LA EVOLUCIÓN DE LA IA HACIA SISTEMAS AUTOEXPLICATIVOS Introducción Durante años, el desarrollo de la inteligencia artificial se guio por un principio tácito: si funciona, basta . La prioridad fue el rendimiento, la precisión estadística, la optimización de métricas internas. El cómo y el porqué quedaron relegados a un segundo plano, encapsulados en arquitecturas opacas que ofrecían respuestas sin razones. Sin embargo, a medida que la IA ha abandonado el laboratorio para intervenir en decisiones médicas, legales, financieras y sociales , esa opacidad ha dejado de ser tolerable. La pregunta ya no es solo qué predice un sistema, sino si puede explicar por qué lo hace . Este artículo aborda la evolución de la IA hacia sistemas autoexplicativos , no como una mejora estética ni como una concesión ética superficial, sino como una transición estructural en la forma en que diseñamos, regulamos y entendemos estos sistemas. La explicación se ha convertido en un nuevo eje evolutivo, ...
