumentam. A XAI permite que as empresas criem confiança entre os usuários internos, garantindo que as aplicações de IA sejam integradas aos fluxos de trabalho sem resistência.

• Maior conformidade
  XAI significa que os modelos de IA podem ser facilmente auditados e validados em relação às leis em evolução. Ao fornecer explicações detalhadas quanto às decisões, as organizações podem demonstrar sua conformidade, evitando as penalidades decorrentes do não cumprimento das regulamentações estabelecidas.

Embora a IA explicável ofereça muitas vantagens, ela não está isenta de limitações. Confira abaixo alguns dos principais desafios associados à XAI:

• Desafios de treinamento
  Criar sistemas de IA capazes de explicar o próprio raciocínio é, muitas vezes, mais complexo e exige mais recursos do que desenvolver modelos tradicionais de “caixa preta”. Os desenvolvedores podem precisar de ferramentas e estruturas especializadas para garantir que os modelos permaneçam interpretáveis sem sacrificar a usabilidade.

• Complexidade proibitiva
  Alguns modelos da XAI ainda são difíceis de entender, mesmo para especialistas. Isso se aplica principalmente ao lidar com redes neurais altamente intrincadas. Explicações simplificadas podem ajudar, mas correm o risco de omitir detalhes críticos. Equilibrar explicações detalhadas com resumos acessíveis ajudará a tornar as saídas da XAI úteis para vários públicos.

• Desafios de verificação
  Verificar a precisão e a integridade das explicações geradas pela XAI pode ser difícil, especialmente para modelos que processam grandes conjuntos de dados. Esse problema pode levar a auditorias incompletas ou a informações falhas. O uso de técnicas de explicação em camadas, que ofereçam tanto visões gerais de alto nível quanto trilhas de auditoria detalhadas, pode tornar a verificação mais viável.

• Supersimplificação
  Os sistemas da XAI pode simplificar demais os modelos complexos para facilitar a interpretação. Essa compensação pode levar a mal-entendidos ou descuidos na tomada de decisões. Para contrariar isso, as organizações devem priorizar explicações que sejam claras e precisas, sem ocultar detalhes vitais.

• Problemas com a privacidade de dados
  Por sua natureza, a XAI requer maior transparência, o que pode acabar expondo informações sensíveis ou confidenciais. Para atenuar isso, as organizações podem implementar protocolos seguros de manipulação de dados e limitar o escopo dos dados incluídos nas explicações.

• Dificuldades de integração
  A adição de recursos de XAI aos sistemas de IA existentes pode exigir alterações significativas nos fluxos de trabalho, nas ferramentas e na infraestrutura, especialmente em organizações que usam sistemas legados. O uso de ferramentas modulares de XAI que se integram aos processos atuais pode reduzir a interrupção e simplificar a adoção no processo.

Ao desmistificar o funcionamento dos sistemas de IA, a XAI oferece uma série de soluções para vários desafios organizacionais. Confira abaixo algumas das principais vantagens:

• Mitigação de riscos ideal
  A XAI ajuda as organizações a identificar possíveis problemas, como previsões enviesadas ou incorretas, antes que elas levem a riscos jurídicos, operacionais à ou reputação. Essa abordagem ativa reduz erros dispendiosos e garante que a IA alinhe os padrões estabelecidos.

• Maior produtividade
  Com informações claras sobre como os modelos tomam decisões, as equipes técnicas podem identificar mais rapidamente erros ou ineficiências. Isso simplifica o processo de monitoramento e manutenção de sistemas de IA, permitindo que as equipes se concentrem em melhorar o desempenho.

• Maior confiança
  A transparência na tomada de decisões de IA promove a confiança entre as partes interessadas em todos os níveis. Quando os usuários entendem por que um sistema faz recomendações, eles têm mais probabilidade de demonstrar confiança em seus processos de tomada de decisão.

• Redução de vieses
  Ao revelar como os modelos interpretam os dados, a XAI permite que as organizações detectem e corrijam padrões injustos ou enviesados. Isso ajuda a garantir que os sistemas de IA tomem decisões equitativas e cumpram as expectativas éticas.

• Melhor tomada de decisões
  A IA explicável oferece informações acionáveis sobre os fatores que impulsionam as previsões. Essas informações permitem que as empresas refinem suas estratégias, aprimorem intervenções e influenciem os resultados de forma mais eficaz.

• Adoção de IA aprimorada
  Quando os funcionários entendem e confiam em um sistema de IA, as taxas de adoção aumentam. A XAI permite que as empresas criem confiança entre os usuários internos, garantindo que as aplicações de IA sejam integradas aos fluxos de trabalho sem resistência.

• Maior conformidade
  XAI significa que os modelos de IA podem ser facilmente auditados e validados em relação às leis em evolução. Ao fornecer explicações detalhadas quanto às decisões, as organizações podem demonstrar sua conformidade, evitando as penalidades decorrentes do não cumprimento das regulamentações estabelecidas.

Com a crescente complexidade dos sistemas de IA, ter modelos transparentes e interpretáveis não é mais opcional. As soluções de IA da ServiceNow incorporam a explicabilidade diretamente nos fluxos de trabalho, facilitando para as organizações o uso da IA generativa (GenAI) e de agentes de IA, ao mesmo tempo em que mantêm a responsabilidade e a confiança dos usuários. 

A abordagem da ServiceNow à XAI se dá sobre a confiável Now Platform®, que incorpora recursos XAI em fluxos de trabalho empresariais sem exigir integrações complexas. O Controlador de IA generativa e o Now Assist for Search conectam-se sem problemas com os principais grandes modelos de linguagem (LLMs), permitindo que as organizações incorporem informações orientadas por IA em seus processos com clareza e facilidade. Além disso, ao colaborar com parceiros como a NVIDIA e a Hugging Face, a ServiceNow garante que suas inovações em inteligência artificial sejam seguras, confiáveis e alinhadas com as práticas recomendadas do setor.  

Tudo pronto para aproveitar o impacto da IA explicável? Agende já uma demonstração da ServiceNow e veja como ela pode ajudar na sua abordagem de tecnologia inteligente.