Flujo de Trabajo Explicable
Un Flujo de Trabajo Explicable (XW) es un proceso estructurado donde cada paso, punto de decisión y salida dentro de una secuencia automatizada es rastreable, comprensible y justificable para un observador humano. Va más allá de simplemente ejecutar tareas; documenta por qué y cómo el sistema llegó a un resultado particular.
En entornos automatizados complejos, especialmente aquellos impulsados por Aprendizaje Automático (ML) o agentes de IA, el problema de la 'caja negra' plantea riesgos significativos. XW aborda esto asegurando la rendición de cuentas. Para las industrias reguladas, esta transparencia no es opcional; es un requisito de cumplimiento para auditorías, depuración y generación de confianza del usuario.
Implementar XW implica integrar capas específicas de registro e interpretación en el motor de flujo de trabajo. En lugar de simplemente registrar 'Tarea Completada', el sistema registra 'Tarea Completada porque los Datos de Entrada X cumplieron la Condición Y, lo que activó el Modelo Z con una Puntuación de Confianza C'. Esto requiere diseñar flujos de trabajo con nodos de decisión explícitos que alimentan una capa de explicación.
El principal desafío es la complejidad inherente de los modelos avanzados de IA. Traducir operaciones matemáticas altamente matizadas a un lenguaje humano simple y procesable sin perder precisión es difícil. Además, adaptar la explicabilidad a sistemas heredados a menudo es costoso.
