Explicación local

Es un concepto clave en inteligencia artificial y aprendizaje automático, que se refiere a la capacidad de interpretar y comprender el comportamiento de un modelo para casos específicos o individuales.

Permite analizar cómo y por qué un modelo toma determinadas decisiones en un contexto particular, lo que resulta esencial para identificar posibles sesgos, errores o patrones no deseados.

Las metodologías de explicación local suelen usar herramientas como SHAP, LIME u otras técnicas que descomponen las predicciones en variables relevantes, otorgando mayor transparencia al proceso de toma de decisiones.

Ayuda a fomentar la confianza en el uso de sistemas de inteligencia artificial, especialmente en sectores críticos como la salud, las finanzas o el ámbito jurídico, donde explicabilidad y precisión son fundamentales.