Spesso si tende a percepire l’IA come qualcosa di codificato soltanto in un modo. In realtà non è così.

Si tratta di una tecnologia alquanto articolata e complessa. Se non padroneggiata nel modo adeguato, è facile possa produrre quelle allucinazioni che tanto hanno caratterizzato le prime fasi della sua affermazione, destando più di una perplessità e portando a una perdita di fiducia che ancora oggi è difficile sradicare.

Le aziende del settore hanno saputo però mitigare tali effetti soprattutto grazie alla cosiddetta Explainable AI o XAI, in italiano intelligenza artificiale spiegabile.

Parliamo di un approccio che conferisce una dimensione strategica ai processi, risultando maggiormente affidabile nel processo di decision making.

Per questo riesce a colmare quei limiti tutt’altro che secondari delle fasi precedenti. Vediamo perché, analizzando nei dettagli in cosa consiste.

Cos’è l’Explainable AI: una definizione

Nell’intento di essere i più chiari possibile su cos’è l’Explainable AI, riportiamo la definizione di IBM:

“L’intelligenza artificiale spiegabile (XAI) è un insieme di processi e metodi che consentono agli utenti umani di comprendere e considerare affidabili i risultati e gli output generati mediante algoritmi di machine learning.”

È una sorta di modello nel modello, utilizzato per la descrizione di un modello di AI generativa, illuminando in particolare su aspetti critici quali bias ed effetti realmente previsti.

È, sostanzialmente, un approccio improntato alla trasparenza e alla leggibilità rispetto alle proposte dell’IA generativa, di cui offre delle spiegazioni esaustive, andando a indagare la scatola nera che sta all’interno del sistema: quella che rimane nascosta dalle risposte.

L’intelligenza artificiale spiegabile in parole semplici

In sintesi, la XAI è:

• un insieme di processi;
• un insieme di tecniche;
• un insieme di framework interpretativi.

Il suo scopo è intervenire sull’accuratezza, la tracciabilità e la comprensione del processo di decision making degli algoritmi dell’IA generativa.

Come funziona l’Explainable AI: le tecniche principali

L’XAI entra in gioco nello step maggiormente decisivo quando si utilizza l’IA: la fase di comprensione delle decisioni che risultano automatizzate.

Permette di contestualizzare le risposte, rendendole leggibili, dando modo di valutare le ragioni che implicano un determinato output, rendendo possibile persino approntare delle modifiche.

Alla base dei meccanismi che regolano l’Explainable AI troviamo la configurazione delle dinamiche che ne stanno alla base, ovvero le tecniche del machine learning spiegabile. Ecco una panoramica delle principali:

• tecniche di accuratezza, in primis la LIME (Local Interpretable Molde-Agnostic Explanations o spiegazione agnostica del modello): influisce sull’accuratezza delle risposte, in quanto spiega in che modo interviene a livello predittivo l’algoritmo nell’apprendimento automatico.
• tecniche di tracciabilità, come la DeepLIFT (Deep Learning Important FeaTures) o la SHAP (SHapley Additive exPLanations): sono entrambe tecniche centrali di tracciabilità, un aspetto chiave nell’XAI. Consiste nel confronto tra neuroni di attivazione e neuroni di riferimento, mostrando la tracciabilità dei collegamenti e persino le possibili dipendenze;
• tecniche di interpretabilità del decision making: comprendono i sistemi che permettono di visualizzare il modo in cui il modello arriva a una determinata decisione, evidenziando quali variabili hanno inciso maggiormente sull’output finale.

Perché l’Explainable AI è diventata centrale nel decision making

L’Explainable AI ha assunto un ruolo sempre più importante nei processi di decision making. La ragione principale risiede nel fatto che permette di comprendere in che modo l’intelligenza artificiale arriva a una determinata conclusione, come abbiamo già avuto modo di analizzare.

La possibilità di “leggere” il ragionamento dell’algoritmo offre infatti un livello superiore di controllo, riducendo il rischio di affidarsi a processi completamente arbitrari: assicura quella tracciabilità che diventa imprescindibile.

E che si riallaccia, per certi versi, ai canoni della leadership: delegare è prezioso, ma soltanto se fatto con cognizione, mantenendo salda la guida e dunque avendo la certezza della piena affidabilità dei dati.

I vantaggi più rilevanti

L’XAI viene considerata sempre più centrale nel decision making alla luce dei benefici che seguono:

• Maggiore trasparenza: l’Explainable AI consente di ridurre l’effetto “scatola nera” tipico dei modelli più complessi.
• Supporto alle decisioni strategiche: manager e responsabili aziendali possono utilizzare l’IA come uno strumento di supporto nel decision making, senza dover mettere da parte la supervisione umana. Ciò produce valutazioni più consapevoli.
• Migliore controllo operativo: la possibilità di monitorare il funzionamento degli algoritmi consente di individuare errori, anomalie e distorsioni nei dati in maniera più tempestiva, intervenendo prima che producano effetti critici.
• Maggiore affidabilità nei processi: un sistema spiegabile tende a risultare più credibile agli occhi di utenti, aziende e stakeholder, soprattutto nei contesti più delicati come sanità, finanza e pubblica amministrazione.
• Riduzione dei bias algoritmici: la tracciabilità delle decisioni permette di identificare più facilmente eventuali discriminazioni o squilibri presenti nei dati di addestramento dell’algoritmo.
• Maggiore accountability aziendale: l’XAI consente di giustificare le decisioni prese, un aspetto sempre più rilevante sul piano normativo, etico e reputazionale.
• Maggiore velocità nelle risposte: si assiste a un’ottimizzazione delle tempistiche grazie a una valutazione continuativa delle prestazioni e, di pari passo, a un miglioramento altrettanto costante.
• Riduzione dei rischi e costi di governance: l’XAI assicura una gestione ottimale dei fattori normativi, garantendo una migliore conformità. Riduce dunque tanto gli errori involontari quanto quelli costosi, proprio perché agisce sui bias.

L’Explainable AI è dunque un supporto fattivamente efficace di controllo, contribuendo a creare un rapporto più equilibrato tra automazione, controllo, conformità e fiducia.

L’XAI tra responsabilità e interpretabilità

L’intelligenza artificiale spiegabile rende maggiormente interpretabili i dati ma ciò non significa automaticamente adottare un approccio responsabile: vuol dire avere gli strumenti per farlo.

Sono concetti diversi, vediamo perché:

• L’AI spiegabile interessa i risultati dell’AI.
• L’AI responsabile interviene a monte, nelle fasi di pianificazione, prima dunque che l’algoritmo conferisca i risultati.

Per questo AI responsabile e AI spiegabile dovrebbero andare insieme. Soltanto in questo modo si ha modo di conferire una dimensione strategica al processo di decision making.

Le applicazioni più attuali dell’Explainable AI

L’intelligenza artificiale spiegabile viene attualmente adottata in una molteplicità di settori. Vediamo insieme quelli in cui il suo utilizzo riesce a fare maggiormente la differenza:

• Finanza: l’XAI ottimizza i processi di valutazione e previsione del rischio, fondamentali quando si parla di crediti e prestiti. Aiuta a velocizzare le fasi del decision making, senza perdere di accuratezza, cosa preziosa anche in presenza di problemi e reclami. Favorisce infine una sensazione di fiducia, grazie a dati più accurati.
• Sanità: è fondamentale nelle applicazioni dell’imaging medico, della diagnostica e più in generale in tutti quei processi che prevedono un’analisi accurata delle informazioni, di cui ottimizza la trasparenza e la tracciabilità.
• Farmaceutico: interviene sempre in chiave di trasparenza e tracciabilità, semplificando il percorso di validazione dei prodotti farmaceutici.

Altri ambiti in cui l’XAI viene adoperata sono il marketing, la customer experience, la manutenzione predittiva e l’IIoT, l’analisi dei dati. È dunque una tecnologia valida tanto per le PMI quanto per le grandi aziende, risultando destinata a una diffusione massiva negli anni futuri.

Nota finale: le prospettive rispetto all’Explainable AI

Le reti neurali sono qualcosa di altamente complesso e di non semplice comprensione per l’essere umano, in particolare alla luce dei bias che di volta in volta possono manifestarsi.

L’intelligenza artificiale spiegabile interviene proprio su tale fattore, favorendo la fiducia in chi la utilizza, complice la verificabilità dei modelli e un migliore utilizzo in chiave produttiva.

Ciò rende la XAI un fattore centrale nell’implementazione dei LLM come metodologia, in quanto agevola un uso responsabile all’interno delle organizzazioni e persino più etico.

Quando si parla di IA oggi è infatti imprescindibile agire sulla trasparenza e sulla fiducia, in tutti i settori dell’economia, comunicazione inclusa.