Hace poco hablamos sobre qué es un para qué sirve implementar la XAI, pero, para implementarla de manera efectiva, requiere una estrategia bien propuesta. Aquí hay cuatro puntos clave a tener en cuenta:
Definir la Audiencia y el Propósito de la Explicación: Antes de desarrollar un modelo, es fundamental preguntarse: ¿A quién se deben explicar los resultados? y ¿Por qué se deberían explicar los resultados y para qué propósitos?. Las explicaciones deben ser relevantes para el público objetivo (clientes, gerentes, reguladores, desarrolladores) y adaptadas a sus necesidades. Por ejemplo, un cliente puede querer entender por qué se le recomienda una inversión, mientras que un regulador necesita saber cómo se cumple con las normativas. Comprender esto guiará cómo se construyen y presentan las explicaciones, que son la esencia de un proceso de XAI.
Elegir la Plataforma y las Herramientas Adecuadas: La selección de la plataforma ML correcta es crucial. Si su empresa no cuenta con un equipo de científicos de datos, busque plataformas basadas en la nube o en las instalaciones con capacidades de arrastrar y soltar (low-code/no-code) y ML automatizado (AutoML). Estas reducen la curva de aprendizaje y facilitan la creación e implementación de modelos para analistas y trabajadores del conocimiento. Además, la plataforma debe manejar diversos tipos y fuentes de datos con facilidad y ser capaz de adaptarse rápidamente e incorporar nuevos datos para insights oportunos. Busque características como rastros claros del linaje de datos y explicaciones automatizadas. Deepseek y Gemini, son dos muy buenos ejemplos de estas plataformas.
Monitoreo Continuo del Modelo y Gestión de Riesgos: La evaluación continua del modelo es esencial. Incluso si un modelo funciona perfectamente durante el entrenamiento, puede producir resultados sesgados o deficientes una vez implementado con datos del mundo real. Se debe monitorear constantemente el despliegue para detectar posibles sesgos y mitigar la deriva del modelo (cuando el rendimiento del modelo se degrada debido a cambios en los datos). La XAI facilita esta supervisión al proporcionar visibilidad sobre los comportamientos del modelo, permitiendo cuantificar y mitigar los riesgos y optimizar el rendimiento continuamente. La claridad, permite hacer seguimiento.
Integración con Principios de IA Responsable y Cumplimiento Normativo: La XAI es un requisito clave para implementar la IA Responsable, que busca la adopción a gran escala de IA con principios de equidad, explicabilidad y responsabilidad. Si bien la XAI analiza los resultados después de ser calculados, la IA Responsable aborda los principios éticos desde las etapas de planificación. Al integrar ambos enfoques, se pueden construir sistemas de IA basados en la confianza y la transparencia desde el diseño, asegurando que las decisiones se adhieran a todas las regulaciones y que el modelo garantice el cumplimiento. Mantener un rastro de datos auditable con facilidad es una ventaja adicional.
En resumen, la Inteligencia Artificial Explicable es más que una característica técnica; es un pilar fundamental para construir confianza, asegurar la equidad y facilitar la adopción exitosa de la IA en cualquier organización o para cualquier persona que interactúe con estos sistemas. No todos deben entender cómo funciona un modelo de aprendizaje automático, pero todos deben confiar en sus resultados. Y la XAI nos ayuda a lograrlo.
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Andrés Felipe Sánchez
