{"id":6297,"date":"2026-07-30T07:47:47","date_gmt":"2026-07-30T05:47:47","guid":{"rendered":"https:\/\/metamandrill.com\/?p=6297"},"modified":"2026-07-31T17:13:04","modified_gmt":"2026-07-31T15:13:04","slug":"como-toma-decisiones-la-ia-no-de-la-forma-en-que-piensas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/metamandrill.com\/es\/how-does-ai-make-decisions-not-the-way-you-think\/","title":{"rendered":"\u00bfC\u00f3mo toma decisiones la IA? No es como crees."},"content":{"rendered":"<p><em>La IA no toma decisiones como nosotros. La mayor\u00eda de los sistemas reciben datos de entrada, los procesan mediante una funci\u00f3n fija aprendida durante el entrenamiento y generan una puntuaci\u00f3n. Luego, comprueban si esa puntuaci\u00f3n supera un umbral preestablecido. No hay ponderaci\u00f3n de opciones, ni deliberaci\u00f3n, ni juicio. Comprender esta diferencia cambia a qui\u00e9n debemos responsabilizar cuando el resultado de un algoritmo nos afecta.<\/em><\/p>\n<blockquote>\n<h3>CONCLUSIONES CLAVE<\/h3>\n<ul>\n<li>La mayor\u00eda de los sistemas de IA no deliberan ni sopesan las opciones como lo hacen los humanos. Muchos calculan una puntuaci\u00f3n num\u00e9rica a partir de los datos de entrada y la comparan con un umbral preestablecido por la persona.<\/li>\n<li>Llamar salida algor\u00edtmica a <em>\u201c&quot;decisi\u00f3n&quot;\u201d<\/em> De forma discreta, transfiere la responsabilidad moral y legal de los seres humanos que construyeron e implementaron el sistema al propio sistema.<\/li>\n<li>Una encuesta realizada en 2023 a investigadores de IA revel\u00f3 que solo el 20 por ciento cree probable que para 2028 los usuarios puedan conocer las verdaderas razones detr\u00e1s del resultado de un sistema de IA.<\/li>\n<li>Tanto el art\u00edculo 22 del RGPD como la Ley de IA de la UE exigen explicaciones para las decisiones automatizadas que afectan a las personas, pero el 60 por ciento de los modelos de producci\u00f3n siguen siendo pr\u00e1cticamente inexplicables.<\/li>\n<li>Comprender el mecanismo detr\u00e1s <em>\u201cDecisiones de IA\u201d<\/em> cambia a qui\u00e9n responsabilizas cuando el resultado de un algoritmo te afecta.<\/li>\n<\/ul>\n<\/blockquote>\n<h2>\u00bfC\u00f3mo toma decisiones la IA?<\/h2>\n<p>La mayor\u00eda de los sistemas de IA no toman decisiones en el mismo sentido en que uno decide qu\u00e9 comer. Un clasificador toma datos de entrada, los procesa mediante par\u00e1metros aprendidos durante el entrenamiento y produce un n\u00famero. Un modelo de aprobaci\u00f3n de pr\u00e9stamos no eval\u00faa tus circunstancias como lo har\u00eda un agente de cr\u00e9dito. Convierte tus datos en una puntuaci\u00f3n y verifica si esa puntuaci\u00f3n supera un l\u00edmite establecido.<\/p>\n<p>Un algoritmo de contrataci\u00f3n no decide rechazarte de la misma manera que lo hace un gerente de contrataci\u00f3n. Calcula un n\u00famero y lo compara con un umbral establecido por otra persona. El rechazo es real. <em>\u201c&quot;decisi\u00f3n,&quot;\u201d<\/em> En el sentido humano de sopesar razones y elegir, es una met\u00e1fora. Y las met\u00e1foras realizan un trabajo silencioso pero muy valioso.<\/p>\n<p>Esa met\u00e1fora no es neutral. Influye en c\u00f3mo hablamos de rendici\u00f3n de cuentas, c\u00f3mo dise\u00f1amos las regulaciones y cu\u00e1n c\u00f3modos nos sentimos al delegar decisiones trascendentales en sistemas que no fueron creados para elegir de la manera en que nosotros lo hacemos.<\/p>\n<h2>\u00bfQu\u00e9 est\u00e1 sucediendo realmente dentro? <em>\u201c&quot;Decisi\u00f3n&quot;\u201d<\/em>?<\/h2>\n<p>En los sistemas de clasificaci\u00f3n, el mecanismo consiste en la comparaci\u00f3n de patrones con ponderaciones aprendidas y un umbral, no en el razonamiento.<br \/>\nDurante el entrenamiento, un modelo ajusta millones de par\u00e1metros internos para minimizar los errores en los datos de ejemplo. Cada par\u00e1metro refleja una peque\u00f1a relaci\u00f3n estad\u00edstica entre las entradas y los resultados. Al introducir nuevos datos en un clasificador entrenado, este multiplica las entradas por esos par\u00e1metros y genera una puntuaci\u00f3n. Dicha puntuaci\u00f3n supera o no un umbral.<\/p>\n<p>Esta descripci\u00f3n del umbral se ajusta perfectamente a los clasificadores: detecci\u00f3n de fraude, calificaci\u00f3n crediticia, selecci\u00f3n de personal. Sin embargo, no se ajusta tan bien a los sistemas generativos, como los grandes modelos de lenguaje, que producen resultados token a token mediante un proceso iterativo condicionado por la estrategia de decodificaci\u00f3n, en lugar de una \u00fanica comprobaci\u00f3n de puntuaci\u00f3n y umbral. La idea fundamental se mantiene en ambos casos: no existe ning\u00fan paso en el que el sistema sopese las alternativas como lo har\u00eda una persona. El mecanismo espec\u00edfico simplemente difiere seg\u00fan la arquitectura.<\/p>\n<h2>\u00bfPor qu\u00e9 seguimos llam\u00e1ndolo decisi\u00f3n?<\/h2>\n<p>Aqu\u00ed el lenguaje cumple una funci\u00f3n real, y no de forma inocente.<\/p>\n<p>Cuando decimos un algoritmo <em>\u201c&quot;decidido&quot;\u201d<\/em> Al denegar su pr\u00e9stamo, impl\u00edcitamente ubicamos la agencia dentro del sistema. Este planteamiento facilita la aceptaci\u00f3n del resultado y dificulta preguntar qui\u00e9n estableci\u00f3 el umbral, qui\u00e9n seleccion\u00f3 los datos de entrenamiento y qui\u00e9n decidi\u00f3 que este sistema estaba listo para implementarse. El lenguaje de la decisi\u00f3n oculta una cadena de decisiones humanas tras una sola palabra que suena como si la m\u00e1quina hubiera tomado la decisi\u00f3n.<\/p>\n<p>Esto no es una cuesti\u00f3n de sem\u00e1ntica. <a href=\"http:\/\/ico.org.uk\/for-organisations\/uk-gdpr-guidance-and-resources\/artificial-intelligence\/explaining-decisions-made-with-artificial-intelligence\/part-1-the-basics-of-explaining-ai\/what-goes-into-an-explanation\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">El art\u00edculo 22 del RGPD otorga<\/a> Las personas tienen derecho a una explicaci\u00f3n cuando se toma una decisi\u00f3n. <em>\u201c\u00fanicamente por medios automatizados\u201d<\/em>. Ese lenguaje normativo trata al algoritmo como el que toma las decisiones, lo que influye en a qui\u00e9n sienten las empresas que deben dar explicaciones y c\u00f3mo elaboran esa explicaci\u00f3n.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" class=\"alignnone size-full wp-image-6302\" src=\"https:\/\/metamandrill.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/Can-AI-Systems-Actually-Explain-Their-Own-Outputs.png\" alt=\"\u00bfPueden los sistemas de IA explicar realmente sus propios resultados?\" width=\"1000\" height=\"667\" srcset=\"https:\/\/metamandrill.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/Can-AI-Systems-Actually-Explain-Their-Own-Outputs-18x12.png 18w, https:\/\/metamandrill.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/Can-AI-Systems-Actually-Explain-Their-Own-Outputs-200x133.png 200w, https:\/\/metamandrill.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/Can-AI-Systems-Actually-Explain-Their-Own-Outputs-300x200.png 300w, https:\/\/metamandrill.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/Can-AI-Systems-Actually-Explain-Their-Own-Outputs-400x267.png 400w, https:\/\/metamandrill.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/Can-AI-Systems-Actually-Explain-Their-Own-Outputs-600x400.png 600w, https:\/\/metamandrill.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/Can-AI-Systems-Actually-Explain-Their-Own-Outputs-768x512.png 768w, https:\/\/metamandrill.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/Can-AI-Systems-Actually-Explain-Their-Own-Outputs-800x534.png 800w, https:\/\/metamandrill.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/Can-AI-Systems-Actually-Explain-Their-Own-Outputs.png 1000w\" sizes=\"(max-width: 1000px) 100vw, 1000px\" \/><\/p>\n<h2>\u00bfPueden los sistemas de IA explicar realmente sus propios resultados?<\/h2>\n<p>En general, no, y las investigaciones al respecto son m\u00e1s preocupantes de lo que sugiere la mayor\u00eda de los medios de comunicaci\u00f3n.<\/p>\n<p>A <a href=\"http:\/\/arxiv.org\/pdf\/2401.02843\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Encuesta de 2023 a investigadores de IA<\/a> Se pregunt\u00f3 si los sistemas de IA de \u00faltima generaci\u00f3n en 2028 ser\u00edan capaces de explicar de forma veraz e inteligible las verdaderas razones detr\u00e1s de sus resultados. Solo el 20 % respondi\u00f3 afirmativamente. Las t\u00e9cnicas actuales, como las puntuaciones de importancia de las caracter\u00edsticas, las visualizaciones de atenci\u00f3n y las explicaciones contrafactuales, describen las correlaciones en las que se basa el modelo. No revelan nada que se asemeje a una raz\u00f3n como la que ofrecer\u00eda un humano al explicar una decisi\u00f3n.<\/p>\n<p>Esa brecha entre las t\u00e9cnicas de explicabilidad y la explicaci\u00f3n genuina es donde la mayor\u00eda de los esfuerzos por rendir cuentas en IA se estancan actualmente. Se puede generar una explicaci\u00f3n plausible sobre qu\u00e9 caracter\u00edsticas de entrada fueron m\u00e1s importantes. Si esa explicaci\u00f3n refleja lo que realmente sucedi\u00f3 dentro del modelo, o si es en s\u00ed misma una aproximaci\u00f3n superpuesta, es una cuesti\u00f3n t\u00e9cnica abierta.<\/p>\n<h2>\u00bfD\u00f3nde importa esto realmente?<\/h2>\n<p>Las apuestas aumentan dr\u00e1sticamente una vez que <em>\u201cDecisiones de IA\u201d<\/em> comienzan a afectar la vida de las personas de maneras que no pueden apelar.<\/p>\n<p>La calificaci\u00f3n crediticia, los procesos de selecci\u00f3n de personal, la fijaci\u00f3n de precios de los seguros y la moderaci\u00f3n de contenido funcionan cada vez m\u00e1s con sistemas cuya l\u00f3gica interna ni siquiera sus creadores pueden rastrear por completo. Los reguladores han comenzado a responder directamente a esta brecha. <a href=\"http:\/\/glacis.io\/guide-ai-explainability\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">La Ley de IA de la UE exige<\/a> Documentaci\u00f3n de transparencia para sistemas de alto riesgo, con obligaciones independientes para sistemas de alto riesgo propuestas provisionalmente para aplicarse a m\u00e1s tardar el 2 de diciembre de 2027, pendiente de aprobaci\u00f3n formal. La ley SB 26-189 de Colorado exige que quienes implementan tecnolog\u00eda de toma de decisiones automatizada cubierta divulguen c\u00f3mo esta tecnolog\u00eda influye en las decisiones, y el cumplimiento comienza el 1 de enero de 2027.<\/p>\n<p>Estas reglas presuponen un responsable de la toma de decisiones que puede ser responsabilizado. Lo que realmente regulan es una funci\u00f3n de puntuaci\u00f3n y a los humanos que la configuraron, lo cual es m\u00e1s dif\u00edcil de legislar con claridad que la <em>\u201c&quot;decisi\u00f3n&quot;\u201d<\/em> El encuadre sugiere.<\/p>\n<h2>\u00bfQui\u00e9n es realmente responsable cuando...? <em>\u201c&quot;Decisi\u00f3n&quot;\u201d<\/em> \u00bfSale mal?<\/h2>\n<p>No el algoritmo, porque el algoritmo no fue dise\u00f1ado para elegir nada en el sentido humano.<\/p>\n<p>La responsabilidad recae en quienes seleccionaron los datos de entrenamiento, establecieron el umbral, determinaron la tasa de error aceptable y aprobaron el sistema para su implementaci\u00f3n. Cuando un algoritmo de contrataci\u00f3n descarta sistem\u00e1ticamente a candidatos cualificados con un perfil determinado, la soluci\u00f3n no consiste en pedirle al algoritmo que reconsidere su decisi\u00f3n, sino en examinar los datos de entrenamiento, el umbral y a las personas que dieron su aprobaci\u00f3n.<\/p>\n<p>Algunos cient\u00edficos inform\u00e1ticos se opondr\u00edan aqu\u00ed, y con raz\u00f3n: en un sentido t\u00e9cnico, un clasificador s\u00ed selecciona una clase sobre otra, y un agente de aprendizaje por refuerzo s\u00ed selecciona una acci\u00f3n sobre otra. Esos son usos leg\u00edtimos de <em>\u201c&quot;decisi\u00f3n&quot;\u201d<\/em> En inform\u00e1tica, ese sentido operacional no capta el peso moral y deliberativo que la palabra conlleva en su uso cotidiano, el sentido que importa cuando nos preguntamos qui\u00e9n es responsable del resultado. La escala y la complejidad arquitect\u00f3nica no resuelven esa brecha. Un c\u00e1lculo m\u00e1s intrincado sigue siendo un c\u00e1lculo, no una decisi\u00f3n.<\/p>\n<h2>Preguntas frecuentes<\/h2>\n<h3>P: \u00bfLa IA realmente piensa antes de tomar una decisi\u00f3n?<\/h3>\n<p>No en el sentido humano. La mayor\u00eda de los sistemas de IA calculan un resultado a partir de una funci\u00f3n fija aprendida durante el entrenamiento, sin deliberaci\u00f3n ni evaluaci\u00f3n de alternativas. Lo que parece pensamiento es, en realidad, la comparaci\u00f3n de patrones con relaciones estad\u00edsticas en los datos de entrenamiento, ejecutada siempre de la misma manera.<\/p>\n<h3>P: \u00bfPuedo obtener una explicaci\u00f3n sobre una decisi\u00f3n de IA que me afecta?<\/h3>\n<p>Seg\u00fan el art\u00edculo 22 del RGPD, en la UE usted tiene derecho a una explicaci\u00f3n de las decisiones tomadas exclusivamente por medios automatizados. En la pr\u00e1ctica, la explicaci\u00f3n que recibe describe qu\u00e9 factores de entrada se correlacionaron con el resultado, no la l\u00f3gica interna real del sistema, ya que la mayor\u00eda de los modelos de producci\u00f3n siguen siendo dif\u00edciles de interpretar completamente incluso para sus propios desarrolladores.<\/p>\n<h3>P: \u00bfQui\u00e9n es el responsable cuando un sistema de IA toma una mala decisi\u00f3n?<\/h3>\n<p>Las personas que construyeron, entrenaron e implementaron el sistema fueron quienes seleccionaron los datos de entrenamiento, establecieron los umbrales de error aceptables y aprobaron su uso. El sistema no puede asumir responsabilidad moral porque no fue dise\u00f1ado para sopesar los argumentos como lo hace una persona.<\/p>\n<h3>P: \u00bfSer\u00e1n capaces alg\u00fan d\u00eda los sistemas de IA de explicar verdaderamente sus decisiones?<\/h3>\n<p>Existe incertidumbre, y la comunidad de expertos no se muestra optimista. Una encuesta realizada en 2023 a investigadores de IA revel\u00f3 que solo el 20 % consideraba probable que para 2028 los usuarios conocieran las verdaderas razones detr\u00e1s de los resultados de un sistema de IA. Las t\u00e9cnicas de explicabilidad actuales se aproximan a las razones en lugar de revelarlas directamente.<\/p>\n<p><strong>La IA no toma decisiones como lo hacemos nosotros. La mayor\u00eda de los sistemas calculan puntuaciones y las comparan con umbrales establecidos, probados y aprobados por personas. Cada vez que decimos que un algoritmo &quot;tom\u00f3 una decisi\u00f3n&quot;, le atribuimos impl\u00edcitamente una responsabilidad que corresponde a quienes lo crearon, y esa transferencia de responsabilidad es precisamente la brecha de rendici\u00f3n de cuentas que los reguladores se esfuerzan por cerrar.<\/strong><\/p>\n<div class='code-block code-block-1' style='margin: 8px 0; clear: both;'>\n<h4>M\u00e1s temas inmersivos relacionados con la tecnolog\u00eda<\/h4>\n<strong>Metamandrill.com<\/strong> proporciona informaci\u00f3n explicativa y pr\u00e1ctica sobre tecnolog\u00edas inmersivas y temas relacionados, como <span style=\"text-decoration: underline;\"><a href=\"https:\/\/metamandrill.com\/es\/categoria\/realidad-aumentada\/\">realidad aumentada<\/a><\/span>, <span style=\"text-decoration: underline;\"><a href=\"https:\/\/metamandrill.com\/es\/categoria\/realidad-virtual\/\">realidad virtual<\/a><\/span>, <span style=\"text-decoration: underline;\"><a href=\"https:\/\/metamandrill.com\/es\/categoria\/mundos-virtuales\/\">juegos y mundos virtuales<\/a><\/span>, <span style=\"text-decoration: underline;\"><a href=\"https:\/\/metamandrill.com\/es\/categoria\/tecnologia\/\">dispositivos y equipo<\/a><\/span>, <span style=\"text-decoration: underline;\"><a href=\"https:\/\/metamandrill.com\/es\/categoria\/entrevistas\/\">Entrevistas a fundadores<\/a><\/span>, <span style=\"text-decoration: underline;\"><a href=\"https:\/\/metamandrill.com\/es\/eventos\/\">Informaci\u00f3n del evento<\/a><\/span>, y <span style=\"text-decoration: underline;\"><a href=\"https:\/\/metamandrill.com\/es\/categoria\/explicadores\/\">explicadores y gu\u00edas<\/a><\/span>.<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>AI does not make decisions the way you make decisions. 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