Resumen:La inteligencia artificial implementada en ámbitos sensibles al riesgo, como la atención médica, las finanzas y la seguridad, no solo debe lograr precisión predictiva, sino también garantizar la transparencia, la alineación ética y el cumplimiento de las expectativas regulatorias. Los modelos neurosimbólicos híbridos combinan las fortalezas de reconocimiento de patrones de las redes neuronales con la interpretabilidad y el rigor lógico del razonamiento simbólico, lo que los hace muy adecuados para estos contextos. Este documento analiza arquitecturas híbridas, consideraciones de diseño ético y patrones de implementación que equilibran la precisión con la responsabilidad. Destacamos técnicas para integrar gráficos de conocimiento con inferencia profunda, incorporar reglas conscientes de la equidad y generar explicaciones legibles para humanos. A través de estudios de casos sobre apoyo a decisiones sanitarias, gestión de riesgos financieros e infraestructura autónoma, mostramos cómo los sistemas híbridos pueden ofrecer una IA fiable y auditable. Finalmente, describimos protocolos de evaluación y direcciones futuras para escalar marcos neurosimbólicos en entornos complejos y de alto riesgo.
Publicado originalmente en export.arxiv.org el 25 de noviembre de 2025.
Ver fuente original
