La transparencia y explicabilidad en los modelos de inteligencia artificial son fundamentales para que los usuarios comprendan cómo y por qué se toman ciertas decisiones automatizadas. Esto es especialmente importante en áreas sensibles como la salud, la justicia o las finanzas, donde las decisiones afectan directamente a las personas.
Los modelos explicables permiten identificar errores, reducir sesgos y aumentar la confianza en los sistemas de IA, facilitando su adopción responsable y ética. Sin transparencia, es difícil evaluar si un modelo es justo o confiable.
Para lograrlo, se desarrollan técnicas que hacen visibles los procesos internos de los algoritmos, como visualizaciones o métodos que simplifican modelos complejos sin perder precisión. Esto ayuda a garantizar que la inteligencia artificial se use de manera ética y responsable.
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