Descripción: La ‘Explicación del Modelo’ se refiere a la capacidad de un sistema de inteligencia artificial (IA) para proporcionar una comprensión clara y accesible de los factores que influyen en sus predicciones. Este concepto es fundamental en el ámbito de la IA explicable, donde se busca desentrañar la ‘caja negra’ que a menudo caracteriza a los modelos de aprendizaje automático. La ‘Explicación del Modelo’ permite a los usuarios, tanto expertos como no expertos, entender cómo y por qué un modelo ha llegado a una determinada conclusión. Esto incluye la identificación de las características más relevantes que impactan en la decisión del modelo, así como la interpretación de las relaciones entre estas características. La transparencia en los modelos de IA no solo fomenta la confianza en las decisiones automatizadas, sino que también es crucial para cumplir con regulaciones éticas y legales. En un mundo donde las decisiones basadas en IA pueden tener consecuencias significativas, la ‘Explicación del Modelo’ se convierte en una herramienta esencial para garantizar que estas decisiones sean justas, responsables y comprensibles. Además, facilita la identificación de sesgos en los datos y permite a los desarrolladores mejorar continuamente sus modelos, asegurando que se alineen con los valores y necesidades de la sociedad.
