Oímos hablar de la Inteligencia Artificial por todas partes. Se utiliza tanto para hacer predicciones de ventas u optimizar stocks como para chatbots o creación de contenidos pero, ¿sabemos realmente cómo funciona y por qué realiza determinadas acciones?

La IA no es misterio ni magia; es tecnología y, como tal, funciona en base a una serie de técnicas y parámetros. La duda surge cuando su desarrollo y su comportamiento nos resultan ajenos y no somos capaces de entender por qué dice lo que dice.

Y aquí aparece un nuevo concepto: Inteligencia Artificial Explicable, en inglés "Explainable Artificial Intelligence", a la que habitualmente nos referimos como XAI.

Inteligencia Artificial: de la innovación a la explicación

La Inteligencia Artificial Explicable (XAI) alude a aquellos métodos mediante los que el ser humano puede comprender los resultados creados por los algoritmos de aprendizaje automático o machine learning; es decir, a las acciones y decisiones establecidas por la IA.

Es decir, un algoritmo es explicable cuando se puede interpretar y entender cómo ha obtenido sus predicciones o resultados.

De entrada, el sistema habitual de trabajo de la IA se basa en lo que comúnmente se conoce como "caja negra", que es generada directamente a partir de los datos, y resulta prácticamente imposible de interpretar. En la mayoría de los casos, ni siquiera los propios desarrolladores e ingenieros son capaces de determinar por qué la IA ha llegado a determinada conclusión.

La Inteligencia Artificial Explicable (XAI) implementa métodos específicos que permiten rastrear y explicar todas las decisiones tomadas durante el proceso de aprendizaje automático.

Para las empresas, monitorizar y gestionar modelos que promuevan la “explicabilidad” afianza su confianza en la IA y anima a incrementar su uso. Pero, ¿cómo hacemos explicable la IA?

Las claves de la Inteligencia Artificial Explicable (XAI)

De manera general, son tres las claves que conducen a la “explicabilidad” de la IA.

En primer lugar, hacer seguimiento de la trazabilidad de los datos, implementando limitaciones en los alcances o en las tomas de decisiones.

También medir la precisión en las predicciones, comparando los datos de entrenamiento con los datos finales aportados por los modelos de IA.

Por último, el más importante y el que seguramente marque la diferencia, aplicar el factor humano. Será quien, en última instancia, valide y certifique las conclusiones a las que llega la IA.

La Inteligencia Artificial Explicable y el derecho a la explicación

La Inteligencia Artificial Explicable (XAI) está estrechamente relacionada con el derecho a la explicación; es decir, a saber cómo funciona un sistema y cuáles son las razones que provocan sus conclusiones, acciones, recomendaciones o predicciones. En resumen, alude a que los sistemas automatizados siempre deben ser comprensibles y transparentes para los/as usuarios/as.

En la práctica, este derecho a la explicación persigue varios objetivos:

  • Acercar la tecnología a toda la sociedad (no solo a los/as expertos/as)

  • Democratizar y evitar la discriminación tecnológica

  • Mejorar la transparencia y la confianza en la tecnología

  • Combatir sesgos

  • Fomentar mayor responsabilidad y ética en los desarrollos de la IA

  • Acelerar, optimizar y personalizar resultados

  • Aumentar las líneas de negocio a las que resulta aplicable la IA

  • Propiciar la auditabilidad de algoritmos y modelos

Pero, a su vez, también presenta ciertas dudas relacionadas con la protección de datos y con los derechos de propiedad intelectual. Este es uno de los aspectos que están abordando las regulaciones sobre IA en las que trabajan los diferentes países.

Por otro lado, la XAI también está estrechamente relacionada con el concepto de IA responsable. Aún no siendo lo mismo, comparten la necesidad de desarrollar la IA de manera ética y apuestan por una tecnología cuyos patrones de comportamiento estén bien definidos y de la que puedan beneficiarse las empresas y el conjunto de la sociedad.

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