Durante los últimos años, la inteligencia artificial ha pasado de ser una promesa tecnológica a convertirse en una herramienta cotidiana para las empresas.
Hoy, los modelos de machine learning determinan precios, anticipan riesgos financieros, analizan el comportamiento del cliente y optimizan operaciones en tiempo real.
Sin embargo, a medida que estos algoritmos ganan poder, también surge una pregunta esencial: ¿podemos confiar en las decisiones que toman?
El auge de la IA en la toma de decisiones empresariales
Desde bancos y retailers hasta industrias energéticas o de salud, las organizaciones confían en sistemas inteligentes para automatizar procesos críticos.
La IA ya no solo ejecuta tareas: decide a quién otorgar crédito, qué cliente priorizar o cuándo activar una alerta operativa.
El problema es que, en muchos casos, estas decisiones se basan en modelos que ni los propios equipos técnicos pueden explicar completamente. Se ejecutan dentro de lo que los expertos llaman una “caja negra algorítmica”.
El desafío de las “cajas negras”
Las “cajas negras” surgen cuando los modelos de IA, especialmente los de aprendizaje profundo, producen resultados sin exponer de manera clara cómo llegaron a ellos.
Esto genera un dilema ético y operativo: ¿cómo auditar una decisión tomada por un sistema que no puede justificar su lógica?
En sectores regulados como la banca, la salud o la administración pública, esta opacidad no solo es un problema técnico: es un riesgo reputacional, legal y humano.
Cuando una empresa no puede explicar por qué un modelo negó un crédito, recomendó un tratamiento o priorizó una alerta, la confianza se erosiona.
La respuesta: IA explicativa (Explainable AI)
Aquí entra en juego la IA explicativa o Explainable AI (XAI), un enfoque que busca que los modelos sean interpretables, auditables y transparentes.
Su propósito no es reemplazar la inteligencia de los algoritmos, sino hacer visible su razonamiento.
A través de técnicas como el análisis de características, las visualizaciones de importancia de variables o los modelos interpretativos, la IA explicativa permite responder preguntas clave:
- ¿Por qué este cliente fue clasificado como riesgoso?
- ¿Qué variables influyeron más en esta predicción?
- ¿Qué pasaría si un dato clave cambiara?
El resultado: decisiones comprensibles, verificables y ajustables en tiempo real.
Inteligencia artificial analizó causas de la violencia laboral en Chile
Una investigación de DataQu para Mutual de Seguridad procesó más de 3,3 millones de relatos de accidentes laborales y reveló patrones de agresiones por sector, tipo de violencia y contexto, entregando insumos concretos para la prevención.
Un estudio desarrollado por DataQu para Mutual de Seguridad, analizó más de 3,3 millones de relatos de accidentes laborales ocurridos entre 2016 y 2025, utilizando modelos avanzados de Inteligencia Artificial, Machine Learning y Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP).
Gracias a esta tecnología, fue posible identificar automáticamente los casos asociados a violencia laboral, clasificarlos por tipo y detectar patrones según sector, horario y contexto, lo que abre la puerta a acciones preventivas más precisas y focalizadas.
El estudio analizó los casos de violencia, que aumentaron un 62,8% en los últimos nueve años, en los que se observó mayor incidencia en transporte, comercio, servicios y educación. Tales casos se buscaron clasificar en tres tipos de violencia laboral:
- Violencia externa: agresiones de terceros ajenos a la organización, frecuentes en transporte y comercio.
- Violencia de servicio: incidentes en la interacción con usuarios, clientes o pacientes, especialmente en salud y educación.
- Violencia interna: conflictos entre compañeros, subordinados o jefaturas, más presentes en administración pública y educación.
El estudio además evidenció el impacto directo en la salud física y mental de los trabajadores, con diagnósticos que van desde lesiones traumáticas hasta ansiedad, depresión y estrés postraumático.
El gráfico de a continuación muestra la distribución del tipo de violencia de acuerdo a la profesiones y ocupaciones más comunes. Entre otros hallazgos, se observa que los conductores y guardias concentran la violencia externa, pero también sufren violencia de servicios, con lo que representan la población con mayor riesgo de exposición. Mientras que los profesores y el personal de salud presentan mayor prevalencia de violencia de servicio.
El análisis permitió también conocer la evolución de casos de violencia laboral según tipo, evidenciando una disminución relativa de la violencia externa y un aumento progresivo de la violencia interna en el periodo analizado. Aquello se observa en el gráfico siguiente.
“La inteligencia artificial permite ver lo que antes estaba oculto. No solo detecta los incidentes, sino que identifica en qué sectores, horarios y condiciones se repiten, entregando insumos concretos para prevenirlos”, señaló Carlos Flores, CEO de DataQu.
La especialista en gestión de personas, Keren Castellano, directora de To Contact, complementó: “Contar con evidencia de este nivel permite diseñar programas de prevención más efectivos, que superan la reacción puntual y apuntan a construir ambientes laborales más seguros y colaborativos”.
Este estudio cobra especial relevancia tras la entrada en vigencia de la Ley Karin, que obliga a las empresas a contar con protocolos de prevención, investigación y sanción frente a la violencia laboral.
La experiencia desarrollada por DataQu y Mutual de Seguridad demuestra que la aplicación de inteligencia artificial no solo permite dimensionar el fenómeno, sino también generar recomendaciones específicas y accionables para proteger la salud y dignidad de los trabajadores.
Este trabajo fue seleccionado en la Convocatoria de Proyectos de Investigación e Innovación en Seguridad y Salud en el Trabajo (2025) de la Superintendencia de Seguridad Social (Chile), y fue financiado por Mutual de Seguridad con recursos del Seguro Social de la Ley N°16.744 de Accidentes del Trabajo y Enfermedades Profesionales. Las opiniones, análisis y conclusiones expresadas en las publicaciones asociadas a los proyectos de investigación e innovación, son de exclusiva responsabilidad de sus autores y no representan necesariamente la posición ni la opinión de la Superintendencia de Seguridad Social.
Ver estudio completo aquí: https://www.suseso.cl/619/w3-article-764027.html
Beneficios empresariales de la IA explicativa
Adoptar un enfoque explicativo no es un lujo técnico: es una ventaja competitiva y ética.
- Transparencia y confianza: las áreas de negocio entienden cómo los modelos llegan a sus conclusiones, fortaleciendo la colaboración entre analistas y líderes.
- Cumplimiento normativo: regulaciones como la Ley Europea de IA o las normativas latinoamericanas exigen trazabilidad y explicabilidad algorítmica.
- Mejor experiencia del cliente: los usuarios confían más en empresas que pueden explicar sus decisiones automatizadas.
- Reducción de sesgos y errores: comprender la lógica del modelo permite detectar y corregir sesgos que afecten la equidad de las decisiones.
Cómo DataQu impulsa la confianza algorítmica
En DataQu entendemos que el futuro de la IA no depende solo de su precisión, sino de su capacidad para generar confianza.
Por eso, desarrollamos modelos auditables, diseñados especialmente para industrias críticas, donde la ética, la transparencia y la trazabilidad son esenciales.
Nuestro enfoque combina:
- Modelos explicativos, que permiten comprender las relaciones entre datos y decisiones.
- Paneles de auditoría, para visualizar la evolución de las variables en tiempo real.
- Evaluaciones de impacto ético, que aseguran decisiones justas y alineadas con los valores del negocio.
El trabajo junto a Mutual de Seguridad demuestra que la IA puede ser una herramienta de crecimiento sostenible, capaz de generar evidencia y prevenir riesgos humanos.
Un futuro más comprensible
La inteligencia artificial del futuro no será solo más rápida o precisa: será más comprensible, responsable y humana.
La confianza, ese valor intangible que sostiene toda relación comercial, dependerá de la capacidad de las empresas para mostrar y justificar cada decisión automatizada.
En DataQu desarrollamos IA que no solo predice, sino que explica.
Modelos que transforman datos en conocimiento, y conocimiento en decisiones confiables.
Conversemos sobre cómo hacer tu inteligencia artificial más transparente en www.dataqu.ai
