Avances en IA Explicable: Cerrando la Brecha entre la Complejidad del Modelo y la Interpretabilidad

La Inteligencia Artificial Explicable (Explainable AI, XAI) es una disciplina de estudios que busca comprender y proporcionar una explicación para las tácticas de toma de decisiones que los sistemas y algoritmos de IA realizan sobre los datos y para mejorar la precisión de las decisiones y modelos generados por esos métodos. XAI pretende ofrecer mayor transparencia y conocimiento sobre el funcionamiento interno de los sistemas y modelos de IA, identificando estructuras que puedan ayudar a mejorar la conformidad y adopción de esos sistemas en las organizaciones. XAI utiliza una variedad de técnicas y métodos, incluyendo conjuntos de reglas, sistemas basados en lógica, métricas cuantitativas y visualizaciones, para explicar decisiones y modelos complejos de IA. A través de la explicabilidad, los usuarios pueden comprender mejor cómo una máquina o algoritmo de IA llegó a su decisión, qué variables se usaron para producir ese resultado y cómo la decisión puede verse afectada por datos nuevos o ampliados.