Descripción: La propagación de la incertidumbre es el proceso de determinar cómo la incertidumbre en las variables de entrada afecta la incertidumbre en las variables de salida. Este concepto es fundamental en diversas disciplinas, incluyendo la estadística, la ingeniería y la inteligencia artificial. En el contexto de la inteligencia artificial y la detección de anomalías, la propagación de la incertidumbre permite a los modelos comprender y comunicar la confianza en sus predicciones. Al analizar cómo las variaciones en los datos de entrada influyen en los resultados, se pueden identificar las fuentes de incertidumbre y su impacto en la toma de decisiones. Esto es especialmente relevante en aplicaciones donde la precisión es crítica, como en diagnósticos médicos, sistemas de seguridad y otras áreas tecnológicas. La capacidad de rastrear y cuantificar la incertidumbre no solo mejora la transparencia de los modelos de inteligencia artificial, sino que también fomenta la confianza en sus resultados, permitiendo a los usuarios interpretar mejor las decisiones automatizadas. En resumen, la propagación de la incertidumbre es un componente esencial para garantizar que los sistemas de inteligencia artificial sean robustos, confiables y comprensibles, facilitando su integración en entornos donde la interpretación humana es necesaria.
