A medida que se incrementan las decisiones basadas en algoritmos potenciados por inteligencia artificial, cobra una mayor importancia la transparencia para explicar con precisión cómo se llega a un resultado en particular. Desde la aprobación de un crédito, hasta un diagnóstico médico o la selección de candidatos en un proceso de contratación, el esquema de los modelos que funcionan como “caja negra”, que ni los propios desarrolladores pueden explicar, estará sujeto a desconfianza, cuestionamientos éticos y desafíos regulatorios.
Ante este desafío, entra en juego la IA Explicable (XAI), un conjunto de técnicas y metodologías diseñadas para interpretar y comunicar cómo y por qué un modelo de machine learning (ML) toma decisiones. A menudo, la precisión suele priorizarse encima de la comprensión, sin embargo, la XAI busca equilibrar el rendimiento con la comprensión de los procesos internos de la IA.
Entre los principales enfoques destaca SHAP (SHapley Additive exPlanations), un modelo agnóstico basado en la teoría de juegos, que asigna una “contribución” cuantitativa a cada variable del modelo. Este cálculo nos permitirá entender qué características de nuestros datos influyen más en el resultado previsto, ya sea a nivel filas individuales o subconjuntos dentro de los datos.
Las plataformas de análisis de datos como Qlik, han integrado esta técnica de explicabilidad de la inteligencia artificial dentro de sus soluciones para crear experimentos de aprendizaje automático (AutoML), ofreciendo una visión clave de cuánto contribuye cada característica al valor objetivo que se desea predecir.
Qlik Predict se ha posicionado como una de las herramientas que integra la XAI directamente en los flujos analíticos empresariales, permitiendo a los usuarios de negocio - no necesariamente expertos en ciencia de datos - tomar decisiones basadas en evidencias transparentes.
Los resultados del análisis de factores clave incluso pueden utilizarse directamente en una app de Qlik Sense para comprender y colaborativamente mostrar el impacto de cada variable en las predicciones generadas, mejorando el conocimiento acerca de los datos de la organización y fomentar una toma de decisiones mejor fundamentada y efectivas.
Gráfico de importancia de SHAP al entrenar un modelo de clasificación binaria en Qlik Predict
El futuro de la XAI avanza hacia una IA más ética, regulada y accesible.
Con marcos como el AI Act de la Unión Europea y los lineamientos de OECD y UNESCO, la explicabilidad dejará de ser opcional para convertirse en un requisito legal y moral.
La IA Explicable no es una moda tecnológica, sino una respuesta esencial a la necesidad de confianza y transparencia en los sistemas inteligentes.
Adoptar prácticas de XAI significa poner a las personas en el centro de la inteligencia artificial, garantizando que el uso de la tecnología continue siendo una herramienta que impulsa y acelera la toma adecuada de decisiones y no una decisión en sí misma.