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En entornos como las finanzas o la salud, una decisiรณn errรณnea de la inteligencia artificial no es solo un fallo tรฉcnico: puede costar millones, afectar vidas y desencadenar problemas regulatorios.
En la conferencia Ai4 2025, Praneeth Reddy Amudala Puchakayala, investigador de IA y ciencia de datos en Regions Bank, puso el foco en un aspecto clave que muchas empresas siguen ignorando: la explicabilidad.
No se trata รบnicamente de que un modelo acierte, sino de que pueda mostrar cรณmo llegรณ a esa respuesta. En palabras simples, es la diferencia entre un copiloto que sabe pilotar y otro que tambiรฉn puede explicar cada maniobra en medio de una tormenta.
Transparencia como ventaja competitiva
Aunque la charla estuvo cargada de ejemplos tรฉcnicos, el mensaje central es claro: las organizaciones que invierten en IA explicable ganan algo mรกs que confianza, ganan ventaja competitiva.
La transparencia no solo reduce riesgos legales, tambiรฉn abre la puerta a una colaboraciรณn mรกs fluida entre humanos y mรกquinas. Cuando un sistema puede justificar su decisiรณn con criterios comprensibles, los equipos pueden afinarlo, corregirlo y mejorarlo mรกs rรกpido.
De la teorรญa a la prรกctica
Puchakayala explicรณ que implementar IA explicable no requiere rehacer toda la arquitectura tecnolรณgica, sino incorporar marcos y tรฉcnicas que permitan interpretar las decisiones de un modelo en tiempo real. Esto incluye desde mรฉtodos globales para entender el comportamiento general del sistema hasta explicaciones locales que justifican cada predicciรณn individual.
En un futuro en el que la IA tomarรก decisiones de alto impacto de forma rutinaria, la pregunta no serรก si un sistema acierta o falla, sino si puede demostrar por quรฉ lo hizo.
