Explicabilidad significa que las personas pueden entender por qué una IA llegó a un resultado.
Ejemplo
Una solicitud de préstamo rechazada indica los motivos principales, como ingresos demasiado bajos respecto a la cuota.
Para profesionales
Los métodos van desde modelos sencillos y explicables hasta explicaciones a posteriori (p. ej., importancia de variables). En los grandes modelos de lenguaje es difícil; las razones que el propio modelo escribe no tienen por qué ser exactas. El Reglamento de IA da a los afectados un derecho a explicación en ciertas decisiones de alto riesgo (art. 86).
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