Metodologías de prueba para evaluar la interpretabilidad y explicabilidad de los modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Incluye análisis de importancia de características, valores SHAP, LIME, visualización de atención, introspección de modelos y verificación de la transparencia en la toma de decisiones en sistemas de IA críticos para la seguridad y el cumplimiento.