En l’àmbit de la monitorització predictiva de processos, els models d’intel·ligència artificial basats en xarxes neuronals profundes han demostrat una capacitat notable per anticipar l’estat futur o el resultat de casos en execució. No obstant, la seva naturalesa de caixa negra genera desconfiança i limita la seva adopció en entorns empresarials on la transparència és crítica. Per abordar aquest repte, sorgeixen els mètodes d’explicabilitat per atribució, com SHAP, que permeten identificar quines variables o esdeveniments contribueixen a una predicció. Tanmateix, aplicar aquests mètodes directament sobre seqüències d’esdeveniments presenta un dilema: les atribucions a nivell d’esdeveniment són computacionalment costoses per a traces llargues, mentre que les explicacions basades en representacions agregades perden la dinàmica del flux de control. En aquest article proposem un enfocament basat en segmentació orientada al flux de control que supera aquesta limitació i mostrem com empreses com Q2BSTUDIO poden integrar aquestes capacitats en les seves solucions.
La segmentació de traces en segments significatius, seguint la lògica del procés, permet calcular explicacions SHAP a nivell de segment. D’aquesta manera, és possible identificar quines parts d’una traça influeixen en la predicció i en quins punts de canvi el cas es desvia cap al resultat previst. Aquest mètode no només redueix la complexitat computacional, sinó que proporciona interpretacions alineades amb la realitat operativa del negoci. En un context pràctic, una entitat financera que utilitza un model predictiu per aprovar préstecs pot entendre per què una sol·licitud és rebutjada: potser un canvi en la documentació presentada o un retard en la verificació d’ingressos són els factors determinants. L’explicabilitat es converteix així en una eina d’auditoria i millora contínua.
Des d’una perspectiva tècnica, la implementació d’aquests mecanismes requereix una infraestructura robusta. Q2BSTUDIO ofereix desenvolupament d’aplicacions a mida que integren models d’IA amb capacitats d’explicabilitat. El seu equip d’enginyers dissenya pipelines de dades al núvol, ja sigui AWS o Azure, que processen esdeveniments en temps real i generen explicacions segmentades. A més, la ciberseguretat és un pilar fonamental: en exposar les raons darrere d’una decisió automatitzada, s’han de protegir les dades sensibles i garantir que els models no filtrin informació privilegiada. Per això, Q2BSTUDIO incorpora pràctiques de ciberseguretat en tots els seus desenvolupaments d’IA.
Un altre aspecte rellevant és la integració amb sistemes de Business Intelligence (BI). Les explicacions generades pel model poden alimentar quadres de comandament de Power BI, permetent als analistes visualitzar tendències i anomalies en el comportament dels processos. Q2BSTUDIO desplega solucions de BI amb Power BI que enllacen les prediccions amb mètriques de negoci, facilitant la presa de decisions informada. Així mateix, l’automatització intel·ligent mitjançant agents d’IA permet que, quan es detecta un punt de canvi crític, el sistema activi accions correctives de forma autònoma, sempre sota supervisió humana gràcies a les explicacions proporcionades.
El mètode de segmentació basada en flux de control no només és aplicable a la monitorització predictiva de processos, sinó que es pot estendre a altres dominis com la detecció de fraus, el manteniment predictiu o la gestió de cadenes de subministrament. En tots aquests casos, la capacitat d’entendre el 'per què' d’una predicció incrementa la confiança i permet ajustar els models de manera més eficient. Q2BSTUDIO, com a empresa de desenvolupament de programari i tecnologia, compta amb l’experiència necessària per implementar aquestes arquitectures, combinant IA, cloud computing i ciberseguretat en un ecosistema coherent.
En conclusió, l’explicabilitat per atribució resol un dels principals obstacles per a l’adopció de la IA en processos crítics. En segmentar les traces segons la lògica del flux de control, s’obtenen explicacions accionables sense sacrificar el rendiment computacional. Per a les organitzacions que busquen aprofitar al màxim les seves dades operatives, comptar amb un soci tecnològic com Q2BSTUDIO els permet desplegar solucions d’IA transparents, segures i alineades amb els seus objectius de negoci. La combinació de desenvolupament a mida, cloud AWS/Azure, BI i agents d’IA conforma una oferta integral que transforma la monitorització predictiva en un avantatge competitiu real.
