A medida que la inteligencia artificial evoluciona y que más empresas comienzan a implementarla en sus operaciones, una cosa se ha vuelto clara: la forma en la que las herramientas de IA toman decisiones puede no ser del todo clara en muchos casos.
¿El resultado de una IA opaca? Es complicado saber cómo modificarla para que cumpla su propósito, resulta difícil confiar en ella y surgen ciertas preocupaciones éticas que complican su adopción y uso bajo estándares legales.
Por ello, han surgido conceptos como el de la inteligencia artificial explicable (XAI), una nueva área de desarrollo y gestión que busca facilitar el aprovechamiento de la IA bajo mayores estándares de transparencia.
En este artículo te decimos todo lo que necesitas saber para entender esta idea y, posiblemente, beneficiarte de ella sin importar si tu empresa desarrolla algoritmos de IA o desea aprovecharlos en sus operaciones.
¿Qué es la IA explicable (XAI) y para qué sirve?
La inteligencia artificial explicable (o XAI) es un área de estudio que busca la creación de sistemas de IA cuyo razonamiento para tomar decisiones puede ser comprendido fácilmente, encontrando nuevos métodos para lograrlo y buscando solucionar el problema de la “caja negra” en el diseño de algoritmos de IA, que consiste en la nula visibilidad sobre sus procesos internos para la generación de sus productos (output).
Básicamente, su propósito es el de facilitar la creación de algoritmos de inteligencia artificial que operan con transparencia y permiten visualizar claramente la forma con la que llegan a una decisión. Esto con el fin de mejorarlos para evitar sesgos y errores.
Los principios más importantes de la XAI
Se puede decir que el campo de la inteligencia artificial explicable es guiado por 4 principios o metas esenciales:
Explicación: detrás de cada output (una decisión o un contenido) debe existir un claro proceso de razonamiento que se pueda visualizar.
Entendimiento: la forma en la que el proceso de generación de outputs es explicado tiene que ser fácilmente comprensible para el usuario de un algoritmo, según el perfil de este.
Por ejemplo: debe ser capaz de brindar explicaciones técnicas complejas al equipo de desarrollo, pero explicaciones sencillas al usuario final de un producto.
Precisión: la explicación ofrecida detrás de un producto final debe reflejar de forma precisa y honesta el proceso mediante el cual se llegó a este.
Reconocimiento de límites: junto con explicaciones comprensibles y precisas, un algoritmo de IA debe ofrecer aclaraciones sobre su nivel de confianza en una decisión, así como las razones detrás de dicha aclaración. O sea, debe reconocer sus propios límites y entender su naturaleza.
Por ejemplo: explicar que una decisión puede no ser del todo ideal debido a la falta de datos relevantes.
Relacionado: Cómo las empresas utilizarán la inteligencia artificial en 2026
Contexto en el que surge el concepto de la IA explicable: riesgos de la IA opaca
¿Por qué ha surgido este campo de estudio? Aunque los algoritmos de machine learning e inteligencia artificial han sido desarrollados desde la década de 1950, su complejidad ha aumentado en años recientes, lo cual ha dificultado que incluso sus diseñadores puedan comprender totalmente el origen detrás de las decisiones, predicciones y contenidos generados por esta tecnología.
De este problema han surgido riesgos ampliamente documentados, como los siguientes:
Sesgos implícitos invisibles: si los datos con los que una IA está entrenada contienen sesgos en contra de un grupo o parten de nociones anticuadas, los algoritmos tienden a repetirlos y llevar a prácticas discriminatorias o decisiones erróneas.
Si estos sesgos no son visibles o no es posible entender cómo modificarlos, no se pueden corregir y llevarán a efectos negativos o proyectos inservibles.
Por ejemplo, en 2017, Amazon tuvo que detener un proyecto de IA utilizado para la contratación de personal, pues este mostraba un fuerte sesgo en contra de mujeres candidatas, producto de su entrenamiento basado en datos históricos de un campo dominado por hombres.
En este caso, se le puede atribuir a la falta de transparencia como la razón principal por la que el problema no fue hallado antes y por lo que el proyecto tuvo que ser cancelado.
Falta de responsabilidad y trazabilidad, pero impacto negativo tangible: cuando un algoritmo se encarga de tomar decisiones y comete errores sin que el razonamiento que llevó a ellos se pueda entender, resulta difícil identificar responsables o cuestionar decisiones.
Por ejemplo, de 2014 a 2020, Países Bajos utilizó un algoritmo denominado SyRI para la detección de fraude de bienestar social (recepción de apoyos gubernamentales bajo engaños) que automáticamente marcaba a miembros de ciertos vecindarios como de alto riesgo.
Sin manera de comprobar la forma en la que el algoritmo operaba, muchos falsos positivos se presentaron y no había manera de comprobar errores o discrepancias debido a su falta de transparencia.
Vulnerabilidades de seguridad: un sistema poco transparente podrá ocultar fácilmente vulnerabilidades de seguridad que pueden ser explotadas por terceras partes o entidades fraudulentas a través de la manipulación de decisiones, el robo de datos, etc.
Por ejemplo, se han presentado casos de ataques de ciberseguridad en los que entidades fraudulentas introducen códigos o algoritmos maliciosos en repositorios gratuitos de IA para entrar a los sistemas de negocios e individuos que los descarguen.
Sin manera de entender el funcionamiento interno del código o algoritmo, los problemas pueden pasar desapercibidos por mayor tiempo.
Con mayor conocimiento sobre estos riesgos y lo que pueden representar para empresas y personas, el campo de la XAI ha adquirido relevancia en años recientes desde la década de 2010.
¿Por qué es tan importante el desarrollo de IA explicable?
Partiendo del contexto anterior, resulta claro por qué es que la IA explicable ha adquirido tanta importancia y relevancia en años recientes: permite aprovechar la inteligencia artificial eficazmente, pero bajo estándares altos de transparencia que no solo benefician a personas, sino también a empresas.
¿Cómo? Mediante estos beneficios:
- Genera confianza en usuarios finales a través de decisiones transparentes, lo cual fomenta el uso de productos de IA y la interacción con empresas que la utilizan.
- Asegura el cumplimiento de normas legales contra discriminación o negligencia al permitir la corrección de sesgos de datos.
- Optimiza el desempeño general de modelos de IA, corrigiendo errores no solo en materia de decisiones poco éticas, sino también de proyecciones equivocadas de finanzas, mercado, riesgos y demás.
- Reduce riesgos reputacionales originados por malas prácticas derivadas de algoritmos opacos de inteligencia artificial.
Te podría interesar: 7 Ventajas de implementar Inteligencia Artificial en el área de finanzas
Los desafíos prácticos de la IA explicable
La inteligencia artificial explicable es una gran solución para mitigar muchos de los riesgos intrínsecos al uso y desarrollo de algoritmos capaces de analizar información y tomar decisiones a partir de ellos, pero su ejecución a veces es bloqueada por obstáculos como estos:
Explicabilidad vs. potencial y precisión: en algunas ocasiones, hacer de un sistema de IA algo explicable implica simplificarlo de tal forma que el potencial máximo de esta herramienta puede verse disminuido.
Dificultades de traducción entre algoritmos y el lenguaje humano (interpretabilidad vs. explicabilidad): la inteligencia artificial es una tecnología compleja, difícil de comprender para el público general, y aunque sus mecanismos internos pueden ser entendidos por expertos (interpretabilidad), es difícil traducir estos a un lenguaje comprensible para todo usuario (explicabilidad).
Privacidad: la creación de algoritmos capaces de ser entendidos fácilmente puede traer consigo riesgos de privacidad, pues las explicaciones ofrecidas pueden exponer ciertos datos accidentalmente.
¿Por qué debes estar consciente de estos obstáculos? Ya sea que tu empresa desarrolle o solo utilice inteligencia artificial, entender estos desafíos es clave para tener expectativas realistas sobre lo que este campo de estudio puede lograr en la actualidad, entender las limitaciones que puede tener y enfocar esfuerzos en sobrepasar estos problemas.
Sin importar si te interesa conocer más sobre la inteligencia artificial explicable para orientar a tu empresa a desarrollar soluciones basadas en ella o para elegir un proveedor de servicios de IA que genuinamente pueda brindarte los beneficios de una IA transparente, toda esta información te puede servir para guiar esfuerzos y tomar decisiones efectivas.
¿Cómo empezar a desarrollar o aprovechar IA explicable en tu empresa? No olvides que el primer paso es asegurar capital de trabajo suficiente, pues la creación de un algoritmo personalizado o la suscripción a una solución externa puede generar costos recurrentes que tu empresa deberá afrontar.
Si necesitas apoyo en esta área, Xepelin puede brindártelo con soluciones de financiación 100% digitales, disponibles 24/7 y flexibles, que se adaptan a lo que tu empresa necesita en cada momento y de las que puedes disponer siempre que lo requieras.
Ya sea a través de factoring (adelanto de facturas) o confirming (pago a proveedores con financiamiento), Xepelin le ayuda a tu empresa a contar con la liquidez necesaria para financiar este y otros tipos de proyectos que exigen capital constante para volverse una realidad. Todo esto, sin endeudamiento y con intereses generados solamente a corto plazo.
Para probar por ti mismo lo que el financiamiento de Xepelin puede hacer por tu empresa, lo primero que debes hacer es crear una cuenta.
Xepelin ofrece financiamiento empresarial para tu negocio. Cobra por adelantado las facturas de tu negocio, sin deuda bancaria y en pocos minutos.
