Le decisioni ingegneristiche devono rimanere comprensibili.
Per questo motivo, la spiegabilità rappresenta un importante obiettivo progettuale per il livello di Intelligenza Artificiale.
Le raccomandazioni non devono mai apparire come conclusioni prive di spiegazione generate da un processo computazionale inaccessibile.
Gli utenti devono invece essere in grado di comprendere quali osservazioni, condizioni ambientali e modelli analitici abbiano contribuito alla raccomandazione.
Sebbene algoritmi particolarmente sofisticati possano talvolta ridurre l'interpretabilità, Radixora privilegia deliberatamente, ove possibile, la trasparenza ingegneristica.
Spiegazioni affidabili risultano spesso più preziose di miglioramenti marginali nell'accuratezza predittiva.