Descripción: El Ciclo de Vida del Modelo en el contexto de la Inteligencia Artificial Explicable (IAE) se refiere a las diversas etapas que atraviesa un modelo de IA desde su concepción inicial hasta su implementación y mantenimiento en un entorno real. Este ciclo incluye fases como la definición del problema, la recolección y preparación de datos, el entrenamiento del modelo, la validación, el despliegue y el monitoreo continuo. Cada una de estas etapas es crucial para garantizar que el modelo no solo sea efectivo en su tarea, sino también comprensible y transparente para los usuarios finales. La IA Explicable busca desmitificar el funcionamiento de los modelos de IA, permitiendo a los usuarios entender cómo y por qué se toman ciertas decisiones. Esto es especialmente importante en aplicaciones críticas, como la medicina o la justicia, donde las decisiones automatizadas pueden tener un impacto significativo en la vida de las personas. La transparencia en cada fase del ciclo de vida del modelo ayuda a construir confianza y a facilitar la adopción de tecnologías de IA, asegurando que los resultados sean interpretables y justificados. En resumen, el Ciclo de Vida del Modelo es un marco esencial que guía el desarrollo y la implementación de modelos de IA, promoviendo la explicabilidad y la responsabilidad en su uso.
