Descripción: La interpretabilidad local se refiere a la capacidad de explicar las predicciones individuales realizadas por un modelo de inteligencia artificial (IA). A diferencia de la interpretabilidad global, que busca entender el comportamiento general de un modelo, la interpretabilidad local se centra en desglosar y clarificar por qué un modelo ha tomado una decisión específica en un caso particular. Esto es crucial en aplicaciones donde las decisiones automatizadas pueden tener un impacto significativo en la vida de las personas, como en el ámbito de la salud, las finanzas o la justicia. La interpretabilidad local permite a los usuarios y a los desarrolladores comprender las características que influyeron en la predicción, facilitando la identificación de sesgos o errores en el modelo. Además, proporciona una mayor confianza en los sistemas de IA, ya que los usuarios pueden ver y entender las razones detrás de las decisiones, lo que es esencial para la aceptación y la adopción de estas tecnologías. Herramientas como LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) y SHAP (SHapley Additive exPlanations) son ejemplos de enfoques que permiten la interpretabilidad local, ofreciendo explicaciones que son accesibles y comprensibles para los usuarios, incluso si no tienen un profundo conocimiento técnico.
