Descripción: La transparencia de datos de entrenamiento se refiere a la claridad y accesibilidad de la información sobre los datos utilizados para entrenar modelos de inteligencia artificial (IA). Este concepto es fundamental en el ámbito de la IA explicable, ya que permite a los investigadores, desarrolladores y usuarios comprender cómo se comportan los modelos y por qué toman ciertas decisiones. La transparencia implica no solo la divulgación de las fuentes de datos, sino también la calidad, diversidad y representatividad de estos. Al proporcionar información detallada sobre los datos de entrenamiento, se facilita la identificación de sesgos, errores y limitaciones en los modelos, lo que a su vez promueve la confianza y la responsabilidad en su uso. La transparencia de datos también es crucial para cumplir con regulaciones y estándares éticos, ya que permite a las partes interesadas evaluar el impacto social y ético de las aplicaciones de IA. En un mundo donde la IA se integra cada vez más en decisiones críticas, desde la atención médica hasta la justicia social, la claridad sobre los datos de entrenamiento se convierte en un pilar esencial para garantizar que estos sistemas sean justos, equitativos y comprensibles.
