El valor de Kayon no está en ser más inteligente, sino en "hablar claro": la explicabilidad es el umbral que las empresas deben superar para usar IA.
He notado que muchas personas asumen que "dar respuestas está bien" cuando hablan de IA, pero una vez que entran en el negocio real, la respuesta en sí misma no es lo más difícil, lo más complicado es que debe explicarse claramente. Especialmente cuando se trata de flujos que involucran fondos, permisos y cumplimiento, si dejas que el sistema tome decisiones basadas en instinto, aunque de vez en cuando sea preciso, al final será bloqueado por el control de riesgos y la auditoría. Precisamente por esto, estoy más atento a Kayon mencionado en @Vanar : se refiere a la inferencia nativa en la cadena y a la explicabilidad, en lugar de hacer una demostración más elaborada.
Prefiero imaginar a Kayon como un empleado de IA que escribe "justificaciones": no solo proporciona conclusiones, sino que también puede explicar las bases, condiciones y cadenas de evidencia, permitiendo a las personas revisar, conciliar y responsabilizarse. Las empresas no funcionan por intuiciones, funcionan a través de procesos y límites de responsabilidad. Sin explicaciones, las decisiones no pueden ser firmadas, no se puede delegar poder y mucho menos escalar la automatización. Muchas de las llamadas automatizaciones de IA se quedan en semi-automáticas porque no pueden aclarar "por qué se activó, cuál es la base, si se ajusta a las reglas", y al final solo pueden funcionar como sistemas de recomendación.
Desde la perspectiva de CreatorPad, el núcleo de estar listo para IA en realidad es permitir que los agentes actúen de manera "auditables, trazables y comprobables". Esto también hace que la posición de $VANRY se parezca más a un activo de preparación: cuando la inferencia y la explicación se convierten en parte de la infraestructura, las operaciones reales comenzarán a delegar acciones clave a los agentes, y el uso seguirá ocurriendo, en lugar de depender de eslóganes para mantener el interés. Para la ilustración, sugiero dos imágenes: una que capture la descripción oficial de Kayon como punto de anclaje, y otra que ilustre la comparación entre "IA de caja negra vs. enlaces explicables", donde el lado izquierdo solo proporciona resultados y el lado derecho incluye justificaciones y evidencia. #vanar
