Descripción: Las suposiciones del modelo son los principios fundamentales que subyacen en la construcción y funcionamiento de un modelo, especialmente en el contexto de la inteligencia artificial explicable (IAE). Estas suposiciones pueden incluir creencias sobre la naturaleza de los datos, la relación entre las variables y el comportamiento esperado del sistema. La validez de un modelo depende en gran medida de la precisión de estas suposiciones, ya que pueden influir en la interpretación de los resultados y en la capacidad del modelo para generalizar a nuevos datos. En el ámbito de la IAE, es crucial que estas suposiciones sean transparentes y comprensibles, ya que los usuarios necesitan confiar en las decisiones tomadas por el modelo. La falta de claridad en las suposiciones puede llevar a malentendidos y a la desconfianza en los sistemas de IA, lo que subraya la importancia de una comunicación efectiva sobre cómo y por qué se toman ciertas decisiones. En resumen, las suposiciones del modelo son un componente esencial que afecta no solo la precisión y eficacia del modelo, sino también su aceptabilidad y utilidad en aplicaciones tecnológicas generales.
