Cuando aplicamos técnicas de IA confiables (trustworthy AI), siempre nos enfocamos en las soluciones de IA explicables que nos permiten desbloquear lo que hay detrás de un modelo de IA y hacerlo accesible a las diferentes partes interesadas, para que podamos confiar en sus respuestas. La explicabilidad de un modelo de IA se puede poner en práctica de diferentes maneras en cada uno de los sectores con los que trabajamos. Veamos algunos ejemplos.
1.Healthcare
Cuando trabajamos con el sector sanitario, hablamos de entornos altamente regulados que deben estar certificados, ser fiables y rendir cuentas de sus respuestas. Por ejemplo, al realizar el diagnóstico de la enfermedad de un paciente, la IA explicable puede explicar los elementos y datos que se utilizaron para diagnosticar a ese paciente. De esta manera, ayudamos a crear una mayor confianza entre los pacientes y sus médicos, al tiempo que mitigamos cualquier posible problema ético cuando una máquina ayuda a detectar una enfermedad.
Los casos de uso típicos para ésto son la validación de predicciones de IA que funcionan con datos de imágenes médicas al diagnosticar el cáncer.
2. Industria
La IA explicable también se puede aplicar en una línea de producción para detectar, mapear y explicar las causas del comportamiento inadecuado de la máquina o de las salidas defectuosas de los productos, lo que provoca lo que se denomina «no conformidades» en la calidad del producto en el proceso de producción o pone de manifiesto la necesidad de mantenimiento.
De esta manera, hay una mayor comprensión de la comunicación máquina-máquina y máquina-operador y se pueden hacer políticas de gestión comercial para disminuir costos y ganar productividad, al tiempo que se mantienen confiables y se guardan los estándares de producción que deben cumplirse y certificarse.
3.Mobility
La IA explicable está adquiriendo cada vez más importancia en el sector del transporte y la automoción debido a la expansión del IoT y las soluciones de movilidad inteligente, así como a la potencial expansión del uso de vehículos autónomos, primero en entornos empresariales como vehículos logísticos autónomos o trenes, y más tarde en usuarios finales.
Esto ha puesto énfasis en las técnicas de explicabilidad para los algoritmos de IA, especialmente cuando se trata de usar casos que involucran decisiones críticas para la seguridad. La IA explicable se puede utilizar para vehículos autónomos, donde proporciona una mayor conciencia situacional en accidentes o situaciones inesperadas, lo que podría conducir a un funcionamiento más responsable de la tecnología (es decir, prevenir accidentes).
4.Recruitment
Selección de currículums: la inteligencia artificial explicable puede utilizarse para explicar por qué se seleccionó un currículum o no. Esto proporciona un mayor nivel de comprensión entre humanos y máquinas, lo que ayuda a crear una mayor confianza en los sistemas de IA al tiempo que mitiga los problemas relacionados con el sesgo y la injusticia.
5.Finance
Detección de fraudes: La IA explicable es importante para la detección de fraudes en los servicios financieros. Esto se puede utilizar para explicar por qué una transacción se marcó como sospechosa o legítima, lo que ayuda a mitigar los posibles desafíos éticos asociados con el sesgo injusto y los problemas de discriminación cuando se trata de identificar transacciones fraudulentas.
Aprobaciones de préstamos: la inteligencia artificial explicable se puede utilizar para explicar por qué se aprobó o denegó un préstamo. Esto es importante porque ayuda a mitigar cualquier posible desafío ético al proporcionar un mayor nivel de comprensión entre humanos y máquinas, lo que ayudará a crear una mayor confianza en los sistemas de IA. → Revisa nuestros Mosaic XAI dashboards