Descripción: La inteligibilidad en el contexto de la inteligencia artificial (IA) se refiere a la calidad de ser comprensible o entendible, especialmente en relación con los modelos de IA. Esta característica es crucial para garantizar que los usuarios puedan interpretar y confiar en las decisiones tomadas por estos sistemas. La inteligibilidad implica que los modelos no solo produzcan resultados, sino que también expliquen cómo y por qué llegaron a esas conclusiones. Esto es particularmente 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 inteligibilidad se relaciona estrechamente con la transparencia y la interpretabilidad, y su objetivo es hacer que los modelos de IA sean accesibles para usuarios no técnicos, permitiendo una mejor comprensión de su funcionamiento interno. A medida que la IA se integra más en la sociedad, la necesidad de sistemas que sean no solo efectivos, sino también comprensibles, se vuelve cada vez más evidente. La inteligibilidad no solo mejora la confianza del usuario, sino que también facilita la identificación de sesgos y errores en los modelos, promoviendo un uso más ético y responsable de la tecnología.
