La adopción de inteligencia artificial en entornos empresariales ha crecido de forma acelerada, y con ella surge una pregunta recurrente: ¿cómo confiar en un modelo que no entendemos? La explicabilidad de los sistemas de IA se ha convertido en un requisito crítico, especialmente en sectores regulados como la banca, la salud o la ciberseguridad. Sin embargo, evaluar qué tan bien un modelo explica sus decisiones sigue siendo un terreno movedizo. Las métricas actuales carecen de uniformidad, se reportan de manera incompleta y rara vez se contrastan con referencias sólidas. En este contexto, propongo reflexionar sobre la necesidad de una ficha técnica estandarizada para dichas métricas, algo así como una tarjeta de evaluación que detalle qué propiedad mide, bajo qué supuestos, con qué evidencias de validación y cuáles son sus limitaciones conocidas. Un documento de este tipo permitiría comparar estudios, realizar meta-análisis y, sobre todo, mejorar la rendición de cuentas en la investigación aplicada. En Q2BSTUDIO entendemos que la transparencia es clave para cualquier iniciativa de ia para empresas, y por eso integramos este enfoque en nuestros desarrollos. Por ejemplo, cuando diseñamos aplicaciones a medida para clientes, incluimos mecanismos de explicabilidad que se documentan de forma sistemática, lo que facilita la auditoría y la adopción por parte de los equipos de negocio. Además, combinamos estos sistemas con inteligencia artificial para construir agentes IA capaces de justificar sus acciones, un factor diferencial en entornos donde la ciberseguridad o el cumplimiento normativo son prioritarios. Nuestros servicios cloud aws y azure permiten desplegar estos modelos con la escalabilidad necesaria, mientras que desde servicios inteligencia de negocio integramos paneles en power bi para visualizar no solo los resultados, sino también las explicaciones asociadas. Todo esto se apoya en un desarrollo de software a medida que garantiza que cada componente, desde la lógica de inferencia hasta la interfaz de usuario, respete los principios de transparencia. La propuesta de una tarjeta de evaluación para métricas de XAI no es solo una idea académica; es una herramienta práctica que ya estamos incorporando en nuestros flujos de trabajo. Al estandarizar la forma en que medimos y comunicamos la explicabilidad, reducimos la fragmentación evaluativa y generamos confianza en los sistemas que construimos. En un mercado donde la diferenciación viene dada por la capacidad de ser entendido, apostar por esta documentación rigurosa marca la diferencia entre un modelo opaco y una solución empresarial verdaderamente responsable.