Descripción: La evaluación de confiabilidad en el contexto de la inteligencia artificial explicable (IAE) se refiere al proceso de analizar y determinar la fiabilidad de un sistema de IA, considerando su transparencia y rendimiento. Este enfoque busca garantizar que los modelos de IA no solo sean precisos en sus predicciones, sino que también sean comprensibles para los usuarios. La confiabilidad se evalúa a través de métricas que analizan la consistencia de los resultados, la capacidad de los modelos para explicar sus decisiones y la robustez frente a variaciones en los datos de entrada. La IAE se centra en hacer que los sistemas de IA sean más accesibles y responsables, permitiendo a los usuarios entender cómo y por qué se toman ciertas decisiones. Esto es especialmente crucial 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 evaluación de confiabilidad no solo ayuda a construir confianza en los sistemas de IA, sino que también fomenta la adopción de estas tecnologías en sectores donde la transparencia es fundamental. En resumen, la evaluación de confiabilidad en la IA explicable es un componente esencial para asegurar que los sistemas de IA sean efectivos, justos y responsables.
