Descripción: El análisis de retroceso es un enfoque que examina decisiones pasadas para entender sus resultados y mejorar la toma de decisiones futura. Este proceso implica una revisión crítica de las elecciones realizadas, los contextos en los que se tomaron y los resultados que se obtuvieron. A través de este análisis, se busca identificar patrones, errores y aciertos que pueden influir en decisiones venideras. Es una herramienta valiosa en la inteligencia artificial explicable, ya que permite a los modelos de IA no solo ofrecer resultados, sino también justificar sus decisiones basándose en datos históricos. Esto es crucial para generar confianza en los sistemas de IA, especialmente en aplicaciones donde las decisiones tienen un impacto significativo, como en la medicina o las finanzas. El análisis de retroceso fomenta una cultura de aprendizaje continuo, donde cada decisión se convierte en una oportunidad para mejorar y optimizar procesos. Al integrar este enfoque en el desarrollo de modelos de IA, se promueve una mayor transparencia y comprensión de cómo y por qué se toman ciertas decisiones, lo que es esencial para la aceptación y el uso responsable de la inteligencia artificial en la sociedad moderna.
