Nicolás Orellana, Gerente de Operaciones Digitales de X-Analytic by SGS.
Trabajo hace años con equipos de mantenimiento y analítica avanzada, y si algo he aprendido es que la Inteligencia Artificial no falla por falta de modelos, sino por falta de confianza. En terreno, nadie ejecuta una recomendación que no entiende. Cuando un sistema alerta una posible falla sin explicar su lógica, la IA se percibe como una caja negra, especialmente riesgosa en operaciones donde un error puede detener la producción o comprometer la seguridad.
La Inteligencia Artificial Explicable (XAI) cambia esa relación. Cuando los modelos entregan trazabilidad y permiten entender qué variables están elevando el riesgo, la IA deja de competir con el juicio experto y empieza a alinearse con él. No se trata de reemplazar a técnicos e ingenieros, sino de fortalecer su capacidad de decisión con información clara y comprensible.
Desde X-Analytic, donde desarrollamos modelos predictivos y sistemas de soporte a la decisión para industrias de alta complejidad, vemos que la explicabilidad es clave para vencer la resistencia al cambio. Cuando las personas entienden por qué el sistema recomienda adelantar o ajustar una tarea, la tecnología se integra mejor a los procesos y se vuelve parte del trabajo diario.
Modelos transparentes permiten mejorar la precisión de las acciones preventivas y facilitan el trabajo conjunto entre personas y sistemas automatizados. Técnicas como SHAP y LIME ayudan a visualizar qué factores influyen en cada predicción, transformando la IA en una herramienta de aprendizaje continuo y mejora operacional.
En un contexto de mayor automatización y foco en seguridad, la explicabilidad deja de ser un valor agregado y se convierte en un estándar. En faena, la IA solo funciona cuando se entiende. Sin confianza, no hay adopción; y sin adopción, no hay mejora continua.
Equipo Prensa
Portal Innova
 cambia esa relación. Cuando los modelos entregan trazabilidad y permiten entender qué variables están elevando el riesgo, la IA deja de competir con el juicio experto y empieza a alinearse con él. No se trata de reemplazar a técnicos e ingenieros, sino de fortalecer su capacidad de decisión con información clara y comprensible.){kind=link}