Inteligencia Artificial
Qué es IA Explicable
IA con toma de decisiones transparente
IA Explicable (Explainable AI, XAI) es un campo de la inteligencia artificial donde los sistemas pueden explicar sus decisiones de forma comprensible para los humanos.
Por qué importa la explicabilidad
- Confianza — comprender la lógica detrás de las decisiones de IA
- Regulación — cumplimiento de requisitos (RGPD, AI Act)
- Depuración — identificación de errores y sesgos del modelo
- Responsabilidad — determinar causas de decisiones incorrectas
Métodos de Explicación
- LIME — explicaciones locales para predicciones individuales
- SHAP — contribución de cada característica al resultado
- Mapas de atención — visualización del enfoque del modelo
- Contrafactual — escenarios "qué pasaría si"
Áreas de Aplicación
- Salud (diagnóstico, recomendaciones de tratamiento)
- Finanzas (scoring crediticio, detección de fraude)
- Legal (decisiones judiciales, riesgo de reincidencia)
- RRHH (contratación, evaluación de desempeño)
Compromisos
A menudo existe un trade-off entre precisión del modelo e interpretabilidad. Los modelos simples (árboles de decisión) son más comprensibles que las redes neuronales.