Descripción: El análisis explicativo es un enfoque analítico que busca desentrañar y clarificar las relaciones entre diversas variables dentro de un conjunto de datos. A diferencia de otros métodos analíticos que pueden centrarse en la predicción o la clasificación, el análisis explicativo se enfoca en entender el ‘por qué’ detrás de los patrones observados. Este tipo de análisis es fundamental en el aprendizaje no supervisado, donde no se cuenta con etiquetas predefinidas para los datos, lo que obliga a los analistas a explorar las interrelaciones y a formular hipótesis sobre las causas subyacentes de los fenómenos observados. En el contexto de la inteligencia artificial explicable, el análisis explicativo se convierte en una herramienta crucial para interpretar modelos complejos, permitiendo a los investigadores y a los usuarios comprender cómo y por qué un modelo toma decisiones específicas. Esto es especialmente relevante en aplicaciones donde la transparencia y la confianza son esenciales, como en el ámbito médico o financiero. En resumen, el análisis explicativo no solo proporciona una visión más profunda de los datos, sino que también fomenta una mayor confianza en los sistemas de inteligencia artificial al hacer que sus procesos de toma de decisiones sean más accesibles y comprensibles para los humanos.
