En el proyecto coordinado INCEPTION proponemos desarrollar una prueba de concepto donde se maduren los resultados del proyecto de I+D previo BIGBISC: aportando inteligencia a los procesos de negocio mediante soft computing en escenarios de datos, coordinado entre la Universidade de Santiago de Compostela (USC) y la Universidad de Zaragoza (UNIZAR), done se desarrollaron i) diversos algoritmos de minería de procesos, para las tareas de descubrimiento, conformidad, simplificación, descripción textual, agrupamiento de trazas y minería del cambio, y ii) diversos componentes para el procesamiento y el despliegue de dichos algoritmos en una infraestructura en la nube.
En el subproyecto 1 "Gestión inteligente del cambio en minería de procesos: detección y descripción explicables (XAIDrift)" el equipo del CiTIUS-Universidade de Santiago de Compostela XAIDrift amplía el desarrollo y transferencia de algoritmos de minería de procesos, ampliándola al ámbito de la minería de procesos predictiva. Además, se hace énfasis en la componente de explicabilidad de los cambios detectados, de modo que se XAIDrift se enmarca en el paradigma de la IA explicable y responsable. Este aspecto resulta de especial interés en tanto que la información relativa a los cambios detectados debe ser comprendida por usuarios no especializados. Una adecuada explicación de dichos cambios conllevará una toma de decisiones adecuada. El paradigma que se empleará para dotar de explicabilidad a los resultados es la generación de lenguaje natural, ya explorada con éxito dentro de BIGBISC en otros contextos de la analítica de procesos (process-to-text).
El objetivo principal del proyecto consiste en la adaptación de la tecnología de gestión del cambio en modelos de procesos a las necesidades de los entornos de negocio reales con grandes volúmenes de datos, facilitando la detección y descripción textual de dichos cambios. Además de este objetivo general se han identificado los siguientes objetivos específicos: