Implemente un cuadro de mando de confiabilidad de IA para acelerar la toma de decisiones confiable
Los proveedores de servicios en la industria de la conectividad dependen cada vez mas de tecnologías digitales como la Inteligencia Artificial (IA) para seguir siendo competitivos. Sin embargo, la IA requiere un alto nivel de confianza debido a cuestiones relacionadas con su equidad, aplicabilidad y seguridad. Garantizar la confianza es una prioridad, ya que la falta de confianza puede ser el mayor obstáculo para la adopción generalizada de la IA.
Las implementaciones de IA actuales carecen de mecanismos para llegar a predicciones justas e interpretables, comprender el funcionamiento de modelos de aprendizaje automático complejos y proteger el modelo contra ataques adversarios que conduzcan a la filtración de información de identificación personal (P11). Además, se descubre que la mayoría de las organizaciones enfrentan el desafío de garantizar que su IA sea confiable responsable, como reducir el sesgo, rastrear las variaciones de desempeño y la deriva del modelo, y asegurarse de que puedan explicar las decisiones impulsadas por la IA.
Mientras los proveedores de servicios luchan por abordar los riesgos que surgen de los problemas de privacidad parcial, la implementación de Responsible Al ayuda a reconocer la comunicación transparente, la confianza del usuario final, la auditabilidad del modelo y el uso productivo de la Al.
Figura: Al responsable: La clave para lograr un sistema de Al confiable
Mientras los proveedores de servicios luchan por abordar los riesgos que surgen de los prejuicios y los problemas de privacidad, la implementación de IA Responsable ayuda a preparar y mitigar los posibles efectos de la IA.
