
import { CheckCircle2 } from "lucide-react";
/* Todos los comentarios en inglés */

# AEI – Evaluación de Explicabilidad, Confianza y Responsabilidad

<small className="inline-flex items-center rounded-full bg-white/10 text-white/80 ring-1 ring-white/20 px-2.5 py-0.5 my-2 font-semibold">
  Estado: Investigación / Fase conceptual
</small>

**AEI (AIJIM Evaluation Index)** es un proyecto de investigación científica desarrollado dentro del programa de doctorado de la **University of Technology Sydney (UTS)**.  
Su objetivo es crear un **marco de evaluación comparable** para medir **Explicabilidad**, **Confianza** y **Responsabilidad** en los sistemas de IA.

## Ideas Clave

<ul className="space-y-4 my-6">
  <li className="flex items-start">
    <CheckCircle2 className="w-5 h-5 text-green-500 mt-1 mr-2 flex-shrink-0" />
    <div>
      <strong>Enfoque Holístico:</strong>
      <br />
      Integración de perspectivas técnicas y humanas en un marco unificado de evaluación para Explicabilidad · Confianza · Responsabilidad.
    </div>
  </li>
  <li className="flex items-start">
    <CheckCircle2 className="w-5 h-5 text-green-500 mt-1 mr-2 flex-shrink-0" />
    <div>
      <strong>Comparabilidad:</strong>
      <br />
      Investigación de métodos conceptuales para comparar objetivamente los resultados entre sistemas de IA diversos.
    </div>
  </li>
  <li className="flex items-start">
    <CheckCircle2 className="w-5 h-5 text-green-500 mt-1 mr-2 flex-shrink-0" />
    <div>
      <strong>Medición de la Confianza:</strong>
      <br />
      Exploración de métodos escalables para alinear la confianza percibida con la fiabilidad real del modelo.
    </div>
  </li>
  <li className="flex items-start">
    <CheckCircle2 className="w-5 h-5 text-green-500 mt-1 mr-2 flex-shrink-0" />
    <div>
      <strong>Reproducibilidad:</strong>
      <br />
      Establecimiento de estándares conceptuales para procesos de evaluación transparentes y reportes auditables.
    </div>
  </li>
</ul>

### Estado Actual

El índice AEI se está elaborando dentro de la **Fase de Revisión Sistemática (2025–2026)** y será presentado en una publicación dedicada.  
_Estado: Investigación en desarrollo – preprint en preparación._


Proyecto de investigación para evaluar la explicabilidad, la confianza y la responsabilidad en sistemas de IA – parte del doctorado en la University of Technology Sydney (UTS).

AEI – Índice de Evaluación AIJIM

AEI – AIJIM Evaluation Index

AIJIM – Das Modell


import { CheckCircle2 } from "lucide-react";
/* All comments in English */

# ECAM-X – Evidence-Constrained Explanations

<small className="inline-flex items-center rounded-full bg-white/10 text-white/80 ring-1 ring-white/20 px-2.5 py-0.5 my-2 font-semibold">
  Status: Research / Concept Phase
</small>

**ECAM-X** is an ongoing research project developed within the PhD program at the **University of Technology Sydney (UTS)**.  
Its aim is to explore new approaches to linking **AI explanations** with **verifiable evidence**, moving toward transparent and auditable artificial intelligence.

## Key Ideas

<ul className="space-y-4 my-6">
  <li className="flex items-start">
    <CheckCircle2 className="w-5 h-5 text-green-500 mt-1 mr-2 flex-shrink-0" />
    <div>
      <strong>Traceable Explanations:</strong>
      <br />
      Future AI-assisted statements should be connected to clear, verifiable sources to enhance transparency and trust.
    </div>
  </li>
  <li className="flex items-start">
    <CheckCircle2 className="w-5 h-5 text-green-500 mt-1 mr-2 flex-shrink-0" />
    <div>
      <strong>Evidence Linkage:</strong>
      <br />
      Researching structured ways to connect data, sources, and context within explainable systems.
    </div>
  </li>
  <li className="flex items-start">
    <CheckCircle2 className="w-5 h-5 text-green-500 mt-1 mr-2 flex-shrink-0" />
    <div>
      <strong>Auditability:</strong>
      <br />
      Developing conceptual frameworks for documenting and externally reviewing AI decisions.
    </div>
  </li>
</ul>

### Current Status

The theoretical foundations are being developed as part of the **Systematic Review Phase (2025–2026)**.  
First results are planned for publication in 2026.  
_Status: Research in progress – preprint in preparation._


Research project exploring how AI explanations can be connected to verifiable evidence – part of the ongoing PhD research at the University of Technology Sydney (UTS).

ECAM-X – Evidence-Constrained Explanations

ECAM-X – Evidenzgebundene Erklärungen

Kooperationsanfrage NamicGreen / Forschung

Universitäten, Redaktionen, NGOs: Wir freuen uns auf gemeinsame Projekte und Studien.

Presseanfrage NamicGreen / AIJIM

Kurze O-Töne, Bildmaterial, Pressetexte – wir stellen Ihnen die relevanten Informationen bereit.

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Kontakt

Sechs Phasen von der Datenerfassung bis zur Veröffentlichung – mit <key>Human-in-the-Loop</key>, <key>Explainability</key> und einer prüfbaren <key>Evidence-Chain</key>.

<strong>AIJIM</strong> – Evidenz-basierte KI für Journalismus

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