**Descripción:** La explicabilidad en inteligencia artificial se refiere al grado en que las acciones y decisiones de un sistema de IA pueden ser entendidas por los humanos. Este concepto es fundamental para garantizar la transparencia y la confianza en los sistemas automatizados, especialmente en aplicaciones críticas como la medicina, la justicia y las finanzas. La explicabilidad permite a los usuarios comprender cómo y por qué un modelo de IA ha llegado a una determinada conclusión, lo que es esencial para la validación de resultados y la identificación de sesgos. Además, fomenta la responsabilidad, ya que los desarrolladores y las organizaciones pueden ser responsables de las decisiones tomadas por sus sistemas. En un mundo donde la IA se integra cada vez más en la vida cotidiana, la explicabilidad se convierte en un requisito indispensable para la aceptación social y la ética en el uso de estas tecnologías. La falta de explicabilidad puede llevar a la desconfianza y al rechazo de la IA, lo que subraya la necesidad de desarrollar modelos que no solo sean precisos, sino también comprensibles para los usuarios finales. En este sentido, la investigación en inteligencia artificial explicable (XAI) busca crear métodos y herramientas que faciliten la interpretación de los modelos, permitiendo a los usuarios no solo ver los resultados, sino también entender el proceso detrás de ellos.
**Historia:** El concepto de explicabilidad en IA comenzó a ganar atención a finales de la década de 1990 y principios de 2000, cuando se reconoció la necesidad de entender los sistemas de IA complejos. Sin embargo, fue en la última década, con el auge de los modelos de aprendizaje profundo, que la falta de transparencia se convirtió en un problema crítico. En 2016, la comunidad de investigación comenzó a formalizar el término ‘inteligencia artificial explicable’ (XAI), impulsada por la preocupación por el uso de IA en decisiones que afectan la vida de las personas. La Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) de EE. UU. lanzó un programa XAI en 2016, buscando desarrollar técnicas que hicieran los modelos de IA más comprensibles.
**Usos:** La explicabilidad se utiliza en diversas aplicaciones de IA, especialmente en sectores donde las decisiones automatizadas tienen un impacto significativo en la vida de las personas. En medicina, por ejemplo, los modelos de IA que ayudan en diagnósticos deben ser explicables para que los profesionales de la salud puedan confiar en sus recomendaciones. En el ámbito financiero, las instituciones utilizan modelos de crédito que deben ser transparentes para cumplir con regulaciones y evitar sesgos. Además, la explicabilidad es crucial en sistemas de justicia penal, donde las decisiones de riesgo de reincidencia deben ser comprensibles para garantizar la equidad.
**Ejemplos:** Un ejemplo de explicabilidad en IA es el uso de modelos de árboles de decisión, que permiten a los usuarios ver claramente cómo se toman las decisiones basadas en las características de entrada. Otro caso es el uso de técnicas de visualización en redes neuronales, como Grad-CAM, que ayudan a los investigadores a entender qué partes de una imagen influyen en la clasificación de un modelo. En el ámbito financiero, las explicaciones de los modelos de puntuación de crédito pueden ayudar a los solicitantes a comprender por qué se les otorgó o denegó un préstamo.
