Descripción: Un modelo explicativo es un tipo de sistema de inteligencia artificial diseñado específicamente para proporcionar explicaciones claras y comprensibles sobre sus predicciones o decisiones. A diferencia de los modelos de ‘caja negra’, que operan de manera opaca y no permiten entender cómo se llega a un resultado, los modelos explicativos buscan desglosar el proceso de toma de decisiones en pasos lógicos y accesibles. Esto es crucial en contextos donde la transparencia es fundamental, como en la medicina, la justicia y las finanzas. Las características principales de estos modelos incluyen la capacidad de ofrecer razones detrás de una predicción, la posibilidad de identificar características relevantes que influyen en el resultado y la facilidad para ser interpretados por usuarios no técnicos. La relevancia de los modelos explicativos radica en su potencial para aumentar la confianza del usuario en las decisiones automatizadas, facilitar la identificación de sesgos y errores, y cumplir con regulaciones que exigen transparencia en el uso de algoritmos. En un mundo donde la inteligencia artificial juega un papel cada vez más importante, la capacidad de entender y confiar en estos sistemas es esencial para su adopción y uso responsable.
Historia: null
Usos: null
Ejemplos: null
