Descripción: Las Técnicas de XAI (Inteligencia Artificial Explicable) son métodos utilizados para hacer que los sistemas de IA sean más interpretables y transparentes. Estas técnicas buscan desmitificar el funcionamiento de los algoritmos de aprendizaje automático, permitiendo a los usuarios comprender cómo y por qué se toman ciertas decisiones. La importancia de XAI radica en la creciente adopción de la IA en sectores críticos como la salud, la justicia y las finanzas, donde las decisiones automatizadas pueden tener un impacto significativo en la vida de las personas. Las técnicas de XAI incluyen enfoques como la visualización de datos, la generación de explicaciones locales y globales, y el uso de modelos más simples que son inherentemente más comprensibles. Al proporcionar claridad sobre el proceso de toma de decisiones de la IA, estas técnicas no solo fomentan la confianza del usuario, sino que también ayudan a identificar sesgos y errores en los modelos, lo que es esencial para garantizar la equidad y la ética en la aplicación de la inteligencia artificial. En un mundo donde la IA se integra cada vez más en nuestras vidas, las técnicas de XAI se convierten en un componente crucial para asegurar que estas tecnologías sean utilizadas de manera responsable y efectiva.
