SUCCESS STORIES / AGILIDAD DE TI

La IA responsable fomenta la transparencia y la confianza

Nuestra solución de IA responsable con explicabilidad, equidad y rendimiento del modelo ayuda a minimizar el sesgo y promover la confianza del usuario final.

Background

La inteligencia artificial se ha convertido en un catalizador indispensable en los negocios actuales. El auge de la IA está creando nuevas oportunidades para mejorar la vida de las personas en todo el mundo.

Un tercio de las empresas aprovechan la IA en muchos casos de uso para mejorar sus procesos existentes, allanar el camino para nuevas fuentes de ingresos, satisfacer las necesidades regulatorias en todas las geografías y ganarse la confianza de sus clientes. Sin embargo, la falta de confianza, transparencia y seguridad en la toma de decisiones en los sistemas de IA les impidió desarrollar su verdadero potencial.

¿Cómo se puede utilizar la IA de forma responsable en los negocios, impulsando la transparencia y la rendición de cuentas?

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30% DE AHORRO EN OPEX

TOMA DE DECISIONES4 VECES MÁS RÁPIDA

REDUCIR EL SESGO, LOS RIESGOS Y LOS COSTOS DE LA GOBERNANZA DEL MODELO

Client Situation

Nuestro cliente es un proveedor de comunicaciones líder en los Países Bajos. Cuando la IA responsable se convirtió en un mandato, el cliente tomó múltiples iniciativas para perseguir activamente el avance de la IA utilizando un enfoque de ecosistema colaborativo.

El cliente dedicó mucho tiempo a desarrollar un marco integral para documentar el enfoque de la organización para abordar los desafíos éticos y legales asociados con la Inteligencia Artificial (IA). Sin embargo, el cliente se encontraba en una etapa incipiente del proyecto. Carecían de los conocimientos técnicos necesarios para desarrollar plenamente su potencial.

Eligieron Prodapt para ofrecer sistemas estandarizados y gobernanza que pudieran facilitar la evolución de la IA con definiciones adecuadas de los principios y métodos de diseño en toda la empresa.

Nuestro enfoque para el desarrollo de tecnologías está respaldado por el uso responsable de la Inteligencia Artificial (IA).

Diagnosis

La implementación de la IA carecía de mecanismos para llegar a predicciones justas e interpretables debido a su naturaleza opaca/enfoque de caja negra, lo que dificultaba su capacidad para proporcionar resultados imparciales.

Existían técnicas inadecuadas para comprender modelos de ML complejos y opacos y predicciones interpretables. El análisis de los comportamientos de los modelos utilizando información no alcanzaba la equidad, la explicabilidad y la calidad del modelo, lo que dificultaba sus esfuerzos por escalar la IA.

Además, el cliente necesitaba orientación para reconocer y cuantificar la aplicación ética y el impacto algorítmico de los datos, los modelos y sus respectivos resultados. Por lo tanto, el monitoreo continuo se volvió fundamental para combatir los desafíos operativos debido a la deriva de datos, la integridad de los datos, el deterioro del modelo y el posible sesgo.

Solving It

Utilizamos tres principios rectores de la IA responsable: explicabilidad, interpretabilidad del modelo y equidad. Estos principios fueron fundamentales para permitir que los equipos comerciales y de ciencia de datos del cliente interpretaran y comprendieran las decisiones de IA. Como resultado, pudimos proceder con el uso de la IA de manera eficiente y ética.

Nuestros mecanismos de explicabilidad, la Explicación Independiente del Modelo Interpretable Local (LIME) y el Modelo Explicable Aditivo SHaplev (SHAP) permitieron una visión completa de sus decisiones impulsada por la IA para mejorar la transparencia y la confianza en la toma de decisiones.

Construimos un marco novedoso que incorpora la "interpretabilidad" y la "equidad" para formular principios que utilizan la interpretabilidad para mejorar la aceptabilidad justa de la IA.

Construimos una IA responsable con un sistema de gestión del rendimiento del modelo, que evalúa continuamente el rendimiento del modelo, compara las predicciones del modelo, cuantifica el riesgo del modelo y optimiza el rendimiento.

Implementamos un panel de control responsable de IA y un sistema de monitoreo de modelos para garantizar que todas las métricas se administren a escala. Este sistema puede generar atributos de características para predicciones de modelos y permite a los equipos investigar los comportamientos de los modelos a través de gráficos interactivos.

La implementación exitosa de la IA responsable ha facilitado una toma de decisiones 4 veces más rápida y confiable hasta ahora. Además, ayudará al cliente a ahorrar un 30% de los gastos operativos, reducir el impacto del sesgo del modelo y reducir el riesgo y el coste de la gobernanza del modelo.

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