Muchos de los modelos de IA más avanzados, especialmente en Deep Learning, funcionan como "cajas negras": sabemos qué entra y qué sale, pero no exactamente cómo se procesa la información en el medio. La Explicabilidad de la IA (XAI) busca hacer que estos procesos sean transparentes y comprensibles para los humanos, un requisito indispensable para la confianza y la adopción.
En medicina, un diagnóstico sugerido por una IA debe ir acompañado de una justificación para que el médico pueda validarlo. En el sistema judicial o crediticio, si un algoritmo deniega una libertad condicional o un préstamo, debe haber una explicación clara de los factores que llevaron a esa decisión para evitar sesgos y garantizar el derecho a apelación.
La falta de explicabilidad puede ocultar sesgos discriminatorios aprendidos de los datos de entrenamiento. Al entender cómo el modelo pondera diferentes variables, los desarrolladores pueden identificar si el algoritmo está tomando decisiones basadas en raza, género u otros factores protegidos, y corregir el modelo para asegurar la equidad.
Regulaciones como el GDPR en Europa y nuevas leyes de IA exigen el "derecho a una explicación". Las empresas que despliegan sistemas de IA deben ser capaces de demostrar a los reguladores y a los usuarios cómo funcionan sus sistemas. La XAI no es solo una buena práctica técnica, sino una necesidad legal y ética.