Descripción: La AI explicable se refiere a métodos y técnicas en inteligencia artificial que hacen que los resultados de las soluciones sean comprensibles para los humanos. Este enfoque busca desmitificar los procesos de toma de decisiones de los modelos de IA, permitiendo a los usuarios entender cómo y por qué se generan ciertos resultados. La AI explicable es crucial en aplicaciones donde la transparencia es fundamental, como en la medicina, la justicia y las finanzas. Al proporcionar explicaciones claras y accesibles, se fomenta la confianza del usuario en las decisiones automatizadas, lo que es especialmente importante en el ámbito tecnológico en general, donde los usuarios interactúan directamente con la tecnología. Además, la AI explicable puede ayudar a identificar sesgos en los algoritmos y mejorar la calidad de los datos utilizados, lo que resulta en modelos más justos y precisos. En el contexto general, la AI explicable puede facilitar la personalización de experiencias de usuario, optimizando aplicaciones de manera que los usuarios comprendan las recomendaciones y decisiones que se les presentan, mejorando así la interacción y satisfacción del usuario.
