Come l’Explainable AI rende le decisioni aziendali più trasparenti e informate

Negli ultimi tempi i sistemi di intelligenza artificiale (AI) hanno raggiunto livelli altissimi di efficienza, arrivando a supportare in maniera ormai decisiva le attività umane. Diventa dunque fondamentale capire come gli algoritmi di machine learning riescano a elaborare i dati e prendere decisioni, in maniera tale da sfruttare al meglio questa tecnologia per i diversi obiettivi. L’Explainable AI, o XAI, si presenta come una risposta a questa esigenza, fornendo processi e metodi che rendono i risultati degli algoritmi di machine learning comprensibili e affidabili per gli utenti umani: vediamo meglio di cosa si tratta.

Cos’è l’Explainable AI?

L’AI spiegabile è un insieme di procedure progettate per consentire agli esseri umani di comprendere, fidarsi e considerare affidabili i risultati generati da algoritmi di machine learning, un approccio all’intelligenza artificiale che mira a rendere i modelli di apprendimento automatico più trasparenti e comprensibili per gli esseri umani. Ciò significa che gli utenti possono capire come un modello di apprendimento automatico ha raggiunto una determinata conclusione o previsione. La caratteristica della spiegabilità contribuisce in pratica a caratterizzare l’accuratezza, l’equità e la trasparenza dei modelli di AI, elementi cruciali nei processi decisionali aziendali.

Con l’avanzare della tecnologia, molti modelli di AI stanno diventando delle vere e proprie “scatole nere”, che rendono difficile per gli esseri umani comprendere il processo decisionale che sta alla base del loro funzionamento. L’Explainable AI nasce proprio per risolvere questo problema, aiutando a instaurare fiducia e sicurezza quando si implementano modelli di AI in produzione.

I vantaggi dell’Explainable AI per le aziende

L’AI spiegabile porta con sé una lunga serie di vantaggi, offrendo agli utenti uno strumento molto più chiaro e accessibile, in cui ogni passaggio può essere pienamente compreso e sfruttato a proprio favore. In primo luogo, l’Explainable AI alimenta la fiducia dell’utente finale, proprio perché la maggiore comprensione dei passaggi permette di fidarsi maggiormente delle decisioni prese dall’intelligenza artificiale. A ciò si aggiunge la maggiore verificabilità dei modelli, ma anche la migliore gestione dei rischi legati a conformità, sicurezza e reputazione.

L’utilizzo dell’Explainable AI, inoltre, contribuisce a identificare e mitigare potenziali bias nei modelli di AI e aiuta a soddisfare gli standard normativi, garantendo una corretta tenuta dei registri. A fronte di tutti questi benefici, però, è interessante capire meglio come lavora l’AI spiegabile e quali sono i metodi alla base del suo funzionamento.

In sostanza, l’Explainable AI può aiutare le aziende a migliorare la trasparenza e la responsabilità dei loro modelli di apprendimento automatico, il che può essere particolarmente importante in settori come la finanza, la sanità e l’energia, dove le decisioni basate sui dati possono avere conseguenze significative per le persone.

Secondo McKinsey, le aziende che seguono le migliori pratiche per abilitare l’XAI sono più propense a ottenere i maggiori rendimenti dall’AI. Inoltre, le organizzazioni che instaurano la fiducia digitale tra i consumatori attraverso pratiche come la spiegazione dell’AI sono più propense a vedere crescere il loro fatturato annuo e l’EBIT a tassi del 10% o più, dati tutt’altro che da sottovalutare in un contesto economico in forte evoluzione come quello attuale.

Explainable AI: metodi e funzionamento

L’Explainable AI apre le porte a un mondo di metodologie e approcci che mirano a rendere l’intelligenza artificiale (AI) non solo efficiente ma anche comprensibile e responsabile. Affinché ciò sia possibile, si utilizzano alcuni metodi fondamentali.

Accuratezza delle previsioni

Nel mondo dell’AI, l’accuratezza delle previsioni è fondamentale. Tecniche avanzate come LIME, per esempio, simulano scenari e confrontano gli output della Explainable AI (XAI) con i risultati del buon vecchio dataset di addestramento. È come mettere alla prova la robustezza di un atleta, verificando quanto bene riesce a esibirsi sotto diverse condizioni. L’obiettivo? Determinare se le previsioni sono all’altezza delle aspettative, rendendo l’AI affidabile e precisa.

Tracciabilità

Mantenere la tracciabilità nell’ambito dell’AI è come seguire le tracce di una creatura misteriosa. Qui, con metodi come DeepLIFT, si limitano le modalità decisionali e si definiscono regole più ristrette per i modelli di machine learning ottenendo, come risultato, un sentiero chiaro e tracciabile che ci permette di comprendere come l’AI ha raggiunto una determinata conclusione. È un po’ come avere una mappa che ci spiega sempre dove siamo e come siamo arrivati lì.

Comprensione delle Decisioni

L’Explainable AI non è solo freddo calcolo e algoritmi sofisticati, ma coinvolge anche il fattore umano. Immaginiamo di educare un team, di condividere conoscenza e comprensione su come e perché l’AI prende decisioni. La fiducia cresce e l’AI diventa una risorsa ancora più preziosa quando c’è chiarezza dietro ogni decisione presa.

Casi d’uso dell’AI spiegabile

Ma quindi, quando si utilizza l’Explainable AI? La risposta arriva da diversi casi pratici, che hanno visto l’AI spiegabile emergere come una tecnologia di fondamentale importanza. Nel campo della sanità, per esempio, questi sistemi permettono di organizzare le risorse e migliorare la trasparenza nelle decisioni mediche, accelerando la diagnostica, mentre nel settore della giustizia consentono di prevedere e valutare in maniera più dettagliata il rischio in caso di analisi forensi e previsioni dei reati.

Anche in ambito finanziario, l’AI spiegabile è sempre più centrale come strumento in grado di migliorare l’esperienza dei clienti attraverso processi di approvazione trasparenti e valutazioni di rischio più veloci.

Insomma, l’Explainable AI è sempre più un elemento chiave per rendere l’AI più accettabile, affidabile ed efficiente nelle decisioni aziendali. Incorporare principi etici nelle applicazioni AI diventa essenziale per creare sistemi basati sulla fiducia e trasparenza e l’adozione dell’AI spiegabile rappresenta, da questo punto di vista, un passo significativo verso una gestione più responsabile della tecnologia avanzata.