Descripción: La explicabilidad del modelo se refiere al grado en que un humano puede entender la causa de una decisión tomada por un modelo de aprendizaje automático. Este concepto es crucial en el ámbito de la inteligencia artificial, especialmente en aplicaciones donde las decisiones automatizadas pueden tener un impacto significativo en la vida de las personas, como en la medicina, la justicia y las finanzas. La explicabilidad permite a los usuarios y a los desarrolladores comprender cómo y por qué un modelo ha llegado a una conclusión específica, lo que a su vez fomenta la confianza en el sistema. Además, la explicabilidad es fundamental para la identificación de sesgos en los modelos, la mejora de su rendimiento y la validación de su uso en contextos críticos. A medida que los modelos de aprendizaje automático se vuelven más complejos, la necesidad de explicaciones claras y comprensibles se vuelve aún más apremiante. Por lo tanto, la explicabilidad no solo se centra en la transparencia del modelo, sino también en la capacidad de los humanos para interpretar y utilizar la información proporcionada por estos sistemas de manera efectiva.
