La transparencia y explicabilidad en la inteligencia artificial son fundamentales para que los usuarios comprendan cómo funcionan los modelos y por qué toman ciertas decisiones. Esto es especialmente relevante en aplicaciones críticas como la medicina, la justicia o las finanzas, donde una decisión automatizada puede afectar significativamente la vida de las personas.
Los modelos explicables permiten detectar errores, sesgos o comportamientos inesperados, aumentando la confianza en los sistemas de IA. Además, la explicabilidad facilita la rendición de cuentas y el cumplimiento de normativas que exigen claridad y responsabilidad en el uso de tecnologías automatizadas.
Para lograr transparencia, se desarrollan técnicas que hacen visible el proceso de toma de decisiones de los algoritmos, como visualizaciones, resúmenes interpretativos o metodologías que simplifican modelos complejos sin perder precisión. Así, se promueve un uso ético y responsable de la inteligencia artificial.
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