La interpretabilidad de los modelos de aprendizaje profundo sigue siendo uno de los principales desafíos para la adopción de inteligencia artificial en entornos productivos. Métodos como GradCAM, SHAP, LIME o Integrated Gradients abordan la atribución de decisiones desde fundamentos teóricos distintos, lo que dificulta compararlos formalmente y limita su aplicación en sistemas que requieren garantías rigurosas. En este contexto, el desarrollo de un marco canónico unificado representa un avance significativo para la ingeniería de atribuciones. La propuesta de GRALIS se basa en la representación de Riesz para funciones de atribución lineales y continuas, demostrando que cualquier funcional de este tipo admite una representación única mediante una tripleta matemática. Este resultado equivalente al teorema de representación de Riesz permite englobar bajo una misma estructura a SHAP, Integrated Gradients, LIME y versiones linealizadas de GradCAM, ofreciendo garantías formales simultáneas que ninguno de estos métodos proporciona por separado: completitud exacta, convergencia Monte Carlo controlada, valores de interacción Shapley, descomposición ANOVA de Hoeffding, generalización de sensibilidad Sobol y una extensión multiescala con pesos de varianza mínima. La ventaja práctica es doble: por un lado, se unifica la teoría detrás de las atribuciones más usadas; por otro, se habilitan nuevas capacidades analíticas como la identificación de interacciones de orden superior y la agregación óptima de explicaciones a diferentes escalas. En un entorno donde las empresas integran cada vez más modelos de IA en sus flujos de decisión, contar con un marco que satisfaga 13,5 de 14 propiedades axiomáticas frente a los 2,5 a 6 que cumplen los métodos individuales representa un salto cualitativo en confianza y auditabilidad. Esta solidez formal es especialmente relevante cuando se desarrollan aplicaciones a medida que deben operar bajo regulaciones estrictas o en sectores como la salud, las finanzas o la industria. La implementación práctica de GRALIS sobre conjuntos de datos reales, como imágenes histológicas con DenseNet-121, muestra mejoras en fidelidad de eliminación, consistencia condicional y esparcimiento, lo que refuerza su viabilidad para entornos de producción. Desde la perspectiva empresarial, la combinación de un marco teórico robusto con herramientas de despliegue modernas permite a los equipos de datos ofrecer explicaciones fiables sin renunciar al rendimiento. Q2BSTUDIO, como empresa de desarrollo de software y tecnología, integra estos avances en sus proyectos de ia para empresas, combinando la solidez matemática con servicios cloud aws y azure para escalar las soluciones y con servicios inteligencia de negocio como power bi para visualizar las métricas de atribución. La ciberseguridad también se beneficia de una mayor transparencia en los modelos, ya que permite auditar decisiones automatizadas y detectar sesgos o vulnerabilidades. Además, los agentes IA que operan en entornos dinámicos requieren explicaciones coherentes a diferentes niveles de agregación, un problema que GRALIS aborda mediante su extensión multiescala con pesos óptimos. Tanto el software a medida como la automatización de procesos se ven fortalecidos cuando los modelos subyacentes ofrecen garantías formales de completitud y sensibilidad local. En definitiva, la representación canónica unificada de atribuciones lineales no solo resuelve un problema teórico pendiente, sino que proporciona una base sólida para construir sistemas de inteligencia artificial más explicables, auditables y fiables, acelerando su adopción en contextos donde la confianza es tan importante como la precisión.