La Explicabilidad es clave en la Inteligencia Artificial y en este artículo podrás descubrir el concepto de Explicabilidad y su aplicación en la empresa.
La explicabilidad es la capacidad de entender, justificar y comunicar por qué se ha tomado una decisión o se ha generado un resultado determinado. En el contexto humano, explicabilidad es lo que permite que nuestras decisiones sean comprensibles para otros. Explicar el por qué de una acción o decisión ayuda a lo demás a entendernos mejor o a entender la situación. Por ejemplo, si un médico receta un tratamiento, esperamos que pueda explicar el por qué y el para qué; si un profesor pone una nota, también y si decido asistir a un evento he de poder explicar a mis compañeros y compañeras las razones que me llevan a ir.
¿Y qué significa Explicabilidad en la Inteligencia Artificial?
En el mundo de la inteligencia artificial, la explicabilidad hace referencia a que el sistema sea capaz de mostrar de forma clara cómo ha llegado a una conclusión o recomendación. No se trata solo de saber qué hace la IA, sino por qué lo hace. Este principio es fundamental para generar confianza, corregir errores, y sobre todo, para tomar decisiones informadas con base en sus recomendaciones.
Sea cual sea la base de conocimiento de la que parte el sistema de IA que estamos utilizando, será muy útil y confiable que el sistema nos pueda dar luz sobre el origen de su resultado.
Es por ello que la Explicabilidad es clave en la Inteligencia Artificial. Por ejemplo, imagina que facilitas un catálogo de tus servicios a un sistema de IA, con las características de cada uno de ellos; un día entras al sistema y le preguntas a la IA qué servicio es el que más se adapta a unas particularidades concretas que ha solicitado un cliente.
Puedes asumir que la respuesta de la IA estará basada en la base de conocimiento que tú le has aportado (en este caso el catálogo de servicios) pero si la IA te indica en qué sección del catálogo concretamente se ha basado para darte la respuesta y el por qué, te sentirás con mayor seguridad para una toma de decisión eficaz.
Muchas herramientas de IA generativa, como algunos modelos abiertos, funcionan como una “caja negra”: entregan resultados sin ofrecer pistas sobre el proceso seguido. Esto dificulta su adopción en entornos empresariales, donde la trazabilidad y la transparencia son esenciales.
El principio de Explicabilidad en las herramientas de Inteligencia Artificial
Microsoft Copilot, en cambio, ofrece el sistema de referencias de fuentes para que puedas tener controlado, en todo momento, el origen de sus resultados y recomendaciones. Microsoft Copilot siempre te va a explicar en qué dato o datos se ha basado para darte una respuesta. Este sistema de referencias de fuentes, del qué puedes ampliar conocimiento accediendo al artículo Las referencias de las fuentes en Copilot: una bendición, cumple con el principio de Explicabilidad aplicado a la Inteligencia Artificial, un tema especialmente sensible en el entorno empresarial.
¿Cómo Microsoft implementa la explicabilidad con Copilot?
Microsoft ha integrado el principio de explicabilidad en el núcleo de su Inteligencia Artificial y sus distintos Copilotos el entorno Microsoft 365. Las respuestas de Copilot no solo ofrecen resultados, sino también el razonamiento y el origen de los datos utilizados, ayudando al usuario a comprender y validar el contenido generado.
Te dejo algunos ejemplos prácticos sobre este tema en herramientas de productividad muy conocidas.
Ejemplos prácticos:
- Excel: Copilot explica qué fórmulas ha usado, sobre qué columnas y por qué detecta determinadas tendencias en los datos.
- Teams (reuniones): Al resumir una reunión, Copilot indica qué participantes dijeron qué cosa y en qué momento, para que el resumen sea verificable.
- Word: Al generar un informe, muestra qué documentos ha analizado y cómo los ha sintetizado, permitiendo revisar las fuentes.
La especial relevancia de la Explicabilidad en herramientas de productividad avanzadas de Microsoft
En otras herramientas empresariales de productividad más avanzadas del entorno de Microsoft como Power Automate, Customer Insights, Copilot Chat, Power BI, entre otras, la capacidad explicativa de Copilot tiene una relevancia especial. Argumento esta postura sobre la base de que, en estas aplicaciones, Copilot tiene una potente interoperabilidad a la hora de cruzar datos y esto hace que la explicabilidad sea aún más necesaria y útil para nuestra confianza en el sistema de IA.
La explicabilidad es uno de los grandes diferenciadores de Microsoft frente a otras soluciones de IA. Poder contar, en todo momento, con la transparencia en la trazabilidad de los datos incrementa nuestra confianza en un sistema de IA que, de forma mandatoria, ha de ser seguro, privado y responsable.
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