Una IA que solo encuentra coincidencias puede equivocarse cuando cambian las condiciones del hospital. Un modelo que intenta entender causas tiene más chances de funcionar en otro lugar. Eso importa en Argentina, donde un sistema entrenado en un hospital porteño no necesariamente sirve en una provincia. Un algoritmo que no sabe por qué acierta puede fallar justo cuando más se lo necesita.