Requisitos de comunicación para la implementación de modelos
Una vez que un modelo de aprendizaje automático (AA) está listo para la implementación, es importante comunicar información sobre su uso y limitaciones a los patrocinadores del proyecto, los usuarios y las personas que trabajarán con el modelo y los resultados que genera. Debe esforzarse por explicar la función y las capacidades del modelo, cómo se diseñó y entrenó, los resultados que se pretende generar y las limitaciones a su funcionalidad.
Cuando se estén preparando y llevando a cabo estos análisis, debe poder explicar los beneficios que el modelo y sus resultados proporcionarán. Estos beneficios pueden incluir los siguientes:
- beneficios económicos (ahorro de costos);
- ahorro de tiempo;
- resolución de problemas;
- reducción de errores;
- seguridad humana;
- comodidad humana;
- beneficios ambientales.
También comunique cómo el modelo aborda o mitiga los desafíos que se encuentran comúnmente con los sistemas de IA, incluidos los siguientes:
- problemas relacionados con el trabajo humano;
- problemas relacionados con la privacidad;
- problemas relacionados con el sesgo;
- problemas relacionados con la seguridad;
- problemas relacionados con el contexto;
- problemas relacionados con la caja negra.
Aunque puede comunicar estos problemas en una o más conversaciones en vivo, también debe considerar documentar los problemas para tener un registro de ellos. Debe prever compartir esta documentación con su audiencia objetivo para que puedan mantenerse informados a su propio ritmo.
Nota: Los beneficios y desafíos de la IA se analizaron en la lección Revisión de los principios básicos de la IA de este curso.
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