La adopción de la inteligencia artificial en empresas avanza a paso firme, pero es necesario garantizar que sus decisiones sean comprensibles y auditables para generar confianza.

En los últimos años, las soluciones de inteligencia artificial (IA) se convirtieron en el principal motor de transformación digital para muchas empresas de industrias diversas. Cada vez más organizaciones usan algoritmos para automatizar decisiones que antes dependían de los humanos. Sin embargo, este salto tecnológico trae consigo el desafío de la explicabilidad. Esto es, entender cómo y por qué los sistemas llegan a determinadas conclusiones.

En una encuesta de McKinsey, el 40% de los participantes identificó la explicabilidad como un riesgo clave para la adopción de la IA generativa. Además, entre aquellos que ya utilizaron IA generativa, el 12% afirmó haber experimentado consecuencias negativas vinculadas a las explicabilidad. En este punto es que cobra relevancia la IA explicable.

Qué es la IA explicable y por qué es importante

La IA explicable (XAI, por sus siglas en inglés) es un conjunto de métodos y técnicas que permiten a los humanos comprender las decisiones tomadas por los sistemas de inteligencia artificial. Su objetivo es proporcionar claridad sobre las variables que influyen en una decisión y en qué medida lo hacen. 

De esta forma, la IA explicable permite a las empresas aprovechar las ventajas de la automatización sin necesidad de sacrificar transparencia. Al mismo tiempo, facilita el cumplimiento de normativas y estándares internacionales, y aumenta la confianza por parte de los clientes y empleados.

Casos de uso y beneficios tangibles

La implementación de IA explicable trae beneficios concretos para las empresas. Por ejemplo, en el sector financiero, permite justificar aprobaciones o rechazos de créditos. Mientras tanto, en el ámbito de la salud, ayuda a que médicos y pacientes comprendan las recomendaciones generadas por los sistemas de diagnóstico asistido.

Entre los beneficios más destacados de la IA explicable se encuentran:

• Reducción de riesgos legales y regulatorios: ante una auditoría o revisión externa, las empresas pueden demostrar de forma clara cómo llegó a una decisión automatizada.
• Mayor confianza de clientes y stakeholders: cuando las personas comprenden cómo funciona un sistema y qué factores influyen, es más probable que acepten sus recomendaciones.
• Mejora continua de modelos: un sistema explicable permite identificar patrones, sesgos o errores que de otro modo pasarían inadvertidos.
• Alineación con valores corporativos: las empresas que priorizan la transparencia y la ética en sus procesos tecnológicos refuerzan su compromiso con prácticas responsables.

Latinoamérica, un mercado en crecimiento acelerado

El interés por soluciones que garanticen transparencia es cada vez mayor en América Latina. De acuerdo con Grand View Research, se espera que el mercado de IA explicable en la región experimente una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 20,4% entre 2025 y 2030.

Este crecimiento responde a factores como la adopción de IA generativa por parte de grandes corporaciones, el aumento de regulaciones en torno al uso ético de la tecnología y el interés de las empresas en diferenciarse por medio de prácticas responsables. En cualquier caso, invertir en IA explicable supone una ventaja competitiva en busca de conquistar mercados y generar confianza.

IA explicable en empresas: por dónde empezar

Adoptar IA explicable no significa reemplazar los modelos existentes. Por el contrario, se deben integrar herramientas y prácticas que aporten claridad a los procesos actuales. Algunas recomendaciones para iniciar son:

1. Evaluar el nivel de riesgo y criticidad de cada caso de uso de IA: Por ejemplo, las decisiones que afectan derechos, finanzas o salud requieren mayor nivel de explicabilidad.
2. Seleccionar modelos y frameworks con soporte XAI: Algunos son LIME, SHAP o interpretadores integrados en plataformas cloud líderes.
3. Capacitar a los equipos técnicos y de negocio: Deben aprender a interpretar y comunicar los resultados de forma efectiva.
4. Establecer métricas de confianza y transparencia: Revisarlas de manera periódica es tan importante como elegirlas en primer lugar.
5. Documentar y auditar procesos: Esto permite asegurar el cumplimiento de normativas locales e internacionales.

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