Desmitificando la IA: La importancia de la explicabilidad en inteligencia artificial

El auge del ‘machine learning’ ha traído consigo la necesidad de entender cómo funcionan los algoritmos que cada vez más influyen en nuestras vidas. La explicabilidad de la inteligencia artificial busca desmitificar esta tecnología, asegurando que sus decisiones sean comprensibles para usuarios y expertos por igual. Desde la regulación europea hasta las aplicaciones en servicios financieros, la transparencia se convierte en un pilar esencial para generar confianza en los sistemas de IA.

¿Qué es la explicabilidad de la inteligencia artificial?

La explicabilidad en inteligencia artificial se refiere a la capacidad de los algoritmos para ser comprendidos e interpretados por humanos. Es una característica crucial, ya que permite que los usuarios y desarrolladores entiendan cómo se obtienen las predicciones o resultados de estos sistemas. Los algoritmos pueden variar en complejidad, desde simples regresiones lineales hasta redes neuronales profundas, y su nivel de transparencia puede ser muy diferente.

Los algoritmos más sencillos, como las regresiones lineales, son fáciles de interpretar porque se basan en ecuaciones matemáticas simples. Por ejemplo, una IA que utiliza regresiones lineales puede calcular el consumo energético de una vivienda en función de su tamaño, número de habitaciones y ubicación geográfica. En estos casos, es fácil comprender cómo las variables de entrada influyen en los resultados.

Entendiendo los modelos complejos

Sin embargo, los modelos más complejos, como las redes neuronales artificiales y los algoritmos de aprendizaje profundo, presentan un mayor desafío en términos de transparencia. Estos modelos se utilizan en aplicaciones como el reconocimiento de voz, la detección de fraudes financieros, la generación de imágenes y textos, y la clasificación de correos electrónicos, entre otros. Debido a su complejidad, a menudo se les denomina modelos de «caja negra», ya que el proceso exacto que siguen para llegar a un resultado no es fácilmente comprensible.

Para abordar este problema, los científicos de datos han desarrollado herramientas y métodos de explicabilidad. Estas herramientas permiten identificar las variables que más influyen en las decisiones de los modelos, ya sea a nivel general o en casos específicos. Por ejemplo, el módulo de explicabilidad de la librería de código Mercury, utilizada por BBVA, ayuda a comprender los modelos aplicados en productos financieros, desde la detección de riesgos crediticios hasta sistemas de recomendación.

Adaptando la explicabilidad al usuario

La explicación de un algoritmo debe adaptarse a los conocimientos de los diferentes tipos de usuarios que la necesitan, desde científicos de datos hasta profesionales no expertos y el público general. Andrea Falcón y Ángela Moreno, científicas de datos en BBVA AI Factory, destacan la importancia de ajustar la explicación según el destinatario. Por ejemplo, cuando explican una predicción a otro científico de datos, se centran en cómo se están midiendo las predicciones del modelo. En cambio, para un compañero de un área de negocio, la explicación se enfocará en las características específicas de los productos o clientes que influyen en las decisiones del modelo.

Falcón también señala que la revisión de los cálculos y de la influencia de las distintas variables en las predicciones puede ayudar a identificar posibles discriminaciones que deban ser corregidas. De esta manera, comprender cómo las IA utilizan los datos para tomar decisiones permite mejorar los algoritmos y adaptarlos mejor a las necesidades de los clientes.

Aumentando la confianza en la IA

La falta de explicabilidad en los modelos de IA puede llevar a la desconfianza y al mal uso de la tecnología. Moreno advierte que si no se explican adecuadamente los modelos, el equipo de desarrollo no podrá detectar errores o mal funcionamiento, y los compañeros de negocio no confiarán en que el modelo de aprendizaje automático es más útil que los sistemas básicos anteriores.

Falcón añade que trasladar esta comprensión al público general es crucial para que los usuarios entiendan cómo se utilizan sus datos y que este uso está siempre supervisado por un humano. Esto contribuye a aumentar la confianza en la eficacia de la tecnología para cumplir con su objetivo de mejorar la vida de las personas.

Hacia un futuro transparente y ético

La explicabilidad en inteligencia artificial no solo es una exigencia técnica, sino también ética y social. La propuesta del Reglamento de Inteligencia Artificial de la Unión Europea enfatiza la necesidad de que las tecnologías de IA sean explicables para generar confianza en sus resultados. En un mundo donde la IA tiene aplicaciones cada vez más amplias y críticas, garantizar la transparencia y la comprensión de estos sistemas es fundamental para su aceptación y uso responsable.

En resumen, la explicabilidad de la inteligencia artificial es clave para desmitificar esta tecnología, asegurando que sus decisiones sean comprensibles y justas. Al proporcionar herramientas que permiten entender y auditar los modelos de IA, los científicos de datos y las empresas pueden mejorar sus algoritmos y construir la confianza necesaria para su adopción generalizada.