Descripción: Las perspectivas del modelo en el contexto de la inteligencia artificial explicable (IAE) se refieren a la comprensión adquirida al analizar el comportamiento y las salidas de un modelo de IA. Este enfoque busca desentrañar cómo y por qué un modelo toma decisiones específicas, lo que es fundamental para generar confianza en sistemas automatizados. La IAE se centra en la transparencia y la interpretabilidad, permitiendo a los usuarios y desarrolladores entender los procesos internos de los algoritmos. Esto es especialmente relevante en aplicaciones críticas, como la medicina, la justicia y las finanzas, donde las decisiones automatizadas pueden tener un impacto significativo en la vida de las personas. Las perspectivas del modelo no solo ayudan a identificar sesgos y errores en los sistemas, sino que también facilitan la mejora continua de los modelos al proporcionar información sobre su funcionamiento. En resumen, este concepto es esencial para garantizar que la IA opere de manera ética y responsable, promoviendo un uso más seguro y efectivo de la tecnología en diversas áreas.
