Oportunidades da IA explicável para aprimorar sistemas de gestão da qualidade

Com o advento das tecnologias avançadas, organizações de diversos setores em todo o mundo transformaram suas operações para melhorar a qualidade de seus produtos e serviços. Dentre essas tecnologias, a Inteligência Artificial (IA) está sendo cada vez mais aplicada a processos intensivos em decisões para apoiar a tomada de decisões humanas. No setor de manufatura, a IA possui um potencial significativo para abordar diversas questões que surgem em diferentes estágios dos Sistemas de Gestão da Qualidade (SGQ). No entanto, apesar de expressarem atitudes positivas em relação à sua adoção, uma pesquisa realizada para avaliar o nível de adoção de IA em SGQ dentro de organizações tailandesas revelou que muitas ainda não implementaram a tecnologia, principalmente devido à falta de recursos e expertise. Além disso, a natureza de caixa-preta dos modelos complexos de IA apresenta desafios para trabalhadores com experiência limitada ou inexistente no uso de IA, dificultando a interpretação de como as decisões são tomadas e, consequentemente, reduzindo a confiança deles na tecnologia. Nesse contexto, a IA Explicável (XAI) oferece uma solução valiosa. Este estudo propõe um framework de SGQ que integra XAI para melhorar a interpretabilidade dos modelos de previsão impulsionados por IA. O modelo XAI consiste em três componentes, cada um desempenhando tarefas distintas, gerando, por fim, dados relacionados à qualidade previstos junto com explicações que esclarecem a lógica por trás das decisões tomadas.