Descripción: La fidelidad del modelo se refiere al grado en que un modelo computacional o matemático representa con precisión el proceso del mundo real que se pretende simular. Este concepto es fundamental en el ámbito de la inteligencia artificial explicable, ya que una alta fidelidad del modelo implica que las decisiones y predicciones realizadas por el modelo son más confiables y comprensibles para los usuarios. La fidelidad puede evaluarse en términos de precisión, consistencia y capacidad de generalización del modelo, lo que significa que no solo debe ajustarse bien a los datos de entrenamiento, sino también ser capaz de hacer predicciones precisas en datos no vistos. La importancia de la fidelidad del modelo radica en su capacidad para facilitar la interpretación de los resultados, permitiendo a los usuarios entender cómo y por qué se toman ciertas decisiones. Esto es crítico en aplicaciones donde las decisiones automatizadas pueden tener un impacto significativo, como en diversos sectores, incluyendo la medicina, la justicia penal y las finanzas. En resumen, la fidelidad del modelo es un pilar esencial para construir sistemas de inteligencia artificial que sean no solo efectivos, sino también transparentes y responsables.
