Un equipo de investigadores de la Universidad Cornell, ubicada en Ithaca, Nueva York, ha desarrollado una herramienta basada en inteligencia artificial que no reemplaza al ser humano en la toma de decisiones, sino que lo ayuda a ser más coherente. El sistema revisa la consistencia de los criterios empleados por las personas, con el objetivo de optimizar procesos de evaluación complejos.
La innovación surgió en el laboratorio de Abe Davis, profesor asistente de ciencias de la computación en el Ann S. Bowers College of Computing and Information Science, la facultad de computación e informática de la universidad. Según informó el portal especializado TechXplore, esta solución permite que la evaluación sea más transparente, eficiente y equilibrada.
El método, bautizado como Interactive Explainable Ranking, fue presentado en CHI 2026, la conferencia anual de la Association for Computing Machinery centrada en factores humanos en sistemas informáticos. En lugar de que la IA valide sus propias respuestas, verifica la lógica de las preferencias del usuario. De esta manera, el algoritmo identifica contradicciones entre los valores que una persona declara tener y las elecciones reales que hace, empujándola a una mayor coherencia y justificación de cada decisión.
Pruebas con cortometrajes y proyectos estudiantiles
La investigación incluyó dos aplicaciones experimentales. En la primera, se trabajó con 4 participantes que debían clasificar cortometrajes. Los usuarios señalaron que el sistema les ayudó a pasar de juicios emocionales a evaluaciones basadas en criterios determinados. En la segunda prueba, cuatro asistentes docentes evaluaron 10 proyectos estudiantiles de un curso previo de gráficos por computadora. Las puntuaciones obtenidas coincidieron con las calificaciones asignadas anteriormente y además mostraron una alta consistencia entre los evaluadores.
De acuerdo con el portal especializado, estos resultados indican que el método proporciona diagnósticos precisos y repetibles sobre la calidad de los trabajos analizados.
Davis concibió el sistema al enfrentar la dificultad de evaluar cientos de proyectos creativos de sus estudiantes cada año, incluso contando con criterios claros y varios asistentes docentes experimentados. Según relató, el verdadero desafío era encontrar un proceso de evaluación no solo escalable, sino que pudiera combinar rigor con equidad. Además, destacó la tensión inherente entre lograr uniformidad en la puntuación y evitar los sesgos involuntarios.
El funcionamiento de la herramienta es sencillo: los usuarios definen la importancia relativa de cada criterio —por ejemplo, precio, confiabilidad y eficiencia de combustible al elegir un automóvil— y luego el sistema responde con pares de comparaciones entre opciones, seleccionadas de forma inteligente por la IA. Si el algoritmo detecta incoherencias entre el peso asignado a los factores y las preferencias expresadas en las comparaciones, alerta al usuario sobre esas discrepancias. La persona puede entonces ajustar la valoración de cada criterio o identificar factores hasta ese momento implícitos, como una preferencia por el color de un auto que el usuario tal vez no había reconocido.
El sistema también permite introducir nuevos criterios si descubre tendencias ocultas en las opciones seleccionadas. Por ejemplo, si la herramienta nota que alguien elige sistemáticamente vehículos rojos por encima de otros colores, puede sugerir incorporar el color como una variable formal del análisis. De este modo, el algoritmo aporta evidencia objetiva sobre posibles sesgos inconscientes.
Fuente: Infobae