Descripción: Los conceptos unificadores son ideas generales que conectan diferentes aspectos de la inteligencia artificial explicable (IAE). Estos conceptos buscan proporcionar un marco coherente que facilite la comprensión y la interpretación de los modelos de IA, especialmente aquellos que operan como ‘cajas negras’. La IAE se centra en hacer que los procesos de toma de decisiones de los algoritmos sean transparentes y comprensibles para los usuarios, lo que es crucial en aplicaciones donde la confianza y la responsabilidad son esenciales, como en la medicina, la justicia y las finanzas. Los conceptos unificadores permiten a los investigadores y profesionales identificar patrones comunes y principios subyacentes que pueden aplicarse a diversas técnicas de IA, promoviendo así un enfoque más holístico y sistemático en el desarrollo y la implementación de sistemas de IA. Estos conceptos abarcan temas como la interpretabilidad, la transparencia, la equidad y la responsabilidad, y son fundamentales para abordar los desafíos éticos y técnicos que surgen en el campo de la IA. Al integrar estos conceptos, se busca no solo mejorar la comprensión de los modelos de IA, sino también fomentar un diálogo más amplio sobre su impacto en la sociedad y la necesidad de regulaciones adecuadas.
