Estas tecnologías continuaron evolucionando, permitiendo a los modelos de última generación abordar tareas de creciente complejidad, anteriormente consideradas inalcanzables para las máquinas.

Si el propósito es extender el uso de estas tecnologías, es indispensable que el público desarrolle confianza hacia estos sistemas. Aunque pudiera pensarse que los modelos de IA más grandes y sofisticados están exentos de exhibir comportamientos preocupantes, investigaciones demostraron lo contrario.

Frente a la necesidad de una mayor transparencia, surge la Inteligencia Artificial Explicable (XAI) como una rama crucial del desarrollo de modelos de aprendizaje automático. Como señaló Alan Willie en un informe de Researchgate, el XAI se ocupa de “crear modelos de aprendizaje automático cuyas decisiones puedan ser comprendidas fácilmente por los humanos”.

Este nuevo concepto responde al requerimiento de hacer las máquinas más transparentes, y también aborda el imperativo ético de garantizar que estas tecnologías sean seguras y confiables para su uso en áreas críticas, como son la medicina, las finanzas y el derecho.

Los objetivos primordiales del XAI son claros: reducir la brecha entre la operación intrincada de modelos sofisticados y la capacidad de los usuarios humanos para interpretar y confiar en sus predicciones. Esta inteligibilidad no solo genera confianza, sino que además asegura que los modelos sean responsables y que cumplan con las normativas vigentes para la toma de decisiones automatizadas.

De este modo, el XAI se transforma en una herramienta invaluable para garantizar que la inteligencia artificial cumpla su papel como aliado en el futuro de la humanidad, en lugar de convertirse en una entidad opaca y , por tanto, difícil de regular.

La integración cada vez mayor de la inteligencia artificial en los procesos decisionales de diversas industrias hace que la explicabilidad cobre vital importancia. En contextos críticos donde las decisiones deben ser incuestionables y están sujetas a altos riesgos, la necesidad de poder entender y verificar cómo se llega a estas conclusiones se torna imperativa.

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