{"id":5633,"date":"2025-01-08T07:51:36","date_gmt":"2025-01-08T06:51:36","guid":{"rendered":"https:\/\/web.cidai.eu\/inteligencia-artificial-explicabilidad-e-insercion-del-dato-en-el-proceso-de-decision\/"},"modified":"2025-12-01T17:51:04","modified_gmt":"2025-12-01T16:51:04","slug":"inteligencia-artificial-explicabilidad-e-insercion-del-dato-en-el-proceso-de-decision","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cidai.eu\/es\/inteligencia-artificial-explicabilidad-e-insercion-del-dato-en-el-proceso-de-decision\/","title":{"rendered":"Inteligencia Artificial, explicabilidad e inserci\u00f3n del dato en el proceso de decisi\u00f3n"},"content":{"rendered":"<p>Una de las asignaturas pendientes m\u00e1s importantes que presenta el actual desarrollo de la Inteligencia Artificial cuando hablamos del sector productivo es la verdadera <strong>integraci\u00f3n sist\u00e9mica del dato en los procesos de decisi\u00f3n<\/strong>. De hecho, es todav\u00eda muy frecuente en un gran n\u00famero de organizaciones que, a pesar de que se disponga de cierta madurez de los datos e incluso quiz\u00e1s se haya conseguido analizar los datos disponibles de forma rutinaria y casi automatizada, y, quiz\u00e1s todav\u00eda se pueda reportar autom\u00e1ticamente y peri\u00f3dicamente el resultado de estos an\u00e1lisis, se sigan tomando una buena parte de las decisiones sin terminar. Las <strong>organizaciones data-driven<\/strong> requieren un cambio de cultura que impacta en muchos aspectos de la organizaci\u00f3n, y de todas las personas que la conforman, pero, adem\u00e1s, requieren una adopci\u00f3n de la Inteligencia Artificial que facilite esta transformaci\u00f3n.<\/p>\n<p>Y uno de los aspectos m\u00e1s cr\u00edticos para poder adoptar IA a nivel organizativo es disponer de modelos explicables. En efecto, si pretendemos utilizar los resultados de una IA para guiar a la organizaci\u00f3n, y que las decisiones se basen en estos resultados, no tendremos suficiente con garantizar que la IA presenta unos buenos niveles de predicci\u00f3n y no se equivoca casi nunca. Incluso cuando tenemos un modelo que funciona bien en el 99% de los casos, no podremos integrarlo bien en nuestros procesos de decisi\u00f3n a menos que el modelo sea <strong><em>explicable. <\/em><\/strong>Es decir, que el decisor pueda llegar a entender (sin ser ingeniero, ni saber de IA ni de estad\u00edstica) el porqu\u00e9 de la predicci\u00f3n que aporta el modelo de IA y pueda sustentar la decisi\u00f3n en un argumentario suficientemente comprensible y convincente por parte de los dem\u00e1s humanos que deben validar la decisi\u00f3n, o asumirla.<\/p>\n<p>Desde los or\u00edgenes m\u00e1s antiguos, en los a\u00f1os 50 del siglo pasado, existe una familia de m\u00e9todos de IA que se llaman <strong>m\u00e9todos conexionistas o subsimb\u00f3licos<\/strong>, que descansan sobre met\u00e1foras computacionales de algunos sistemas de inteligencia colectiva que se pueden encontrar en la naturaleza. Lo llamamos <strong>algoritmos bio inspirados<\/strong>. Y casi todos se basan en el principio de combinar muchas piezas peque\u00f1as que hacen cositas simples y sencillas y cuando se juntan todas pueden resolver problemas muy grandes. Entre ellos destacan las redes neuronales artificiales, que se inspiran en el funcionamiento del cerebro, y la transmisi\u00f3n de impulsos entre neuronas y que pueden aproximar funciones de gran complejidad con gran precisi\u00f3n, pero sus resultados no son f\u00e1ciles de justificar. Las redes neuronales artificiales se conocen, as\u00ed como sus sucesoras las redes profundas (del deep learning) y la IA generativa, como sistemas de caja negra, porque no explican f\u00e1cilmente c\u00f3mo construyen sus predicciones y esto, por supuesto, compromete fuertemente la utilizaci\u00f3n de este tipo de modelos para sustentar <strong>decisiones estrat\u00e9gicas o t\u00e1cticas.<\/strong> Atenci\u00f3n, que modelo de caja negra no quiere decir que no sabemos qu\u00e9 hace el trasto, sino que no podemos explicarlo de forma f\u00e1cil. Por ejemplo, en el caso de las redes neuronales artificiales es perfectamente posible escribir matem\u00e1ticamente qu\u00e9 f\u00f3rmula genera los resultados de la red a partir de los datos de entrada. Y esa ecuaci\u00f3n es conocida y se puede determinar. Lo que ocurre es que es tan y tan complicada, que no sirve de mucho tenerla escrita, porque igualmente no permite entender por qu\u00e9 la predicci\u00f3n es la que es. V\u00e9ase el ejemplo con una red neuronal artificial rid\u00edculamente peque\u00f1a, sin ninguna capa oculta, s\u00f3lo dos neuronas de entrada y funci\u00f3n de activaci\u00f3n log\u00edstica y s\u00f3lo tres variables de entrada y entender\u00e1 la mala pinta que debe tener esta ecuaci\u00f3n con redes de cientos de neuronas por capa y muchas capas intermedias.[ height=\u00bb15px\u00bb]La <strong>IA explicable<\/strong> es la rama de la IA que trabaja para poder complementar estos modelos (que pueden moldear la complejidad m\u00e1s elevada con gran precisi\u00f3n) con una capa argumentativa posterior que genere explicaciones a los resultados y facilite este tr\u00e1fico hacia las organizaciones data-driven. Algunos autores utilizan indicadores num\u00e9ricos para determinar las variables que m\u00e1s contribuyen a una predicci\u00f3n, como los <strong>Shapply values<\/strong>, y otros dise\u00f1an experimentos de sostenibilidad sobre las redes neuronales artificiales ya entrenadas que permiten graficar qu\u00e9 impacto tienen las variables sobre la respuesta que sale de la red. El caso es que debemos encontrar la forma de interpretar el porqu\u00e9 de estas predicciones para poder cerrar bien el c\u00edrculo.<\/p>\n<p>Si queremos que una predicci\u00f3n tenga consecuencias en el mundo real, para que alguien tome una (o varias) decisiones y modifique la realidad, es necesario que ese alguien entienda por qu\u00e9 la m\u00e1quina le propone esa predicci\u00f3n, y tenga argumentos para decidir si se puede fiar o no de ese resultado. Nadie arriesga sobre el vac\u00edo, y debemos pensar adem\u00e1s que todos los modelos predictivos de la IA tienen unos <strong>\u00edndices de bondad del modelo que est\u00e1n siempre por debajo del 100%<\/strong> y esto significa que se equivocan en algunos casos.<\/p>\n<p>Desde otra \u00f3ptica, algunas de las t\u00e9cnicas no supervisadas tampoco generan resultados que puedan entregarse directamente. Ser\u00eda el caso de la clusterizaci\u00f3n, que es potente detectando patrones en unos datos, pero despu\u00e9s requiere de todo un post-proceso para interpretar qu\u00e9 quieren decir estas clases que no es nada trivial y que debe requerir larga sorpresa.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Una de las asignaturas pendientes m\u00e1s importantes que presenta el actual desarrollo de la Inteligencia Artificial cuando hablamos del sector productivo es la verdadera integraci\u00f3n [&#8230;]<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[75],"tags":[],"class_list":["post-5633","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-blog-es"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.3 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Inteligencia Artificial, explicabilidad e inserci\u00f3n del dato en el proceso de decisi\u00f3n - 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