Evaluador Explicable
Un Evaluador Explicable es un componente especializado dentro de un flujo de trabajo de IA o Aprendizaje Automático diseñado no solo para medir el rendimiento de un modelo, sino también para articular por qué se logró ese rendimiento. A diferencia de las métricas tradicionales que emiten una única puntuación (por ejemplo, precisión, puntuación F1), un X-Evaluador proporciona interpretabilidad junto con la cuantificación.
En aplicaciones de alto riesgo —como el diagnóstico médico, la conducción autónoma o la evaluación de riesgos financieros— saber que un modelo falló no es suficiente; las partes interesadas deben saber por qué falló. Los X-Evaluadores cierran la brecha entre el comportamiento complejo y opaco del modelo (la 'caja negra') y la inteligencia empresarial procesable, fomentando la confianza y permitiendo el cumplimiento normativo.
Estos evaluadores integran técnicas de interpretabilidad directamente en el ciclo de evaluación. Pueden emplear técnicas como SHAP (SHapley Additive exPlanations) o LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) durante la fase de evaluación. En lugar de simplemente informar una precisión del 92%, el evaluador informa una precisión del 92%, señalando que los tres principales factores que impulsaron ese resultado fueron 'Característica X' (correlación positiva) y 'Característica Y' (correlación negativa).
Desarrollar X-Evaluadores robustos es computacionalmente intensivo. Generar explicaciones para redes neuronales profundas y muy grandes puede introducir latencia, y las explicaciones en sí deben ser representaciones fieles de la lógica subyacente del modelo.
Este concepto está estrechamente relacionado con la Interpretabilidad de Modelos, la Explicabilidad de Modelos (XAI) y las Métricas de Equidad en IA.
