En integrar models d’IA en entorns on els estàndards de compliance són importants, Mosaic Factor ajuda les empreses a gestionar la governança de dades mitjançant l’aplicació de solucions Trustworthy AI.
Això significa garantir que els models d’IA que utilitzem siguin explicables i ètics per poder assegurar-nos que siguin sòlids i fiables, però també segurs, transparents, justos, inclusius i que produeixin resultats responsables.
FROM AI PERFORMANCE TO BUSINESS TRUST
Creiem que els models d’IA han de ser explicables (o XAI -IA explicable-) per a qualsevol directiu de l’empresa, no només per a científics de dades o equips tècnics.
El traductor XAI de Mosaic Factor és un agent GenAI que ajuda diferents stakeholders a entendre i comprendre com funcionen els models d’IA perquè es puguin prendre decisions adequades, especialment per a directius que no tenen necessàriament un perfil de dades o tècnic.
A mesura que la IA es converteix en part dels processos bàsics del negoci, l’èxit ja no depèn només de l’exactitud del model. Depèn de si les persones poden:
- Confiar en els resultats
- Entendre què els impulsa
- Posar-los en qüestió quan calgui
- Utilitzar-los amb confiança en decisions reals
És aquí on l’IA explicable esdevé crítica. L’explicabilitat tanca la bretxa entre el rendiment tècnic i l’adopció pràctica, ajudant les organitzacions a passar de l’experimentació a un ús significatiu.
TRANSLATE AI MODELS TO GenAI CONVERSATIONS
THAT FACILITATE BUSINESS DECISIONS
TRUSTWORTHY AI MODELS WORKFLOW
A Mosaic Factor, fem servir la Intel·ligència Artificial Explicable per fer els sistemes d’IA complexos més:
- Comprensibles → aclarir què impulsa els resultats del model
- Confiables → proporcionar proves en les quals els usuaris puguin confiar
- Aplicables → donar suport a decisions empresarials reals
La Intel·ligència Artificial Explicable ajuda a respondre preguntes clau:
- Per què el model va produir aquest resultat?
- Quins factors són els més importants?
- Què hauria d’entendre una persona abans d’actuar?
No es tracta de simplificar els models, sinó de fer-los utilizables.
We treat explainability as an operational capability, not a one-off technical feature. Our approach includes:
1. Start from the decision. We identify the business decision, its impact, and associated risks.
2. Align stakeholders. We define what different users need to understand: from technical teams to executives.
3. Select the right approach
- Prefer interpretable models where possible
- Apply XAI techniques when needed
4. Validar la utilitat. Assegurem que les explicacions són:
- Fiables
- Aplicables
- Representatives
5. Entregar i supervisar. La capacitat d’explicació s’integra als fluxos de treball i millora contínuament amb el temps.
