¿Qué es la explainable AI (XAI)?

La inteligencia artificial explicable (XAI, por sus siglas en inglés) se refiere a enfoques y métodos diseñados para hacer que las decisiones y resultados de la inteligencia artificial (IA) sean comprensibles y transparentes.

Con el aumento de la complejidad de la inteligencia artificial (IA) y los avances en el aprendizaje automático, resulta cada vez más difícil para los usuarios entender los procesos que generan los resultados de estos sistemas. Por ello, es fundamental garantizar el mayor nivel posible de comprensión sobre las decisiones y resultados de las inteligencias artificiales.

Al mismo tiempo, la investigación sigue enfocada en desarrollar inteligencia artificial que pueda aprender de manera autónoma y resolver problemas complejos. Aquí es donde entra en juego la inteligencia artificial explicable (XAI): su objetivo es crear transparencia, para lo cual desentraña los procesos internos de la IA y ofrece claridad sobre el funcionamiento de los algoritmos. Sin esta transparencia, es difícil establecer una base de confianza en los cálculos y decisiones que realiza la IA.

La transparencia que proporciona la XAI es crucial para fomentar la aceptación de la inteligencia artificial. Se buscan modelos explicables que no comprometan el alto rendimiento del aprendizaje automático. Esto permite a los usuarios comprender mejor cómo opera la IA y evaluar los resultados con mayor precisión.

Además, la XAI facilita que futuras generaciones de usuarios comprendan, confíen y trabajen eficientemente con los sistemas inteligentes. Sin esta capacidad de interpretación, la adopción confiable y generalizada de la IA sigue siendo un reto significativo.

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Los principales campos de aplicación de la XAI

La inteligencia artificial ya no es solo cosa de investigadores, más bien forma parte de nuestra vida diaria. Por eso resulta especialmente importante acercar la modularidad de la inteligencia artificial no solo a especialistas o usuarios directos. El funcionamiento de la inteligencia artificial debería hacerse lo más comprensible posible para los encargados de tomar decisiones, para que así sea posible crear la base de la confianza en esta tecnología. En este contexto, la transparencia y la responsabilidad (accountability en inglés) desempeñan un papel fundamental.

Entre los principales campos de aplicación destacan:

Conducción autónoma

Existen varios proyectos que trabajan en el desarrollo de métodos para integrar el conocimiento y la explicabilidad en los modelos de aprendizaje profundo para la conducción autónoma. El objetivo es mejorar la eficiencia de los datos y la transparencia de estos sistemas, aumentando así su fiabilidad y seguridad.

Diagnósticos médicos

En el sector sanitario, la IA se utiliza cada vez más para diagnósticos y recomendaciones de tratamiento, por ejemplo, en oncología, donde ayuda a detectar patrones indicativos de cáncer en muestras de tejido. El proyecto Clinical Artificial Intelligence del Else Kröner Fresenius Zentrum para la Salud Digital trabaja en este campo. La inteligencia artificial explicable (XAI) permite comprender las decisiones de una inteligencia artificial, como por qué se diagnostica una enfermedad o se propone un tratamiento específico. Esto resulta fundamental para fortalecer la confianza tanto de los pacientes como del personal médico en los sistemas impulsados por IA.

Sector financiero

En el ámbito financiero, la IA se utiliza para tareas como decisiones de crédito, detección de fraudes y evaluación de riesgos. La inteligencia artificial explicable (XAI) permite desglosar y comprender la base de estas decisiones, garantizando que sean éticas y legalmente justificables. Esto facilita que las personas afectadas y las autoridades regulatorias puedan entender por qué se aprobó o denegó un crédito, aumentando la transparencia y la confianza.

Gestión empresarial y toma de decisiones

Para los líderes empresariales, comprender cómo funcionan los sistemas de IA utilizados en decisiones estratégicas y previsiones es fundamental. La XAI proporciona herramientas para analizar los algoritmos y evaluar sus resultados de manera fundamentada, lo que refuerza la toma de decisiones basada en datos y reduce el riesgo de errores.

Imagenología de redes neuronales

La inteligencia artificial explicable también se aplica en la imagenología de redes neuronales, en particular en el análisis de imágenes mediante IA. Este campo se centra en comprender cómo las redes neuronales procesan e interpretan información visual. Sus aplicaciones incluyen:

  • Medicina: análisis de radiografías, resonancias magnéticas (MRT) o tomografías computarizadas para detectar patologías.
  • Tecnologías de seguridad: optimización de sistemas de videovigilancia.

La XAI desempeña un papel crucial al desentrañar cómo los sistemas toman decisiones basadas en características visuales. Esto resulta especialmente importante en aplicaciones críticas o éticamente sensibles, donde interpretaciones incorrectas podrían tener consecuencias graves.

Entrenamiento de estrategias militares

En el ámbito militar, la IA se utiliza para desarrollar estrategias en decisiones tácticas y simulaciones. La inteligencia artificial explicable (XAI) desempeña un papel crucial al permitir explicar por qué se recomiendan ciertas medidas tácticas o cómo la inteligencia artificial prioriza distintos escenarios.

¿Qué métodos engloba la explainable AI?

Existen diversos métodos y planteamientos para promover la transparencia y comprensión de la inteligencia artificial. En los siguientes apartados, hemos resumido los más importantes:

La Layer-wise Relevance Propagation (LRP), la difusión exitosa de significados capa a capa, se describió por primera vez en 2015. Se trata de una técnica para determinar las características de los vectores de entrada que más aportan a los resultados de una red neuronal.

El Counterfactual Method o método contrafactual describe cómo el input de datos (textos, imágenes, diagramas, etc.) puede alterarse con un fin concreto una vez obtenido un resultado, para después observar hasta qué punto ha supuesto la alteración de dicho resultado.

El Local Interpretable Model-Agnostic Explanations (LIME) es un modelo de explicación con un propósito holístico, que aspira a poder explicar cada clasificador automático y el consiguiente pronóstico derivado de este. De esta forma, deben hacerse comprensibles los datos y los procedimientos para los usuarios no duchos en la materia.

La racionalización es un método que se emplea concretamente con los robots basados en inteligencia artificial. Así, la máquina se diseña de tal forma que ella misma puede explicar sus acciones.

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¿Cuál es la diferencia entre Explainable AI y Generative AI?

La Explainable AI (XAI) y la Generative AI (GAI) se distinguen principalmente por su enfoque y propósito:

  • La XAI se centra en hacer que los procesos de toma de decisiones de los modelos de IA sean comprensibles y transparentes. Esto se logra mediante métodos como visualizaciones, sistemas basados en reglas o herramientas como LIME y SHAP. La prioridad de XAI es la transparencia, especialmente en áreas críticas donde la confianza y la trazabilidad son esenciales.

  • Por otro lado, la IA generativa (Generative AI en inglés) se enfoca en la creación de nuevos contenidos, como textos, imágenes, música o vídeos. Utiliza redes neuronales como las redes generativas antagónicas (Generative Adversarial Networks (GANs)) o modelos Transformer para generar resultados creativos que simulan procesos humanos, como el pensamiento o la creación artística. Ejemplos de GAI incluyen generadores de texto como GPT o creadores de imágenes como DALL-E, con aplicaciones destacadas en el arte, el entretenimiento y la producción de contenidos.

Mientras que el propósito de la XAI es explicar modelos de IA existentes, el de la GAI es generar contenidos innovadores. Sin embargo, ambos enfoques pueden complementarse: por ejemplo, los modelos generativos pueden explicarse mediante XAI para garantizar que sus resultados sean éticos, transparentes y confiables.

En conjunto, tanto la XAI como la GAI promueven la transparencia y la innovación en el ámbito de la inteligencia artificial para crear un equilibrio entre creatividad y confianza.

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