À medida que as empresas mudam da experimentação da IA para a implementação em escala, um princípio separará o hype do impacto: explicação.
A explicação ajuda os líderes de negócios que supervisionam a análise de dados a interpretar melhor as decisões, pois as preocupações se tornaram essenciais à medida que as empresas buscam a prometida economia de custos da IA e o aumento da automação.
Tomemos, por exemplo, um fabricante que gerencia o inventário MRO (manutenção, reparo e operações).
AI responsável significa projetar sistemas explicáveis, testáveis e alinhados com a supervisão humana, não apenas precisa.