Explicabilidad

En el ámbito de la inteligencia artificial y el machine learning, se refiere a la capacidad de un modelo para proporcionar información comprensible sobre cómo y por qué toma determinadas decisiones.

La explicabilidad es fundamental para generar confianza en los resultados de los sistemas automáticos, especialmente en sectores críticos como la salud, las finanzas y los procesos legales.

Permite a los desarrolladores, usuarios y reguladores entender las razones detrás de una predicción o clasificación realizada por un modelo, facilitando la identificación de posibles errores, sesgos o comportamientos inesperados.

Existen técnicas específicas, como los métodos basados en importancia de características, gráficos o herramientas visuales, que ayudan a interpretar modelos complejos como las redes neuronales profundas.

La ausencia de explicabilidad puede limitar la capacidad de adopción y uso ético de las tecnologías de inteligencia artificial, ya que dificulta la transparencia y el cumplimiento de normativas.