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Inteligencia Artificial

La IA interpretable es clave en decisiones críticas que afectan confianza y seguridad

La IA interpretable es clave en decisiones críticas que afectan confianza y seguridad

lunes 29 de septiembre de 2025, 13:11h

La profesora Concha Bielza, en la apertura del curso de la UPM, destacó la importancia de la inteligencia artificial interpretable en decisiones críticas, subrayando su impacto en confianza y equidad.

La Universidad Politécnica de Madrid (UPM) ha inaugurado su nuevo curso académico con un acto que estuvo encabezado por el rector, Óscar García Suárez. En esta ceremonia, la catedrática de la UPM y galardonada con el Premio Nacional de Estadística 2024, Concha Bielza, ofreció una lección inaugural titulada “Inteligencia Artificial interpretable”. Durante su intervención, Bielza abordó el funcionamiento y las aplicaciones de esta tecnología emergente, así como su impacto en la sociedad y en el ámbito educativo.

¿Qué es la Inteligencia Artificial interpretable?

La inteligencia artificial interpretable se presenta como un avance significativo respecto a la IA explicable. Este último concepto surgió como respuesta a la necesidad de comprender las decisiones tomadas por modelos complejos, como las redes neuronales profundas o herramientas como ChatGPT, cuyas estructuras son tan intrincadas que dificultan el seguimiento de sus procesos decisionales.

En 2016, la agencia DARPA lanzó el programa XAI (eXplainable Artificial Intelligence), lo que popularizó el término y llevó al desarrollo de diversas técnicas para mejorar la explicabilidad. Estas van desde visualizaciones hasta modelos sustitutos. Sin embargo, estas explicaciones pueden resultar insuficientes en contextos críticos como la justicia o la salud. La verdadera esencia de la IA interpretable radica en diseñar modelos que sean comprensibles desde su concepción, permitiendo al usuario seguir su lógica interna de manera directa. Aunque existe un debate sobre si hay un conflicto entre interpretabilidad y precisión, estudios indican que entender un modelo puede facilitar la identificación y corrección de errores, mejorando así su rendimiento.

Aplicaciones fundamentales de la IA interpretable

La inteligencia artificial está presente en casi todos los aspectos de nuestra vida diaria. Si bien siempre es deseable contar con IA interpretable, resulta esencial en situaciones críticas donde se pone en juego la confianza, seguridad o equidad.

Pongamos algunos ejemplos: en el ámbito sanitario se utiliza para diagnósticos asistidos y medicina personalizada; en finanzas se aplica en procesos de concesión de créditos y detección de fraudes; mientras que en derecho se emplea para gestionar procesos legales y acceso a ayudas. En cada uno de estos campos es crucial entender cómo toma decisiones el sistema para poder confiar plenamente en él. De hecho, aunque muchos sistemas de IA han sido aprobados por la FDA en EE.UU., su uso sigue siendo limitado debido a la falta de confianza por parte del personal médico cuando las decisiones no son claras.

Impacto social y humano de la IA: presente y futuro

El impacto actual de la inteligencia artificial ya es evidente en múltiples sectores. Presenta tanto oportunidades prometedoras como riesgos que requieren atención cuidadosa.

Entre sus beneficios destacan no solo la eficiencia sino también su capacidad para generar nuevo conocimiento. Por ejemplo, herramientas como AlphaFold han revolucionado la predicción estructural de proteínas, mientras que otras aplicaciones están ayudando a descubrir nuevos materiales o resolver problemas matemáticos complejos. Sin embargo, también existen riesgos asociados, como el aumento de desigualdades sociales o cambios abruptos en el mercado laboral.

El desafío consiste en maximizar el potencial transformador de la IA sin perder de vista nuestras responsabilidades sociales y medioambientales.

Líneas actuales de investigación: redes bayesianas

Las redes bayesianas representan una línea interesante dentro del campo investigativo. Se trata de modelos gráficos probabilísticos que permiten representar conocimientos bajo incertidumbre de una forma inherentemente interpretable. A través de estos gráficos se muestran relaciones probabilísticas entre variables junto con probabilidades condicionadas que definen toda distribución del sistema.

Estas redes pueden aprenderse a partir de datos o construirse incorporando conocimientos expertos. Su capacidad para responder preguntas probabilísticas las convierte en potentes herramientas para inferencias precisas. Además, permiten cuantificar la confianza en decisiones críticas gracias a su nivel superior de interpretabilidad frente a otros modelos convencionales.

Aportaciones educativas: ¿Cómo impacta la IA en docentes y estudiantes?

En el ámbito educativo, la inteligencia artificial ofrece valiosas oportunidades tanto para profesores como para estudiantes. Para los docentes, facilita tareas repetitivas como correcciones automáticas o análisis más profundos sobre trabajos abiertos. También puede ayudar a identificar riesgos académicos combinando diferentes indicadores del desempeño estudiantil.

Por otro lado, los estudiantes pueden beneficiarse enormemente al tener acceso a un profesor virtual disponible siempre, ofreciendo recursos personalizados y aprendizaje adaptativo. Herramientas innovadoras como traductores automáticos o resúmenes simplificados contribuyen significativamente al proceso educativo inclusivo.

Manejo del fraude académico: desafíos actuales con IA

Aunque el fraude académico ha existido históricamente —en formas como plagio o copia—, las nuevas tecnologías basadas en IA han amplificado este problema mediante producción automática de contenido. En lugar de prohibir estas herramientas, es fundamental gestionar adecuadamente su uso e implementar métodos efectivos para detectar irregularidades.

Cambiar las metodologías evaluativas hacia pruebas orales o tareas específicas donde no intervenga directamente la IA podría ser una solución viable. Además, es crucial educar a los estudiantes sobre responsabilidad ciudadana frente al uso ético y crítico de estas tecnologías emergentes.

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