IA explicável: tornando os algoritmos transparentes

Abordagem contribui para que todos compreendam melhor os algoritmos

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Você confiaria sua saúde a um médico que não explica seu diagnóstico? Ou o futuro da sua empresa a uma tecnologia que opera como uma ‘caixa-preta’? Em um mundo cada vez mais orientado por decisões de IA, a confiança só pode ser conquistada pela transparência. É aqui que a IA Explicável, ou Explainable AI (XAI), se torna crucial, ajudando a traduzir a complexidade dos algoritmos em insights claros e acessíveis

À medida que a complexidade da IA aumenta, surge um novo desafio: tornar os sistemas mais transparentes e compreensíveis para um público não especializado. A IA Explicável, uma abordagem que visa desmistificar o funcionamento dos algoritmos de machine learning, deep learning e redes neurais e construir uma relação de confiança entre homem e máquina. Todas as aplicações dessas novas tecnologias precisam ter uma gestão de mudança muito bem trabalhada

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A IA Explicável permite que executivos, clientes e demais stakeholders compreendam o processo de tomada de decisão da IA, sem a necessidade de conhecimentos técnicos aprofundados. Em vez de simplesmente receber uma resposta, a XAI nos permite entender o porquê dessas respostas e os impactos esperados. Quais dados foram utilizados? Como eles foram ponderados? Quais as regras e lógica aplicadas para chegar àquela conclusão? Essas são algumas das perguntas que técnicas de XIA como Local Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME) e SHapley Additive exPlanations (SHAP) se propõem a responder.

As ferramentas de LLM já difundidas, como o ChatGPT, Gemini e Copilot, vem ajudando as pessoas a se tornarem cada vez mais adeptas ao uso da IA em ambientes pessoais e profissionais. Isso incentiva a sociedade e, consequentemente, as áreas da empresa a entenderem melhor sobre o tema e a abraçarem a explicabilidade para promover maior integração e resultados.

A possibilidade de compreender, monitorar e auditar os sistemas baseados em IA promove a confiança nos resultados e facilita a identificação de possíveis vieses. Isso traz mais transparência, permite que a IA seja usada de forma ética e responsável e contribui para mitigar riscos de conformidade, legais e de segurança.

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No meu dia a dia como líder de tecnologia e conselheiro do setor, tenho conversado bastante sobre a implementação da XIA e vejo resultados significativos para o negócio. Um dos produtos que desenvolvemos no Grupo Elfa é o “CotAI”, onde utilizamos a IA para automatizar fluxos de trabalho, coleta e análise de dados, geração de relatórios e a comunicação com a equipe.

Trata-se de um exemplo prático de como podemos otimizar as operações com transparência, já que queremos demonstrar ao conselho e aos colaboradores como a IA vai gerar os ganhos de eficiência e incremento de receita. A “explicabilidade” do CotAI, também vai facilitar a auditoria do sistema, garantindo a conformidade com as políticas internas e as regulamentações externas.

Atualmente, temos mais de 20 produtos de IA dentro da empresa, apoiando as áreas no ganho de eficiência, geração de dados e auxiliando em trazer novas receitas; com isso, a transparência proporcionada pela XIA garante a conformidade com as leis de privacidade e segurança dos dados dos funcionários. Ao entender como a IA processa as informações, podemos assegurar que os dados sensíveis sejam tratados de forma adequada e que o sistema seja auditável, minimizando os riscos de vazamento de informações e garantindo a confiança dos colaboradores.

Olhar externo

Mais de um quarto das lideranças entrevistadas em uma pesquisa de 2023 da McKinsey afirmaram que a Inteligência Artificial Generativa já estava na agenda de seus conselhos. Dados como esse reforçam a importância da IA Explicável para garantir que essa tecnologia seja usada de forma responsável e gere valor real para os negócios. A transparência nos algoritmos não apenas promove a confiança, mas também facilita a adoção da IA em diferentes áreas da empresa, impulsionando a inovação e a criação de novos modelos de negócios.

No Grupo Elfa, a visão estratégica de nosso conselheiro independente tem sido fundamental para o sucesso de nossas iniciativas de IA. Existe uma provocação para que as áreas utilizem a IA para ganho de eficiência e redução de custos, porém não podemos deixar de buscar seu uso para gerar novas receitas e criar oportunidades de negócios. Esse olhar externo e estratégico do board, acionistas e executivos é fundamental para qualquer empresa.

A partir dessa provocação, desenvolvemos e implementamos modelos de previsão de demanda baseados em IA, que nos permitem otimizar estoques, identificar padrões de consumo e criar ofertas personalizadas para nossos clientes B2B. A XAI tem sido essencial quando vou apresentar projetos como esse – e seus resultados – para o conselho e todo o C-level.

A IA Explicável não é apenas uma tendência, mas sim uma condição sine qua non para as empresas que buscam se destacar na era da transformação digital. Ao investir em XAI, construímos confiança, promovemos a adoção da IA, facilitamos a tomada de decisões e garantimos que a tecnologia seja usada de forma ética e responsável. Isso faz com que os projetos de IA não sejam do time de tecnologia e sim de todas as áreas da empresa.

No entanto, é importante reconhecer que a implementação da IA Explicável também apresenta desafios. A complexidade dos algoritmos, a necessidade de adaptar as ferramentas existentes e a escassez de profissionais qualificados são alguns dos obstáculos que precisamos superar. Mas com a estratégia certa e o foco na inovação, podemos aproveitar todo o potencial da IA Explicável e construir um futuro no qual a tecnologia e a transparência caminham lado a lado, impactando positivamente as empresas e sociedade.

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Sobre o Autor

Rafael Tobara está como Diretor Executivo de TI, Digital, Inovação e Customer Experience do Grupo Elfa, um dos maiores provedores de soluções e serviços de logística em saúde no país, que é formado por 21 empresas responsáveis por fornecer produtos e serviços médico hospitalares para toda a cadeia de saúde do sistema de saúde brasileiro.

Formado em Tecnologia e com MBAs em Gestão de Projetos (FIAP), Gestão Empresarial (FGV), trabalha com tecnologia há 25 anos, tendo trabalhado em grandes empresas no Brasil e EUA, como Honda, Rede, Santander GetNet, Cardlytics, Duratex, Sapore, além de ser membro do conselho do CIONET, mentor, investidor e advisor de startups. Hoje tem como responsabilidades liderar a transformação digital, viabilizar novos modelos de negócio, criar produtos e times digitais, estar dentro do ecossistema de inovação e garantir a melhor experiência para os clientes e parceiros.

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