Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Comprensibilidad cognitiva
Evaluación cualitativa de la facilidad con la que los humanos pueden interpretar y asimilar las explicaciones generadas, basada en principios de psicología cognitiva y ergonomía.
Relevancia por característica
Medida que cuantifica la adecuación entre las características destacadas por la explicación y aquellas verdaderamente influyentes en el proceso de decisión del modelo.
Coherencia intra-explicación
Verificación de la ausencia de contradicciones lógicas dentro de una misma explicación, asegurando que los diferentes elementos se articulan de manera coherente y mutuamente compatible.
Especificidad explicativa
Grado de precisión de una explicación en la identificación de los factores únicos de una predicción particular, evitando las generalizaciones excesivas o las explicaciones genéricas.
Axiomas de explicabilidad
Conjunto de principios fundamentales y matemáticos que todo método de explicación debería respetar, tales como la sensibilidad, la invariancia o la monotonía de las explicaciones.
Puntuación de confianza explicativa
Métrica que cuantifica el grado de certeza asociado a una explicación particular, independientemente de la confianza del modelo en su predicción original.
Matriz de confusión interpretable
Extensión de la matriz de confusión tradicional que integra métricas de interpretabilidad para evaluar simultáneamente el rendimiento predictivo y la calidad explicativa del modelo.
Similitud semántica de las explicaciones
Medida que evalúa la proximidad conceptual entre diferentes explicaciones de una misma predicción, permitiendo cuantificar la convergencia o la divergencia de los métodos explicativos.
Evaluación multi-actor
Metodología de evaluación de explicaciones que involucra a diversas partes interesadas (expertos del dominio, usuarios finales, reguladores) para medir la utilidad práctica desde diferentes perspectivas.
Prueba de adecuación funcional
Protocolo experimental que valida si una explicación permite efectivamente a un usuario realizar una tarea específica (detección de sesgos, corrección de errores, toma de decisiones).
Métrica de accionabilidad
Indicador que cuantifica la capacidad de una explicación para sugerir acciones concretas y realizables para modificar o mejorar el resultado del modelo, más allá de la simple descripción pasiva.
Validación mediante simulación explicativa
Técnica de evaluación que consiste en modificar sistemáticamente las características identificadas por la explicación para verificar empíricamente el impacto predictivo en las decisiones del modelo.