Descripción: El Marco Explicativo en el contexto de la Inteligencia Artificial Explicable (XAI) se refiere a un enfoque estructurado que busca proporcionar claridad y comprensión sobre las decisiones y predicciones realizadas por modelos de inteligencia artificial. Este marco se centra en desglosar los procesos internos de los algoritmos, permitiendo a los usuarios entender no solo el resultado final, sino también los factores y las lógicas que llevaron a esa conclusión. La importancia de este enfoque radica en la necesidad de confianza y transparencia en sistemas automatizados, especialmente en aplicaciones críticas como la medicina, la justicia y las finanzas. Al ofrecer explicaciones comprensibles, el Marco Explicativo ayuda a mitigar el fenómeno de la ‘caja negra’ que a menudo caracteriza a los modelos de aprendizaje profundo, donde las decisiones son difíciles de interpretar. Este marco no solo se enfoca en la precisión de las predicciones, sino también en la interpretabilidad, asegurando que los usuarios puedan tomar decisiones informadas basadas en la información proporcionada por el modelo. En resumen, el Marco Explicativo es fundamental para fomentar la aceptación y el uso responsable de la inteligencia artificial en diversas áreas, promoviendo un diálogo más abierto entre humanos y máquinas.
