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La “caja negra” de la inteligencia artificial se refiere a que, en muchos sistemas de IA (especialmente los basados en redes neuronales profundas), no se puede entender con claridad cómo ni por qué se llega a un resultado o decisión.

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Falta de transparencia y confianza

Los usuarios y organizaciones no pueden explicar por qué la IA tomó cierta decisión.

Puede generar desconfianza en sectores sensibles como salud, justicia o finanzas.

Errores difíciles de detectar

Si el modelo se equivoca, no es sencillo identificar la causa ni corregirla.

Riesgo de reproducir sesgos ocultos en los datos de entrenamiento.

Responsabilidad legal y ética

En caso de un fallo (ej. diagnóstico médico incorrecto o discriminación en un crédito), es complicado asignar responsabilidades.

Puede chocar con normativas que exigen explicaciones claras (como la Ley de IA en la UE o el GDPR con el “derecho a explicación”).

Impacto social y reputacional

Si la gente percibe que la IA es injusta u opaca, las organizaciones pueden perder reputación.

Puede provocar rechazo social hacia la adopción de IA.

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IA explicable (XAI – Explainable AI)

Usar modelos o técnicas que permitan interpretar las decisiones.

Ejemplo: aplicar LIME o SHAP para mostrar qué variables influyeron en la predicción.

Supervisión humana (Human-in-the-loop)

Incluir revisión y validación por expertos antes de que la IA tome decisiones críticas.

Ejemplo: en medicina, que el diagnóstico automático sea revisado por un doctor.

Auditorías y trazabilidad

Guardar un registro de cómo y con qué datos se entrenó el modelo.

Realizar auditorías internas y externas para detectar sesgos o errores.

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A uno de los actores que impacta el hecho de que la IA este reemplazando son:

Las personas encargadas de operar en linea, como los servicios telefónico, asistentes, cajeros y operativos.

Ciudadanos: decisiones que afectan a derechos y recursos sin que puedan entenderlas ni impugnarlas.

Administraciones públicas: riesgo de perder legitimidad y confianza ciudadana.

Investigadores y desarrolladores: limitaciones para auditar y mejorar la IA.

Gobiernos y jueces: dificultades para regular y garantizar justicia en su uso.

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Los modelos de IA funcionan como una “caja negra”: generan resultados sin que los propios expertos comprendan del todo cómo se toman las decisiones.

Esto dificulta la rendición de cuentas en ámbitos sensibles como justicia, sanidad o administración pública.

El caso BOSCO en España muestra cómo algoritmos que gestionan bienes públicos pueden ser cuestionados por su opacidad, llegando incluso al Tribunal Supremo.

La falta de transparencia impide verificar sesgos, errores o usos indebidos.

📎 Fuentes:

El País – La caja negra de la IA que se resiste a los investigadores (15/10/2024)

El País Tendencias – Viaje a la caja negra de la inteligencia artificial (23/08/2024)

El País – Caso BOSCO y transparencia algorítmica (08/07/2025)