Para aprovechar al máximo la inteligencia artificial (IA), una organización necesita saber lo que puede hacer. Pero esto es solo el comienzo, porque para aprovechar realmente la IA de manera eficaz, también es necesario saber cómo funciona. Desafortunadamente, muchos ejemplos de sistemas de IA modernos, en especial aquellos impulsados por el aprendizaje automático (ML), tienden a funcionar como “cajas negras” y generan salidas sin una explicación clara o comprensible de cómo se toman las decisiones. Esta falta de transparencia puede ser un desafío para la confianza, la supervisión y el compromiso, en especial cuando estos mismos sistemas de IA están involucrados en decisiones importantes.
La IA explicable (XAI) aborda estos desafíos al brindar métodos para interpretar y comprender el funcionamiento interno de los modelos de IA. Al permitir que los operadores humanos puedan comprender los propósitos, el razonamiento y los procesos de toma de decisiones de los sistemas de IA, la XAI sienta las bases para una integración de IA observable y confiable. Esta claridad es fundamental para las organizaciones a las que les interesa adoptar la IA de manera responsable y garantizar la alineación con los estándares éticos y operativos. Comprender por qué la XAI importa es el primer paso para navegar por su rol en el desarrollo de la IA responsable.
En pocas palabras, cuando no puedes ver los procesos que respaldan la IA, no te puedes asegurar de su imparcialidad, precisión o confiabilidad. Esto se vuelve muy problemático cuando los sistemas de IA se utilizan en áreas sensibles en las que las decisiones sesgadas o erróneas pueden tener consecuencias graves. Por ejemplo, los modelos formados con datos incompletos o no representativos podrían denegar préstamos de manera ilegal de acuerdo con factores demográficos. En la atención médica, la IA podría diagnosticar erróneamente enfermedades en poblaciones poco representadas debido a la limitada diversidad de los datos de formación. Los datos sesgados en la contratación pueden excluir de manera injusta a los candidatos en función del género o la etnia. Sin explicación, estos problemas pueden pasar desapercibidos.
La IA explicable impulsa a las empresas con el compromiso y el apoyo que necesitan para mantener la confianza con los usuarios y los reguladores. Más allá de abordar la equidad, la XAI apoya el monitoreo de modelos y ayuda a mitigar los riesgos relacionados con el cumplimiento, la seguridad y los daños a la reputación.
A medida que los modelos de aprendizaje automático se vuelven cada vez más complejos, en particular aquellos que utilizan aprendizaje profundo o redes neuronales, comprender su comportamiento también se vuelve cada vez más difícil. La XAI brinda las herramientas y los marcos de trabajo necesarios para que incluso los algoritmos avanzados sean transparentes e interpretables, lo que permite a las empresas operar con mayor compromiso y precisión.
Al implementar la IA explicable, las organizaciones deben abordar varias consideraciones clave para garantizar la transparencia, el compromiso y el uso eficaz de los sistemas de IA. Aunque cada grupo puede abordar esta cuestión de diferentes maneras, se suele acordar que estas consideraciones se dividen en cinco categorías:
Los sistemas de IA deben monitorearse minuciosamente en busca de sesgos que puedan dar lugar a resultados injustos o discriminatorios. Esto implica analizar de forma regular los despliegues en busca de posibles prejuicios en los datos o en los procesos de toma de decisiones de la IA y, luego, tomar medidas para mitigarlos.
Debido a los cambios en los datos de entrada u otras circunstancias en evolución, los modelos de IA pueden comenzar a funcionar de manera diferente en entornos de producción comparados con su fase de formación. El monitoreo y el análisis del rendimiento del modelo pueden ayudar a abordar estas desviaciones, lo que garantiza que las salidas sigan siendo precisas y relevantes.
Si se gestionan de manera incorrecta, los modelos de IA pueden presentar riesgos que podrían afectar las operaciones empresariales u obstaculizar el cumplimiento normativo con facilidad. Mediante la cuantificación de los niveles de riesgo y el análisis de los problemas de rendimiento persistentes, las organizaciones tienen lo que necesitan para descubrir los problemas sistémicos y abordarlos antes de que puedan escalar.
Es fundamental gestionar de manera eficiente el ciclo de vida de los modelos de IA, es decir, el desarrollo, despliegue, monitoreo y actualización, para mantener la transparencia y la facilidad de uso. La automatización de estos procesos reduce el esfuerzo manual necesario para rastrear el rendimiento del modelo, identificar dependencias y realizar actualizaciones. Además, mediante el uso de plataformas integradas, las organizaciones pueden garantizar que sus modelos sigan siendo precisos y fáciles de explicar con el tiempo.
El despliegue de la IA en entornos híbridos, incluidas las nubes públicas y privadas, demanda flexibilidad y coherencia. Garantizar que la IA explicable funcione de manera eficaz en estos entornos promueve una supervisión coherente, sin importar el lugar en el que opere la IA.
La XAI se basa en procesos y técnicas estructurados para garantizar que los sistemas de IA produzcan resultados comprensibles y transparentes. A continuación, se presentan los pasos y métodos clave involucrados que permiten que la IA sea explicable:
Establecer gobernanza y estándares
Las organizaciones deben formar comités de gobernanza de IA para guiar a los equipos de desarrollo y establecer estándares claros para la claridad de las explicaciones. Incorporar la claridad de las explicaciones en las pautas de IA responsable desde el principio garantiza que siga siendo un principio fundamental durante todo el ciclo de vida de la IA.Garantizar la calidad de los datos y la mitigación de sesgos
Los datos de formación de alta calidad son esenciales para la IA explicable. Los desarrolladores deben analizar los conjuntos de datos en busca de sesgos, excluir datos irrelevantes e implementar estrategias para mitigar el sesgo antes de que comience la formación. Las prácticas transparentes de datos mejoran la confianza en el sistema de IA.Diseñar modelos para la claridad de las explicaciones
Desarrollar sistemas de IA con claridad de las explicaciones en mente implica seleccionar algoritmos que produzcan salidas rastreables hasta características o capas específicas del modelo. Esto garantiza que cada decisión o predicción se entienda y justifique al examinar su lógica subyacente.Utilizar técnicas de IA explicables
Técnicas como las explicaciones locales interpretables independientes del modelo (LIME) aclaran cómo los modelos clasifican o predicen los resultados, mientras que el aprendizaje profundo de características importantes (DeepLIFT) rastrea las decisiones a través de las redes neuronales hasta sus características originales.Garantizar la comprensión de las decisiones
Los sistemas de IA deben ofrecer explicaciones claras de las salidas en términos que los humanos pueden comprender. Educar a los usuarios sobre cómo funciona el sistema ayuda a cerrar la brecha entre la complejidad técnica y el uso práctico, lo que hace que las decisiones de IA sean más accesibles y confiables.
Al desmitificar cómo funcionan los sistemas de IA, la XAI ofrece una gama de soluciones para varios desafíos de la organización. A continuación, se presentan algunas de las ventajas clave:
Mitigación óptima del riesgo
La XAI ayuda a las organizaciones a identificar posibles problemas, como predicciones sesgadas o incorrectas, antes de que conduzcan a riesgos en la reputación, legales u operativos. Este enfoque activo minimiza los errores costosos y garantiza que la IA alinea los estándares establecidos.Mayor productividad
Con conocimientos claros sobre cómo los modelos toman decisiones, los equipos técnicos pueden identificar errores o ineficiencias de forma más rápida. Esto optimiza el proceso de monitoreo y mantenimiento de los sistemas de IA, lo que permite a los equipos centrarse en mejorar el rendimiento.Mayor confianza
La transparencia en la toma de decisiones de la IA fomenta la confianza entre los interesados en todos los niveles. Cuando los usuarios entienden por qué un sistema hace recomendaciones, es más probable que demuestren confianza en los procesos de toma de decisiones.Disminución del sesgo
Al exponer cómo los modelos interpretan los datos, la XAI permite a las organizaciones detectar y abordar patrones injustos o sesgos. Esto ayuda a garantizar que los sistemas de IA tomen decisiones equitativas por completo y cumplan con las expectativas éticas.Mejor toma de decisiones
La IA explicable ofrece conocimientos procesables sobre los factores que impulsan las predicciones. Estos conocimientos impulsan a las empresas a perfeccionar sus estrategias, mejorar las intervenciones e influir de manera más eficaz en los resultados.Mejor adopción de IA
Cuando los empleados entienden y confían en un sistema de IA, las tasas de adopción aumentan. La XAI permite a las empresas desarrollar confianza entre los usuarios internos, lo que garantiza que las aplicaciones de IA se integren en los flujos de trabajo sin retrocesos.Incremento del cumplimiento
XAI significa que los modelos de IA se pueden auditar y validar de manera fácil con respecto a las leyes en evolución. Al brindar explicaciones detalladas para las decisiones, las organizaciones pueden demostrar su cumplimiento y evitar las sanciones que se derivan de no cumplir con las regulaciones establecidas.
Si bien la IA explicable ofrece muchas ventajas, no está exenta de limitaciones. A continuación, se presentan algunos de los desafíos primarios asociados con la XAI:
Desafíos en la formación
La creación de sistemas de IA que puedan explicar su razonamiento suele ser más compleja y requiere más recursos que la creación de modelos tradicionales de caja negra. Los desarrolladores pueden necesitar herramientas y marcos de trabajo especializados para garantizar que los modelos sigan siendo interpretables sin sacrificar la facilidad de uso.Complejidad que imposibilita la comprensión
Algunos modelos de XAI siguen siendo difíciles de comprender, incluso para los expertos. Esto resulta muy evidente cuando se trata de redes neuronales que poseen una gran complejidad. Las explicaciones simplificadas pueden ayudar, pero corren el riesgo de omitir detalles importantes. Equilibrar las explicaciones detalladas con resúmenes accesibles ayudará a que las salidas de la XAI sean útiles para varios públicos.Desafíos de verificación
Puede ser difícil verificar la precisión e integridad de las explicaciones generadas por la XAI, en especial para los modelos que procesan grandes conjuntos de datos. Este problema puede dar lugar a auditorías incompletas o conocimientos erróneos. El empleo de técnicas de explicación en capas que ofrecen tanto descripciones generales de alto nivel como registros de auditoría detallados puede facilitar la verificación.Simplificación excesiva
Los sistemas XAI pueden simplificar demasiado los modelos complejos para facilitar la interpretación. Esta compensación puede dar lugar a malentendidos u omisiones en la toma de decisiones. Para contrarrestar esto, las organizaciones deben priorizar las explicaciones que sean claras y precisas, sin eliminar los detalles más importantes.Problemas con la privacidad de datos
Por su naturaleza, la XAI requiere una mayor transparencia, lo que podría dar como resultado la exposición de información privada o confidencial. Para mitigar esto, las organizaciones pueden implementar protocolos seguros de manejo de datos y limitar el alcance de los datos incluidos en las explicaciones.Dificultades de integración
Agregar competencias de XAI a los sistemas de IA existentes pueden requerir cambios significativos en los flujos de trabajo, las herramientas y la infraestructura, en especial en las organizaciones que utilizan sistemas heredados. El uso de herramientas XAI modulares que se integran con los procesos actuales puede reducir las interrupciones y simplificar la adopción en el proceso.
Al desmitificar cómo funcionan los sistemas de IA, la XAI ofrece una gama de soluciones para varios desafíos de la organización. A continuación, se presentan algunas de las ventajas clave:
Mitigación óptima del riesgo
La XAI ayuda a las organizaciones a identificar posibles problemas, como predicciones sesgadas o incorrectas, antes de que conduzcan a riesgos en la reputación, legales u operativos. Este enfoque activo minimiza los errores costosos y garantiza que la IA alinea los estándares establecidos.Mayor productividad
Con conocimientos claros sobre cómo los modelos toman decisiones, los equipos técnicos pueden identificar errores o ineficiencias de forma más rápida. Esto optimiza el proceso de monitoreo y mantenimiento de los sistemas de IA, lo que permite a los equipos centrarse en mejorar el rendimiento.Mayor confianza
La transparencia en la toma de decisiones de la IA fomenta la confianza entre los interesados en todos los niveles. Cuando los usuarios entienden por qué un sistema hace recomendaciones, es más probable que demuestren confianza en los procesos de toma de decisiones.Disminución del sesgo
Al exponer cómo los modelos interpretan los datos, la XAI permite a las organizaciones detectar y abordar patrones injustos o sesgos. Esto ayuda a garantizar que los sistemas de IA tomen decisiones equitativas por completo y cumplan con las expectativas éticas.Mejor toma de decisiones
La IA explicable ofrece conocimientos procesables sobre los factores que impulsan las predicciones. Estos conocimientos impulsan a las empresas a perfeccionar sus estrategias, mejorar las intervenciones e influir de manera más eficaz en los resultados.Mejor adopción de IA
Cuando los empleados entienden y confían en un sistema de IA, las tasas de adopción aumentan. La XAI permite a las empresas desarrollar confianza entre los usuarios internos, lo que garantiza que las aplicaciones de IA se integren en los flujos de trabajo sin retrocesos.Incremento del cumplimiento
XAI significa que los modelos de IA se pueden auditar y validar de manera fácil con respecto a las leyes en evolución. Al brindar explicaciones detalladas para las decisiones, las organizaciones pueden demostrar su cumplimiento y evitar las sanciones que se derivan de no cumplir con las regulaciones establecidas.
El enfoque de ServiceNow con respecto a la XAI se basa en la confiable Now Platform®, que integra las competencias de XAI en los flujos de trabajo empresariales sin necesidad de integraciones complejas. El Controlador de IA generativa y Now Assist para Búsqueda se conectan de manera fluida con los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) principales, lo que permite a las organizaciones incorporar conocimientos impulsados por la IA en sus procesos con transparencia y facilidad. Además, al colaborar con socios como NVIDIA y Hugging Face, ServiceNow garantiza que sus innovaciones de IA sean seguras, confiables y estén alineadas con las prácticas recomendadas del sector.
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