Actualizado el 14/05/2025
Actualizado el 14/05/2025
Sin explicaciones, la Inteligencia Artificial es solo una ilusión de controlEscrito por Ignacio Gutierrez Peña el 14/05/2025 a las 13:16:25558
(CEO y cofundador de AyGLOO)  El 28 de abril de 2025 todo el país se apagó literalmente. Yo no soy ingeniero de redes eléctricas; mi mundo es la Inteligencia Artificial. No se han dado aun explicaciones claras de lo que pasó ese día pero el corte de suministro me recordó un riesgo que vemos a diario: depositar decisiones críticas en modelos predictivos que nadie entiende.
En AyGLOO llevamos años defendiendo que la IA solo resulta útil —sobre todo en procesos críticos— cuando se explica. Nuestra labor consiste en poner una lupa sobre los algoritmos existentes, mostrar por qué arrojan cada predicción, dónde pueden fallar y qué sucederá si las condiciones cambian. Al aplicar esa lupa al sistema energético ocurren cuatro cosas decisivas:
1. Los puntos ciegos salen a la luz. Identificamos los “segmentos críticos”, es decir, franjas horarias o emplazamientos donde el propio modelo reconoce su incertidumbre. 2. Podemos acercarnos al futuro con antelación. Mediante “modelos?gemelos” simplificados recreamos, en cuestión de segundos, escenarios alternativos, incluyendo factores exógenos, sin reentrenar el modelo. 3. Cada alerta llega con su porqué. Ofrecemos explicabilidad multiescala —del panorama global al detalle horario— y trazabilidad completa, de modo que un operador no solo ve la alarma; comprende el mecanismo que la provoca y las palancas para desactivarla. 4. Medimos imparcialidad y robustez. Detectamos sesgos y desajustes en los datos, evitando que decisiones automáticas amplifiquen riesgos justo cuando la fiabilidad es vital.
Todo esto es Inteligencia Artificial Explicable (XAI): lograr que las máquinas hablen nuestro idioma, en lugar de exigirnos fe ciega. No sustituimos los modelos de nuestros clientes; los hacemos transparentes, auditables y, sobre todo, accionables.
De los kilovatios a la banca, del diagnóstico médico a la ciberseguridad
El apagón evidenció la urgencia en energía, pero el desafío es universal. Un banco que combate el fraude, un hospital que asigna camas UCI o una empresa que sufre ciberataques se enfrentan al mismo dilema: si el algoritmo se equivoca, ¿quién explica el error y corrige el rumbo?
La receta es siempre la misma: combinar potencia predictiva con explicabilidad. Herramientas como las nuestras exponen sesgos de datos, señalan fallos y ofrecen simulaciones que transforman un número opaco en una decisión consciente.
Una invitación a desconfiar —para confiar mejor
No escribo para presumir de expertise energética, sino para recordar algo más básico: en 2025 no podemos permitirnos algoritmos mudos gestionando infraestructuras críticas. La IA debe rendir cuentas, y la XAI no es un lujo: es la manera sensata de combinar automatización con responsabilidad.
Si el apagón de abril impulsa a operadores, reguladores y empresas a exigir explicaciones tan rigurosas como la precisión, habremos aprendido la lección. En AyGLOO estamos listos para poner esa lupa donde haga falta. Porque, al final, la confianza en la tecnología nace de su capacidad para contarnos la verdad.
Ignacio Gutiérrez Peña
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