La NeuroIA combina inteligencia artificial con neurociencia para leer, interpretar y en algunos casos, estimular el cerebro humano. Es la frontera más avanzada y más delicada de la relación entre humanos y máquinas.

¿Preferirías usar una IA menos precisa pero más comprensible… o una más potente aunque no sepas cómo llega a sus conclusiones?

La mayoría de los modelos más potentes (como redes neuronales profundas o transformers) funcionan como una "caja negra". Logran resultados impresionantes, pero son difíciles de explicar. La XAI busca abrir esa caja… sin romper la magia.

SHAP y LIME: Métodos para interpretar modelos complejos. Mapas de calor y árboles de decisión que muestran qué variables influyen más. Modelos híbridos que combinan precisión y legibilidad (como los basados en reglas + redes neuronales).

-Transparencia: Fundamental en sectores como salud o banca, donde una decisión puede afectar vidas o patrimonios. -Responsabilidad: Permite auditar y revisar errores o sesgos. -Confianza: Cuando entendemos lo que hace una IA, confiamos más en usarla (y corregirla si es necesario). -Regulación: Muchos marcos legales como el de la UE ya exigen cierto nivel de explicabilidad en sistemas automatizados.