Descripción: La ‘Salida del Modelo’ se refiere a los resultados generados por un modelo de inteligencia artificial (IA) después de procesar datos de entrada. Este concepto es fundamental en el ámbito de la IA, ya que la calidad y la relevancia de la salida dependen en gran medida de la calidad de los datos de entrada y de la arquitectura del modelo utilizado. La salida puede manifestarse en diversas formas, como predicciones, clasificaciones, recomendaciones o incluso texto generado, dependiendo del tipo de modelo y su propósito. En el contexto de la IA explicable, la salida del modelo no solo se evalúa por su precisión, sino también por su interpretabilidad, es decir, la capacidad de entender cómo y por qué se llegó a un resultado específico. Esto es crucial para construir confianza en los sistemas de IA, especialmente 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. La salida del modelo, por lo tanto, no es solo un producto final, sino un componente esencial que debe ser analizado y comprendido para garantizar la transparencia y la responsabilidad en el uso de la inteligencia artificial.
