La Inteligencia Artificial Explicable es un conjunto de técnicas y enfoques que permiten entender cómo los
sistemas de IA toman decisiones. Busca hacer transparente el "
razonamiento" de la inteligencia artificial, explicando de forma comprensible para humanos por qué un
algoritmo llegó a una conclusión específica.
Muchos sistemas avanzados de IA basados en técnicas como
redes neuronales y
aprendizaje profundo funcionan como "cajas negras" donde se conocen los datos de entrada y los resultados, pero no es evidente cómo se llegó de uno a otro. XAI busca abrir estas cajas negras, permitiendo que usuarios, desarrolladores y reguladores entiendan el proceso de toma de decisiones.
Esta transparencia es crucial en aplicaciones sensibles como diagnósticos médicos, sistemas de conducción autónoma, evaluación crediticia o sistemas judiciales, donde las decisiones afectan directamente a las personas y donde es importante detectar y corregir
sesgos o errores. Por ejemplo, un sistema XAI de evaluación de préstamos no solo indicaría si se aprueba o rechaza una solicitud, sino también qué factores específicos llevaron a esa decisión.
Las técnicas de XAI incluyen visualizaciones, explicaciones en lenguaje natural y métodos que identifican qué información fue más decisiva. Esta capacidad de explicación no solo genera confianza en la tecnología, sino que también es cada vez más un requisito legal en muchas jurisdicciones que regulan el uso de la IA.