La inteligencia artificial está cada vez más integrada en decisiones críticas, desde préstamos bancarios hasta diagnósticos médicos. Sin embargo, muchas de las técnicas diseñadas para hacerla comprensible y transparente fallan en un aspecto clave: no están pensadas para el usuario final, sino para expertos en machine learning (Arrieta et al., 2020). Esto genera desconfianza y limita su adopción en sectores donde la claridad es esencial. Además, Como señala la UNESCO (2021), «la transparencia en la IA no es un lujo, sino un requisito para su legitimidad».
El problema de las explicaciones técnicas
Según exige el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR), las decisiones automatizadas que afectan a personas deben ser «transparentes y sujetas a revisión humana» (Art. 22, AEPD, 2023). Sin embargo, muchas empresas cumplen solo técnicamente, ofreciendo explicaciones incomprensibles para el usuario final.
Los modelos de IA suelen explicarse mediante métricas como feature importance o gráficos de atención, útiles para ingenieros pero incomprensibles para la mayoría. Esto crea una falsa sensación de transparencia para la empresa, que considera que ofrece una explicación clara al usuario, cuando en realidad lo que consigue es generar desconfianza y rechazo, pues los datos no son fácilmente interpretables sin conocimiento técnico.
Además, una IA comprensible no solo evita sanciones, sino que mejora la experiencia del cliente. Investigaciones de McKinsey (2023) muestran que el 72% de los consumidores prefiere marcas que explican cómo usan sus datos.
Cómo implementar una IA verdaderamente explicable
Para que un sistema de IA sea genuinamente comprensible, debe priorizarse el diseño centrado en el usuario final y explicaciones adaptadas al lenguaje cotidiano mediante analogías claras y ejemplos concretos. Por ejemplo, en lugar de mencionar ponderaciones técnicas en un modelo de crédito, es más efectivo indicar: «Su solicitud fue rechazada por tres pagos atrasados en los últimos seis meses». Esto no solo facilita la comprensión, sino que refuerza la confianza.
Asimismo, es clave garantizar la auditabilidad de los algoritmos y permitir que los usuarios cuestionen decisiones y soliciten revisiones humanas. Aunque hay herramientas que ayudan a identificar sesgos, es la combinación de tecnología y supervisión humana lo que asegura sistemas justos y transparentes. Los criterios del modelo deben también documentarse de manera que sean accesibles, es decir, evitar usar tecnicismos innecesarios.
La transparencia como ventaja estratégica
La verdadera explicabilidad de cara al usuario no consiste en revelar el funcionamiento interno de un algoritmo, sino en responder a las preguntas que tiene la persona que interactúa con él. Empresas y reguladores deben exigir no solo IA precisa, sino también accesible.
La IA explicable no es solo un requisito legal, sino una herramienta para construir confianza. En un mundo donde los datos son el nuevo oro, las empresas que prioricen la claridad y la ética serán las que ganen la lealtad de sus clientes.
Referencias
- Agencia Española de Protección de Datos (AEPD). (2023). Guía sobre decisiones automatizadas y GDPR. https://www.aepd.es
- Arrieta, A. B., Díaz-Rodríguez, N., Del Ser, J., Bennetot, A., Tabik, S., Barbado, A., García, S., Gil-López, S., Molina, D., Benjamins, R., Chatila, R., & Herrera, F. (2020). Explainable Artificial Intelligence (XAI): Concepts, taxonomies, opportunities and challenges toward responsible AI. Information Fusion, 58, 82-115. https://doi.org/10.1016/j.inffus.2019.12.012
- McKinsey. (2023). The business case for ethical AI. https://www.mckinsey.com
- UNESCO. (2021). Recommendation on the ethics of AI. https://www.unesco.org
