Inteligencia artificial explicable en la analítica digital: transparencia en los modelos predictivos de consumo

Resumen

Este estudio aborda la Inteligencia Artificial explicable (XAI) aplicada a la Analítica Digital del comportamiento de consumo, enfatizando la urgencia corporativa de asegurar transparencia, auditabilidad y confiabilidad en los modelos predictivos utilizados para la toma de decisiones estratégicas. El objetivo central es evaluar cómo los mecanismos de explicabilidad fortalecen la interpretación de los patrones de consumo, reducen la opacidad algorítmica y optimizan la eficiencia en la asignación de recursos de marketing. Desde una perspectiva teórica, se fundamenta en los enfoques contemporáneos de machine learning interpretativo, modelos pos-hoc y marcos de gobernanza algorítmica. Se destacan conceptos clave como interpretabilidad intrínseca, atribución de características, sesgo algorítmico, responsabilidad digital, así como técnicas ampliamente aceptadas en XAI, entre ellas SHAP, LIME, modelos árbol-transparente y visualizaciones de sensibilidad. La revisión conceptual establece que la transparencia no solo es un requisito ético, sino un activo estratégico para ecosistemas empresariales intensivos en datos. Los resultados más relevantes evidencian que los modelos predictivos explicables incrementan la precisión operacional del análisis de consumo en entornos complejos, facilitan la comprensión ejecutiva de los drivers del comportamiento y permiten validar la coherencia entre los datos utilizados y las decisiones comerciales derivadas. Además, se identifican mejoras sustantivas en la detección temprana de anomalías, la mitigación del sesgo y la construcción de confianza entre stakeholders internos y externos. En conclusión, la incorporación de XAI en la Analítica Digital no solo potencia el rendimiento de los modelos, sino que consolida un enfoque de toma de decisiones responsable, alineado con estándares emergentes de gobernanza tecnológica y competitividad empresarial.