Descripción: El Modelo de XAI (Inteligencia Artificial Explicable) se refiere a modelos de IA que están diseñados para ser interpretables y proporcionar información sobre sus procesos de decisión. A medida que la inteligencia artificial se ha integrado en diversas aplicaciones, la necesidad de comprender cómo y por qué los modelos toman decisiones se ha vuelto crucial. Esto es especialmente importante en sectores como la medicina, la banca y la justicia, donde las decisiones automatizadas pueden tener un impacto significativo en la vida de las personas. Los modelos de XAI buscan desmitificar el funcionamiento interno de los algoritmos, permitiendo a los usuarios y a los desarrolladores entender las razones detrás de las decisiones tomadas por la IA. Esto no solo aumenta la confianza en la tecnología, sino que también ayuda a identificar sesgos y errores en los modelos, promoviendo un uso más ético y responsable de la inteligencia artificial. Las características principales de estos modelos incluyen la transparencia, la interpretabilidad y la capacidad de proporcionar explicaciones comprensibles para los usuarios finales. En un mundo donde la IA está cada vez más presente, el desarrollo de modelos de XAI se convierte en un pilar fundamental para asegurar que la tecnología opere de manera justa y responsable.
