Descripción: La explicabilidad de modelo se refiere al grado en que un ser humano puede entender la causa de una decisión tomada por un modelo de aprendizaje automático. Este concepto es fundamental en el ámbito de la inteligencia artificial, ya que permite a los usuarios y desarrolladores interpretar y confiar en las decisiones automatizadas. La explicabilidad se centra en desglosar los procesos internos de un modelo, facilitando la comprensión de cómo se generan las predicciones y qué factores influyen en ellas. Esto es especialmente relevante en aplicaciones críticas, como la medicina, la justicia y las finanzas, donde las decisiones pueden tener un impacto significativo en la vida de las personas. La falta de transparencia en los modelos de aprendizaje automático puede llevar a la desconfianza y a la adopción limitada de estas tecnologías. Por lo tanto, la explicabilidad no solo mejora la confianza del usuario, sino que también ayuda a identificar sesgos y errores en los modelos, promoviendo un uso más ético y responsable de la inteligencia artificial. En resumen, la explicabilidad de modelo es un componente esencial para la aceptación y el desarrollo de sistemas de aprendizaje automático, garantizando que las decisiones tomadas por estos modelos sean comprensibles y justificables para los seres humanos.
