Descripción: Los métodos no convencionales son enfoques innovadores que pueden no seguir las pautas tradicionales en la IA explicable. Estos métodos buscan ofrecer una comprensión más profunda y accesible de los modelos de inteligencia artificial, especialmente aquellos que son complejos y difíciles de interpretar. A menudo, se centran en la transparencia y la interpretabilidad, permitiendo a los usuarios entender cómo y por qué se toman ciertas decisiones por parte de los algoritmos. A diferencia de los métodos convencionales, que pueden depender de técnicas estándar y modelos predefinidos, los métodos no convencionales pueden incluir enfoques creativos y adaptativos, como la visualización de datos, la narración de historias y la interacción humana. Estos métodos son especialmente relevantes en contextos donde la confianza y la ética son fundamentales, como en la atención médica, la justicia penal y las finanzas. Al proporcionar explicaciones más intuitivas y accesibles, los métodos no convencionales pueden ayudar a mitigar el sesgo y aumentar la aceptación de la IA en diversas aplicaciones. En resumen, estos enfoques innovadores representan una evolución en la forma en que se aborda la explicabilidad en la inteligencia artificial, promoviendo una mayor comprensión y confianza en las decisiones automatizadas.
