Descripción: El análisis de antecedentes en el contexto de la Inteligencia Artificial Explicable (XAI) se refiere a un método sistemático para examinar datos o eventos previos que pueden influir en la toma de decisiones dentro de los sistemas de IA. Este enfoque busca proporcionar una comprensión más clara de cómo y por qué un modelo de IA llega a ciertas conclusiones, lo que es fundamental para aumentar la confianza de los usuarios y la aceptación de estas tecnologías. Al analizar los antecedentes, se pueden identificar patrones, sesgos y factores que afectan el rendimiento del modelo, lo que permite a los desarrolladores ajustar y mejorar sus algoritmos. La transparencia en los procesos de toma de decisiones es esencial, especialmente en aplicaciones críticas donde las decisiones automatizadas pueden tener un impacto significativo en la vida de las personas. En este sentido, el análisis de antecedentes no solo se centra en los datos utilizados para entrenar modelos, sino también en el contexto en el que se aplican, asegurando que las decisiones sean justas y éticas. Este enfoque se ha vuelto cada vez más relevante en un mundo donde la IA está integrada en diversas facetas de la vida cotidiana, y donde la necesidad de explicaciones claras y comprensibles se vuelve imperativa para la interacción humano-máquina.
