Inteligibilidad

Estrategia de mitigacion

1. **Implementación de Arquitecturas de IA Explicable (XAI) para la Comprensión Intrínseca del Modelo** - Desarrollar e integrar modelos intrínsecamente interpretables, como los Árboles de Decisión Respaldados por Redes Neuronales (NBDTs), o aplicar técnicas de Explicabilidad Post-Hoc para generar justificaciones que detallen la secuencia de decisiones intermedias, garantizando que el razonamiento complejo del agente artificial sea verificable por los supervisores humanos.2. **Establecimiento de Marcos de Transparencia y Trazabilidad Algorítmica con Documentación Rigurosa** - Adoptar un protocolo estandarizado de documentación, análogo a los "model cards" o "system cards", que detalle las características, capacidades, limitaciones, finalidad prevista y registros de los datos de entrada/salida (incluidos los conjuntos de entrenamiento) del sistema, asegurando una trazabilidad completa de su funcionamiento para una rendición de cuentas efectiva.3. **Integración de Mecanismos de Supervisión Humana y Auditoría Externa para la Validación de la Explicabilidad** - Diseñar e incorporar *medidas de vigilancia humana* y facilitar procedimientos de *auditoría independiente* y *red-teaming* que evalúen de manera continua y crítica la solidez, la imparcialidad y la interpretabilidad del sistema, permitiendo a los usuarios la comprensión y la potencial impugnación de las decisiones automatizadas.