¿Por qué es tan importante la explicabilidad de la IA para las ONG?

La IA se está convirtiendo en una herramienta cada vez más común en el trabajo de las ONG: desde el análisis de datos para mejorar el impacto social, hasta la automatización de tareas o la personalización de contenidos. Pero con este avance tecnológico llega también una gran responsabilidad. Uno de los principios más relevantes y a menudo olvidado es el de la explicabilidad. Te contamos en qué consiste.

¿Qué es la explicabilidad de la IA?

La explicabilidad, o explainability, se refiere a la capacidad de un sistema de inteligencia artificial para explicar de forma comprensible cómo toma sus decisiones. Esto es esencial para garantizar la confianza, la responsabilidad ética y el control humano sobre la tecnología.

En el caso de una ONG, no basta con que la IA funcione: hay que poder explicar a donantes, beneficiarios, colaboradores y reguladores por qué la IA ha actuado de cierta forma, especialmente si sus decisiones afectan a personas vulnerables.

Cumplimiento normativo: el Reglamento de IA de la UE

Con la reciente aprobación del Reglamento de Inteligencia Artificial de la Unión Europea (AI Act), la explicabilidad ya no es solo una buena práctica: es una obligación legal.

Este reglamento clasifica los sistemas de IA según su nivel de riesgo (bajo, alto o prohibido), y establece obligaciones más estrictas para aquellos de alto riesgo, como los que se usan en:

• Servicios sociales
• Educación y orientación profesional
• Acceso a ayudas públicas
• Procesos de contratación o selección

Si una ONG usa IA para decidir a quién ofrecer un servicio, asignar recursos o priorizar intervenciones, deberá demostrar cómo funciona ese sistema y qué criterios emplea, y deberá hacerlo en un lenguaje comprensible y transparente.

Soberanía digital: mantener el control

Además del cumplimiento legal, la explicabilidad también es clave para la soberanía digital de las ONG. ¿Qué significa esto?

- Evitar la dependencia total de plataformas opacas, cuyos modelos no se pueden auditar ni comprender.

- Poder justificar ante la sociedad civil cómo se usan los datos y las tecnologías, algo fundamental en organizaciones que trabajan por el bien común.

- Tomar decisiones autónomas, alineadas con los valores y la misión de la entidad, sin delegar ciegamente en algoritmos que pueden reflejar sesgos o criterios ajenos.

¿Qué modelos y herramientas de IA priorizan la explicabilidad?

No todas las herramientas de IA son iguales. Algunas ofrecen más capacidad de explicación, auditoría y personalización que otras. Estas son algunas opciones interesantes para ONG que quieren avanzar en esta dirección:

1. Modelos de lenguaje open-source explicables
GPT-NeoX, Mistral, LLaMA 2 o BLOOM son alternativas de código abierto que permiten ser auditadas, afinadas y desplegadas en entornos controlados.
Se pueden acompañar de sistemas de trazabilidad que registren qué entrada generó qué salida y bajo qué condiciones, mejorando la transparencia.

2. Herramientas de IA explicables y auditables
IBM Watson OpenScale o Azure AI Interpretability Toolkit: ofrecen funcionalidades para auditar modelos, detectar sesgos y generar explicaciones automáticas de decisiones.
Hugging Face Transformers con librerías como captum o SHAP permiten visualizar la influencia de cada palabra o variable en la salida de un modelo.

3. IA responsable en la nube europea
Plataformas como GAIA-X, Aleph Alpha o EUCA están impulsando soluciones de IA alineadas con los valores europeos de privacidad, seguridad y soberanía.
Estas opciones son ideales para ONG que quieren mantener sus datos dentro del espacio digital europeo y con proveedores comprometidos con la explicabilidad.

Conclusión

La explicabilidad de la IA no es un lujo, sino una necesidad estratégica y ética para las ONG. Garantiza el cumplimiento normativo europeo, refuerza la confianza social y permite mantener el control sobre decisiones sensibles que afectan a las personas.

Si tu ONG ya está utilizando IA o piensa hacerlo, es el momento de preguntarse:

• ¿Podemos explicar cómo funciona nuestra IA?
• ¿Está alineada con nuestros valores y con la ley?
• ¿Tenemos el control de nuestros datos y decisiones?

Invertir en IA explicable es invertir en transparencia, confianza y justicia social.

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