Não tem como sair na rua e não ser envolvido pela inteligência artificial. A IA já transformou a maneira como interagimos com a tecnologia, a forma de se fazer negócios e como tomamos decisões. E uma evolução sobre o uso dessa inteligência merece atenção: a IA explicável, que não apenas realiza tarefas complexas, esclarece os processos de decisão das máquinas.

A IA tradicional muitas vezes operava como uma “caixa preta”. No mundo da inteligência artificial, as “caixas pretas” representam sistemas em que o funcionamento interno permanece oculto aos olhos dos usuários. Basicamente, esses sistemas são alimentados por uma variedade de dados.

É nesse contexto que a IA explicável é uma evolução, ao abrir essa caixa preta para explicar as etapas e as decisões tomadas durante todo seu processo. Recentemente um estudo da MarketsandMarkets, plataforma de inteligência competitiva e pesquisa de mercado, projetou que o tamanho global do mercado de IA explicável deve crescer de US$ 6,2 bilhões em 2023 para US$ 16,2 bilhões até 2028, a uma taxa composta de crescimento anual (CAGR) de 20,9%.

Esse modelo de inteligência artificial faz parte do conjunto de estudos tanto de IA, quanto de aprendizado de máquina, ética e psicologia. A colaboração nestes campos vem impulsionando a inovação, no sentido de tornar os sistemas de IA mais interpretáveis ​​e fáceis.

Segundo o levantamento, o mercado de IA explicável deve crescer devido ao desenvolvimento de metodologias, ao aumento da padronização e à aplicabilidade em vários modelos da inteligência artificial. Para especialistas, a XAI – sigla para a IA explicável, será crucial para determinar como a inteligência artificial é usada de forma responsável e ética à medida em que cresce a necessidade de sistemas de inteligência serem mais abertos e responsáveis.

As áreas da saúde e ciências biológicas devem se beneficiar especialmente do crescimento da XAI no período analisado. Nesse sentido, as tecnologias de IA explicáveis ​​são empregadas para tornar as previsões e recomendações geradas pelos modelos de IA mais transparentes e interpretáveis ​​para médicos, pesquisadores e órgãos reguladores. À medida que a aplicação da IA ​​nos cuidados de saúde se tornar cada vez mais difundida, garantir que os diagnósticos, as recomendações de tratamento e os processos de descoberta de medicamentos baseados na IA sejam explicáveis contribuirão para construir confiança e mitigar riscos.

Principais empresas no mercado de IA explicável

Neste anos, algumas empresas anunciaram o desenvolvimento recente de IA explicável.

A Epic firmou parceria estratégica com a Microsoft, com o objetivo de integrar a tecnologia generativa de IA ao domínio da saúde. Esta colaboração ampliada aproveitará os recursos do serviço Azure OpenAI e do software de registro eletrônico de saúde (EHR) amplamente reconhecido da Epic, com o objetivo de oferecer as vantagens da IA ​​ao setor de saúde.

A NVIDIA anunciou uma colaboração com a Microsoft para acelerar a IA generativa pronta para empresas. A colaboração envolve a integração do software NVIDIA AI Enterprise ao Azure Machine Learning da Microsoft para ajudar as empresas a criar modelos de IA.

O Instituto SAS colaborou com o Erasmus MC para desenvolver um algoritmo de IA para prever se os pacientes deveriam permanecer no hospital após a cirurgia oncológica ou poderiam ser dispensados ​​com segurança.

Explicando as vantagens da IA explicável:

A XAI não apenas promove mais transparência e ética na IA, mas também fortalece a confiança dos usuários, reduz riscos legais e melhora a experiência com essas tecnologias. A pesquisa pontuou oito tópicos que exemplificam as vantagens da IA explicável.

Quando os usuários são capazes de compreender e analisar os resultados dos modelos de IA, sua confiança na tecnologia aumenta.

A XAI promove maior aceitação e implementação da tecnologia de IA, ajudando usuários e partes interessadas a desenvolverem confiança, fornecendo explicações para previsões e julgamentos de IA.

Ao auxiliar na identificação e resolução de questões éticas, a XAI garante que os modelos de IA estejam menos sujeitos a vieses.

As soluções XAI reduzem os riscos legais, apoiando a adesão a regras e diretrizes que exigem responsabilidade e transparência dos sistemas de IA.

Ao identificar e minimizar os riscos associados aos modelos de IA, os utilizadores podem diminuir a possibilidade de previsões imprecisas ou tendenciosas.

Através da descoberta de falhas em modelos de IA, o XAI ajuda as organizações a fazer as correções necessárias e a melhorar o desempenho dos modelos ao longo do tempo.

XAI oferece explicações compreensíveis que podem ser compartilhadas com sucesso com uma série de partes interessadas, incluindo agências reguladoras e usuários não técnicos.

Como resultado da maior capacidade dos usuários de compreender e interagir com aplicativos orientados por IA, modelos de IA claros e interpretáveis ​​melhoram a experiência do usuário.