La Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (AA) son campos en constante evolución que han transformado la forma en que las organizaciones utilizan los datos para tomar decisiones basadas en datos en el mundo empresarial. Sin embargo, la complejidad de estos campos ha llevado a que a menudo estén reservados para expertos en ciencia de datos y programadores. ¿Y si te dijera que existe un enfoque para que estos poderosos recursos sean accesibles para todos, independientemente de su experiencia técnica? Aquí es donde entra en juego la Inteligencia Artificial Explicable (XAI).
Haciendo la Inteligencia Artificial accesible para todos
Mientras que la IA es un campo amplio que abarca gran variedad de técnicas, la XAI es un subconjunto enfocado en hacer que los modelos sean más comprensibles para personas que no tienen experiencia en ciencia de datos. Este enfoque "sin código" o "no-code" permite a una amplia gama de profesionales, desde expertos en dominios empresariales hasta científicos de datos, acelerar sus capacidades analíticas y aprovechar al máximo los datos disponibles. La importancia de la explicabilidad en la IA va más allá de evitar tomar decisiones incorrectas. En general, las personas aún no confían plenamente en la IA, especialmente cuando se trata de reemplazar a las personas. Estudios han demostrado que la IA puede ser percibida como más confiable que las descripciones escritas por humanos, al menos cuando se trata de cualidades utilitarias y funcionales. Sin embargo, se ha observado que las personas confían en la IA siempre y cuando esta trabaje en colaboración con los humanos en lugar de reemplazarlos.
Transparencia y confianza internas
Incluso con los modelos actuales, existe la posibilidad de que el sesgo y la degradación se introduzcan en los resultados. Los datos a menudo contienen sesgos, ya sea intencionadamente o no. Diversos factores como la edad, la raza, el género, el historial de salud, la situación financiera, el ingreso, la ubicación y más pueden introducir sesgos en los datos. Este sesgo puede afectar la forma en que los modelos de IA aprenden y generan resultados.
La formación de modelos de IA no siempre es un proceso limpio. Los modelos entrenados en un conjunto de datos específico pueden funcionar perfectamente con esos datos, pero cuando se enfrentan a datos del mundo real, los resultados pueden ser significativamente diferentes. Esto plantea el desafío de garantizar que los modelos sean justos, precisos y transparentes.
Además, los modelos de IA a menudo deben adaptarse a cambios en los datos o en las regulaciones. La introducción de nuevas regulaciones puede tener un impacto significativo en cómo los modelos deben ser ajustados y explicados. La XAI facilita a los desarrolladores la tarea de actualizar y mejorar los modelos, al tiempo que mide su eficacia y cumple con las nuevas regulaciones.
Interpretación vs. Explicación en la IA
Mientras que los analistas y científicos de datos construyen modelos, la comprensión de los resultados es esencial para quienes ocupan cargos ejecutivos y otros roles de liderazgo. Aquí es donde la XAI desempeña un papel crucial. La principal diferencia entre la IA interpretable y la XAI es que la última se centra en la transparencia y la comprensión de los modelos, mientras que la primera se centra en la interpretación de los resultados. La XAI guía el desarrollo y despliegue de modelos de IA a través de una serie de preguntas clave. Por ejemplo, ¿a quién se deben explicar los resultados? ¿Por qué se necesita explicar los resultados y con qué propósito? ¿Cuáles son las diferentes formas de explicar los resultados? ¿Qué aspectos necesitan ser explicados antes, durante y después de construir el modelo?
Aprendizaje Automático accesible con Alteryx
La plataforma Alteryx Machine Learning es un ejemplo destacado de cómo se está logrando la XAI y la democratización de la IA. Ofrece un enfoque "sin código", lo que significa que no es necesario ser un experto en programación para construir modelos avanzados de IA. La plataforma incluye un modo de training que guía a los usuarios a través del proceso de construcción de modelos de manera intuitiva. Además, Alteryx Machine Learning utiliza algoritmos de clase mundial como xgBoost, LightGBM y ElasticNet, lo que aumenta la confianza y la comprensión de los modelos. También se enfoca en la síntesis profunda de características, una técnica de ingeniería de características automatizada que detecta características de alta calidad y construye sobre las relaciones en los datos.
La plataforma de Alteryx facilita la comprensión de por qué se toman ciertas decisiones y cómo se obtienen los resultados. Ofrece una serie de herramientas para evaluar la importancia de las características, generar gráficos de dependencia parcial y llevar a cabo análisis de impacto Shapley. Esto permite a los usuarios comprender mejor cómo se comportan los modelos y cómo se generan las predicciones.
Derechos: Alteryx