XAI Framework (Marco para la IA explicable)

Es un conjunto de herramientas, técnicas y metodologías diseñadas para desarrollar modelos de inteligencia artificial (IA) que sean comprensibles y transparentes para los seres humanos.

Permite desglosar y analizar el funcionamiento interno de los algoritmos y procesos utilizados en el aprendizaje automático (machine learning), proporcionando explicaciones claras sobre cómo se generan las decisiones o predicciones.

Su objetivo principal es mejorar la confianza, la responsabilidad y la capacidad de auditoría en los sistemas de IA, facilitando su adopción en sectores sensibles como la medicina, la banca y la administración pública.

Integra elementos como la interpretabilidad del modelo, la visualización de datos, la generación de métricas explicativas y la validación de resultados, garantizando que los usuarios finales —no solo los expertos en IA— puedan comprender su funcionamiento y tomar decisiones informadas.

Es fundamental en contextos donde la ética y la regulación requerían IA responsable, minimizando los riesgos de sesgos, errores o discriminación en los resultados generados por los algoritmos.