Descripción: La interpretación en el contexto de la inteligencia artificial (IA) se refiere al acto de explicar el significado de los resultados generados por modelos de IA. Este proceso es crucial para comprender cómo y por qué un modelo ha llegado a una determinada conclusión o decisión. La interpretación busca desglosar la complejidad de los algoritmos de IA, que a menudo operan como ‘cajas negras’, donde los usuarios no pueden ver claramente cómo se procesan los datos. La IA explicable se centra en proporcionar claridad y transparencia, permitiendo a los usuarios confiar en las decisiones automatizadas. Esto es especialmente relevante en aplicaciones críticas, como la medicina o la justicia, donde las decisiones de la IA pueden tener un impacto significativo en la vida de las personas. La interpretación no solo ayuda a los desarrolladores a mejorar sus modelos, sino que también empodera a los usuarios finales al ofrecerles una comprensión más profunda de las tecnologías que utilizan. En resumen, la interpretación es un componente esencial para la confianza y la usabilidad en el ámbito de la IA y la tecnología en general.
