Descripción: El marco interpretativo en el contexto de la inteligencia artificial explicable (IAE) se refiere a una estructura conceptual que guía la interpretación de datos y resultados de modelos de IA de manera significativa. Este marco permite a los usuarios comprender cómo y por qué un modelo de IA ha llegado a una determinada conclusión o decisión, facilitando la transparencia y la confianza en los sistemas automatizados. A través de este enfoque, se busca desmitificar los procesos internos de los algoritmos, que a menudo son percibidos como ‘cajas negras’. Un marco interpretativo eficaz no solo proporciona explicaciones sobre las decisiones del modelo, sino que también ayuda a identificar sesgos, errores y áreas de mejora. Además, fomenta la colaboración entre expertos en IA y usuarios finales, asegurando que las soluciones tecnológicas sean accesibles y comprensibles para todos. En un mundo donde la IA está cada vez más integrada en la toma de decisiones críticas, el marco interpretativo se convierte en una herramienta esencial para garantizar que estas tecnologías se utilicen de manera ética y responsable.
