A IA cria tecnologia de ponta à fluxo de trabalho mais eficiente com algoritmos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo, autoexplicativos às partes interessadas e parceiros, na compreensão do processo de transformação de dados em tempo real com percepções profundas e significativas conhecido como IA Explicável ou XAI, cujos resultados, designers de IA explicam como as máquinas geraram um tipo específico de percepção ou resultado, ao lado de cursos e plataformas online disponíveis à compreensão da IA explicável projetando Inteligência Artificial inclusiva e interpretável. A IA explicável melhora a interpretabilidade da IA, avalia e mitiga riscos e implanta com máxima confiança e segurança. Se fundamenta em algoritmos autoexplicativos sendo essencial que funcionários e partes interessadas compreendam o processo de decisão inteligente com responsabilidade do modelo de IA em algoritmos de aprendizado de máquina, algoritmos de aprendizado profundo e redes neurais à algoritmos autoexplicativos. Quatro princípios de IA Explicável interpretam previsões de modelos de aprendizado de máquina, modelos para Explainable AI disponível nessas categorias em benefício do usuário, aceitação da sociedade, regulamentação e conformidade, desenvolvimento de sistema e benefício ao proprietário. Os princípios são diretrizes que ajudam a IA explicável adotar propriedades fundamentais com eficiência e eficácia, desenvolvido pelo Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia dos EUA para melhor compreensão de como os modelos de IA funcionam, de aplicação individual e independente uns dos outros.
O primeiro conceito é a 'Explicação' que obriga um modelo de IA gerar explicação abrangente com evidências e raciocínios aos humanos entenderem o processo de geração de decisões de alto risco às empresas, regulados por três princípios da IA explicável. Se insere o conceito de 'Significativo' fornecendo explicações significativas e compreensíveis às partes humanas e parceiros de determinada organização, via explicação mais significativa e entendimento mais claro dos modelos de IA não devendo ser complicadas e necessitando adaptação às partes interessadas, à nível individual e coletivo. Outro principio é a 'Exatidão' da explicação estabelecendo com precisão e refletindo o complexo processo de IA à produção de resultados significativos, impondo precisão nas explicações do sistema aos interessados, no entanto, pode haver diferentes explicações à métricas de precisão para diferentes grupos ou indivíduos. O último princípio é o de 'limite' de conhecimento explicando que o modelo de IA só opera sob condições específicas conforme o projeto com conjuntos de dados de treinamento cujo conhecimento é limitado à caixa preta, devendo operar sob limites de conhecimento evitando discrepância ou resultados injustificados ao negócio, mantendo a confiança entre a organização e partes interessadas.
Moral da Nota: a análise preditiva automatizada abre caminho à transformação industrial usando dados históricos e prevendo eventos futuros, com avanços nas tecnologias como Big Data e IA. Modelos preditivos trazem soluções à problemas em termos de operações de negócios, fornecendo informações a partir de ferramentas e aplicativos analíticos extraindo percepções, prevendo oportunidades, investimentos adequados e perigos do mercado. A análise preditiva afetará recursos humanos auxiliando nos objetivos de negócios.