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XAI (Inteligência Artificial Explicável): o que é e como funciona

Resumo do post

À medida que sistemas de inteligência artificial (IA) se tornam parte essencial de setores como marketing digital, saúde e finanças, cresce a demanda por transparência nos seus processos. Como confiar em uma decisão automatizada sem entender os fatores que a motivaram? É aqui que entra a XAI, ou Inteligência Artificial Explicável, uma tecnologia que, diferente dos modelos de "caixa-preta" da IA tradicional, permite compreender e justificar cada decisão de forma clara.

Neste artigo, vamos explorar por que a XAI é importante, como funciona, as principais técnicas que a compõem e suas aplicações.

O que é XAI?

XAI, ou Inteligência Artificial Explicável (sigla do inglês Explainable Artificial Intelligence), é um avanço fundamental no desenvolvimento da IA, especialmente em áreas onde transparência e confiança são indispensáveis. Diferente da IA tradicional, que opera como uma "caixa-preta" — onde vemos o resultado, mas não o processo —, a XAI permite aos usuários entender como as decisões são geradas.

Em resumo, a XAI se concentra em fornecer explicações claras sobre o funcionamento da IA. Essa abordagem não apenas aumenta a confiança na IA, mas também a torna mais útil em setores de grande impacto. Em áreas como saúde, finanças, marketing e direito, onde decisões podem afetar diretamente pessoas, compreender os motivos por trás dos resultados é crucial. Com a XAI, as decisões tomadas por IA são justificáveis, seguras e revisáveis, facilitando seu uso em organizações que demandam altos níveis de transparência.

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Como funciona a XAI?

A XAI utiliza técnicas avançadas para "abrir" o processo de tomada de decisão, permitindo aos usuários entender tanto o “o quê” quanto o “por quê” por trás de cada previsão ou recomendação.

Modelos tradicionais vs. XAI

Para entender o funcionamento da XAI, é importante compará-la com os modelos tradicionais de IA:

  • IA tradicional: utiliza modelos de "caixa-preta" que geram previsões sem explicar os fatores por trás dos resultados.
  • XAI: aplica técnicas que revelam a lógica e as variáveis que influenciam os resultados, permitindo que os usuários compreendam o processo de decisão.
  • Diferencial: a XAI oferece clareza sobre o "o quê," "por quê" e "como" de cada resultado, tornando-a ideal para aplicações em que as decisões precisam ser justificáveis, como no marketing, onde compreender os fatores que impulsionam o desempenho de uma campanha é essencial.

Técnicas de explicabilidade na XAI

Para atingir um nível elevado de explicabilidade, a XAI emprega diversas técnicas, como:

  • Modelos lineares e árvores de decisão: evidenciam relações claras entre variáveis de entrada e resultados finais. Árvores de decisão, por exemplo, mostram o processo de tomada de decisão passo a passo.
  • Regras do tipo "SE-ENTÃO": simulam processos humanos de decisão, facilitando a compreensão. Em marketing, uma regra SE-ENTÃO pode indicar, por exemplo, que se um cliente interagir com um produto mais de três vezes, ele provavelmente responderá a uma oferta personalizada.
  • Ferramentas como LIME e SHAP: oferecem representações visuais do impacto de cada variável nas previsões. Isso é especialmente útil no marketing digital, ajudando a identificar fatores que influenciam as preferências dos consumidores, como idade, gênero e histórico de compras.

Principais técnicas da XAI

A Inteligência Artificial Explicável utiliza diversas técnicas projetadas para tornar seus resultados interpretáveis. Cada técnica se adapta a diferentes necessidades de transparência e explicabilidade, permitindo que os usuários identifiquem o impacto de cada variável no resultado.

Técnicas baseadas em regras

Claras e compreensíveis, essas técnicas permitem um controle detalhado das decisões da IA. Em marketing, elas são usadas para analisar e segmentar públicos com precisão.

  • Exemplo: se um usuário visualizar um anúncio cinco vezes sem clicar, uma nova variante do anúncio será exibida.

Métodos de desagregação: LIME e SHAP

  • LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations): ajuda a detalhar como cada variável específica influencia a previsão.
  • SHAP (SHapley Additive exPlanations): atribui valores de importância a cada variável em uma previsão, identificando os fatores-chave que impactam o desempenho de uma campanha ou o comportamento do consumidor.

Modelos explicáveis por natureza

Alguns modelos, como os lineares e as árvores de decisão, são explicáveis por natureza. Isso significa que sua estrutura permite visualizar diretamente como as variáveis afetam os resultados.

No marketing, isso possibilita que os responsáveis pelas campanhas compreendam o impacto de fatores como orçamento ou segmentação, sem a necessidade de detalhar toda a lógica.

Nova call to action

Aplicações da XAI no marketing digital

O marketing digital é um campo onde a personalização e a precisão são essenciais para alcançar o público-alvo de forma eficaz. A XAI oferece grandes benefícios nessa área, pois permite entender quais fatores estão impulsionando o sucesso de uma campanha ou como melhorar a segmentação de clientes.

1. Otimização de campanhas 

A XAI permite analisar fatores que impulsionam o desempenho de campanhas de marketing, ajustando estratégias conforme necessário. Ferramentas como SHAP ajudam a identificar variáveis que influenciam conversões, como localização, criatividade e canal de distribuição.

2. Personalização e segmentação

Com a XAI, é possível criar campanhas personalizadas com segmentações avançadas, com base em padrões de comportamento e preferências em tempo real.

3. Redução de vieses

A XAI identifica e reduz vieses nos modelos de IA, garantindo decisões mais éticas e inclusivas, fortalecendo a relação com clientes.

Conclusão 

A XAI representa uma mudança positiva na forma como empresas e profissionais de marketing utilizam a IA, proporcionando clareza e confiança. Além de otimizar campanhas, a XAI assegura que cada decisão seja fundamentada, ética e livre de vieses.

No competitivo mercado digital, onde cada detalhe importa, a XAI permite às empresas conectar-se com suas audiências de forma autêntica e transparente. À medida que a IA avança, a explicabilidade será essencial para maximizar seu impacto e alinhar decisões com os valores da marca e as expectativas dos consumidores.

Nova call to action

Publicado em  21 de janeiro de 2024.

Revisado e validado por Jalusa Lopes, Country Manager da InboundCycle Brasil.

FAQ sobre XAI (Inteligência Artificial Explicável)

  • O que significa XAI?

    XAI, ou Inteligência Artificial Explicável (sigla do inglês Explainable Artificial Intelligence), é um avanço fundamental no desenvolvimento da IA, especialmente em áreas onde transparência e confiança são indispensáveis. Diferente da IA tradicional, que opera como uma 'caixa-preta' — onde vemos o resultado, mas não o processo —, a XAI permite aos usuários entender como as decisões são geradas.
  • O que é considerado uma caixa-preta em IA?

    IA tradicional: utiliza modelos de 'caixa-preta' que geram previsões sem explicar os fatores por trás dos resultados.
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