A IA revolucionou a era da inteligência de negócios e permitiu que as empresas aprofundassem muito mais as informações obtidas a partir de seus dados. Com esse avanço na IA, no entanto, torna-se ainda mais urgente abordar o viés algorítmico, que corre o risco de se tornar cada vez mais prevalente com o aumento da sofisticação da IA.
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O que é viés algorítmico?
O viés algorítmico é a forma pela qual os algoritmos de IA produzem resultados sistematicamente injustos para determinados grupos. Isso pode ocorrer de diversas maneiras, incluindo as seguintes.
Viés de seleção
Neste caso, os dados de treinamento não são representativos da população.
Viés de confirmação
O algoritmo tende a privilegiar informações que confirmam crenças preexistentes.
Viés de medição
Os dados podem estar incorretos em relação à coleta ou à medição.
Consequências do viés na inteligência de risco
O viés na Inteligência de Negócios pode ter implicações muito sérias. Insights tendenciosos podem levar ao seguinte:.
Tomada de decisão errônea
Dados tendenciosos levarão a conclusões errôneas e decisões comerciais ruins.
Reforçando estereótipos
Algoritmos tendenciosos podem agravar ainda mais as desigualdades sociais e econômicas já existentes.
Perda de confiança
Se for constatado que as organizações utilizam IA tendenciosa, a confiança pública será perdida.
Reduzindo o viés em BI baseado em IA
Para reduzir o viés na inteligência de negócios baseada em IA, as organizações devem adotar as seguintes práticas.
Dados Diversos e Representativos
- Os dados de treinamento devem ser diversos e representativos da população
- Os dados devem ser auditados e atualizados regularmente para eliminar vieses
Algoritmos transparentes
- Algoritmos transparentes e compreensíveis que indicam as etapas da tomada de decisão
- Revisão e auditoria frequentes para detectar vieses
Métricas de equidade
- Aplicar métricas de equidade que meçam como a IA afetaria vários grupos
- Utilize essas métricas para identificar e corrigir vieses
Detecção e retificação de viés
- A supervisão humana é fundamental para a detecção e correção de preconceitos
- Treinamento de cientistas e analistas de dados em detecção e mitigação de vieses
Monitoramento contínuo
- Monitorar o desempenho dos sistemas de IA ao longo do tempo para detectar e corrigir vieses emergentes
- Retreine e atualize os modelos frequentemente para manter a precisão e a imparcialidade
As organizações poderão usar a inteligência de negócios (BI) com inteligência artificial de maneiras que impulsionem mudanças positivas em vez de negativas, se tomarem medidas proativas para lidar com essas questões.
