La inteligencia artificial (IA) está revolucionando el mundo en que vivimos, facilitando la resolución de problemas complejos y ofreciendo un apoyo cada vez más eficaz a la toma de decisiones. Sin embargo, uno de los principales retos relacionados con la IA es comprender el proceso interno de toma de decisiones, a menudo percibido como una «caja negra». Aquí es donde entra en juego la IA Explicable (XAI), una rama de la IA que pretende hacer transparentes y comprensibles las decisiones tomadas por las máquinas. En este artículo exploraremos qué es la IA Explicable, daremos ejemplos prácticos de su uso, explicaremos los principios y métodos que sustentan esta tecnología y analizaremos los desarrollos futuros.

¿Qué es la IA eXplicable?

La IA eXplicable (XAI) o Inteligencia Artificial Explicable, es un conjunto de técnicas y métodos que permiten explicar e interpretar las decisiones tomadas por los modelos de inteligencia artificial. El principal objetivo de la XAI es hacer transparente el proceso de toma de decisiones de las máquinas, permitiendo a los usuarios comprender el «por qué» de las decisiones tomadas y evaluar la corrección y fiabilidad de los resultados, creando modelos de aprendizaje automático claros, fiables y fáciles de interpretar.

Una de las principales motivaciones del desarrollo de la IA eXplicable es la necesidad de abordar las preocupaciones éticas, legales y sociales relacionadas con el uso de lainteligencia artificial.
La transparencia, la responsabilidad y la justicia son elementos clave para garantizar un uso ético y justo de la IA en diversos campos, como la medicina, las finanzas y la justicia.

¿Por qué es importante la IA eXplicable?

La IA eXplicable es importante porque puede ayudar a mejorar la confianza del usuario medio en la IA. En muchos casos, la gente es incapaz de entender cómo toman las decisiones los algoritmos, lo que puede llevar a una falta de confianza en el propio concepto de inteligencia artificial. Muchas técnicas de aprendizaje automático, en particular las redes neuronales profundas, suelen considerarse la clásica «caja negra» debido a su complejidad y dificultad de interpretación. En este contexto, la IA eXplicable (XAI) surge como una rama de la inteligencia artificial que se centra en la creación de modelos de IA comprensibles e interpretables..

El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que se ocupa de desarrollar algoritmos y modelos que permitan a los ordenadores aprender de los datos sin ser programados explícitamente. En otras palabras, el aprendizaje automático permite a los ordenadores mejorar su rendimiento de forma autónoma analizando datos y encontrando patrones y relaciones significativas entre ellos.

¿Cómo funciona la IA eXplicable?

La Inteligencia Artificial Explicable utiliza una serie de técnicas y algoritmos para crear modelos de aprendizaje automático fáciles de entender. Entre ellas se incluyen técnicas de visualización de datos, algoritmos de explicación de la IA y técnicas de interpretación de la IA. Estas herramientas permiten a los usuarios comprender cómo toma decisiones la IA, qué factores influyen en esas decisiones y cómo pueden mejorarse los modelos de aprendizaje automático.

La IA eXplicable se basa en varios principios y métodos para hacer comprensibles las decisiones de los modelos de inteligencia artificial. Algunos de estos principios y métodos son

  • Transparencia: La transparencia es un principio fundamental de la XAI. Se trata de hacer que el modelo de IA sea comprensible y «cristalino» para el usuario, de modo que pueda entender cómo el algoritmo tomó una determinada decisión o llegó a una determinada conclusión. Esto puede hacerse mediante el uso de técnicas de visualización o de lenguaje natural.
  • Interpretabilidad: La interpretabilidad es otro principio importante de la XAI, para que el usuario pueda comprender el significado de la información que proporciona el modelo. Para conseguir un resultado satisfactorio, es necesario utilizar técnicas de explicación que traduzcan los datos a un formato que el usuario pueda entender.
  • Controlabilidad: La controlabilidad es un principio que pretende dar al usuario la capacidad de intervenir y modificar el modelo de IA. Esto puede hacerse mediante el uso de técnicas de interacción, que permiten al usuario cambiar los parámetros del modelo e influir en sus decisiones.
  • Validez: La validez garantiza que el modelo de IA produce resultados válidos y fiables. Esto significa que el modelo debe entrenarse con datos de calidad y debe probarse en un gran conjunto de datos para verificar su precisión.

Ejemplos prácticos de uso de la IA eXplicable

Entonces, ¿cómo puede resultar indispensable la aplicación de los principios de la Inteligencia Artificial Explicable a la vida cotidiana y en qué campos es más útil?

  • Medicina: En el contexto del diagnóstico médico, la IA puede ayudar a identificar enfermedades y afecciones a partir de imágenes médicas, como radiografías o resonancias magnéticas. Sin embargo, los médicos necesitan poder entender por qué la IA ha hecho un diagnóstico concreto para poder evaluarlo y discutirlo con los pacientes. La IA eXplicable puede ofrecer explicaciones visuales o textuales que aclaren el razonamiento del modelo, como indicar que ha identificado la presencia de determinados síntomas o signos.
  • Finanzas: En los procesos de evaluación crediticia, la IA puede utilizarse para analizar una amplia gama de datos y predecir la probabilidad de impago de un solicitante. Sin embargo, las instituciones financieras deben asegurarse de que las decisiones se toman de forma justa y no discriminatoria. La IA eXplicable puede mostrar qué variables influyeron más en la decisión y si éstas se basan en criterios objetivos y cumplen las leyes y normativas.
  • Justicia: la IA puede utilizarse para predecir el riesgo de reincidencia de un individuo y ayudar a los órganos judiciales a tomar decisiones sobre la puesta en libertad o a determinar las penas. En este contexto, es crucial que las decisiones sean justas y no sesgadas. La IA eXplicable puede ofrecer explicaciones detalladas de las razones de una determinada evaluación del riesgo, permitiendo a los jueces comprender y evaluar la fiabilidad de las predicciones.

Desarrollos futuros de la IA eXplicable

La IA eXplicable es un campo en rápida evolución y se espera que siga creciendo y desarrollándose en el futuro. A pesar de las ventajas de la XAI, aún quedan varios retos que afrontar. Por ejemplo, crear modelos de aprendizaje automático explicables y transparentes requiere una comprensión profunda de la IA y de las técnicas utilizadas para explicarla. Además, la IA eXplicable puede requerir datos adicionales, cuya adquisición y gestión pueden resultar caras. Por último, la interpretación de los resultados de la IA puede ser subjetiva y depender del contexto, lo que puede dificultar la creación de modelos de aprendizaje automático transparentes y comprensibles para todos.
Por eso será crucial centrarse en determinados aspectos:

  • Normalización: A medida que la IA eXplicable vaya adquiriendo más importancia, es probable que se elaboren normas y directrices para evaluar la calidad y fiabilidad de las explicaciones proporcionadas por los modelos de IA. Dichas normas podrían ayudar a establecer un marco común para evaluar y comparar las técnicas de explicación.
  • Integración: se espera que las técnicas de IA eXplicable se cada vez más integradas en los sistemas de inteligencia artificialhaciendo de la transparencia y la interpretación una parte fundamental de la toma de decisiones de las máquinas.
  • Personalización: Otra tendencia futura podría ser la personalización de las explicaciones proporcionadas por la IA. Esto significa que las explicaciones podrían adaptarse a las necesidades y preferencias individuales de los usuarios, facilitando la comprensión y aceptación de las decisiones de la IA.
  • Técnicas en evolución: Por último, es probable que surjan nuevas técnicas y métodos para explicar e interpretar las decisiones de la IA, mejorando la calidad y la eficacia de las explicaciones proporcionadas.

El término «sesgo» se refiere a una tendencia o predisposición a hacer elecciones o tomar decisiones que pueden estar influidas por factores preconcebidos o prejuicios, en lugar de basarse en información objetiva e imparcial. En otras palabras, el sesgo representa una distorsión del pensamiento o del comportamiento que puede dar lugar a juicios incorrectos o a resultados no representativos de la realidad.

XCALLY y la IA eXplicable

La IA eXplicable representa obviamente una nueva frontera de la Inteligencia Artificial que está cobrando cada vez más importancia y atención. La creación de modelos de aprendizaje automático explicables y transparentes puede ayudar a mejorar la confianza del usuario en la IA e identificar y corregir cualquier sesgo o distorsión en los datos de entrenamiento.

XCALLYla suite omnicanal para centros de contacto, siempre ha considerado la IA como un recurso fundamental para el desarrollo de tecnología dedicada a la atención al cliente. Por ello, la IA eXplicable es y seguirá siendo unárea de gran interés y desarrollo en el mundo de la tecnología del que XCALLY forma parte y donde eluso ético y transparente de la Inteligencia Artificial será siempre una prioridad.