Después de la llegada de las redes celulares de 5ta generación (5G) y 6ta generación (6G), la complejidad de gestionar la interferencia de señal en tiempo real ha aumentado en entornos densos y dinámicos. Las técnicas tradicionales de interferencia, como la reutilización y asignación de frecuencias, aunque efectivas, carecen de la adaptabilidad robusta y transparencia necesarias para reducir la interferencia en las redes de comunicación avanzadas. Este documento presenta un enfoque novedoso que fusiona modelos de lenguaje grandes (LLMs) e Inteligencia Artificial Explicable (XAI) para mitigar la interferencia y mejorar la gestión de la interferencia en los fundamentos matemáticos de las redes 6G. El enfoque propuesto proporciona predicciones precisas de interferencia, que el LLM equilibra con su arquitectura compleja, necesaria para satisfacer las demandas de las redes más allá de 5G y 6G, junto con explicaciones interpretables para garantizar transparencia en la toma de decisiones. El marco propuesto ha sido evaluado en varios métricas de rendimiento. La latencia de interferencia alcanza consistentemente tasas más bajas de 0.95 s, en comparación con las técnicas tradicionales, que promedian alrededor de 1 s. Además, la puntuación de confianza del LLM muestra un valor estable de 0.87 en todo el sistema, en comparación con 0.85 en técnicas sin LLMs. En general, el LLM impulsado por XAI demuestra el potencial de incorporar LLMs y XAI en redes inalámbricas para mejorar la resistencia en las redes de próxima generación. Esta prueba de concepto presenta un marco novedoso que ofrece nuevas dimensiones en la comunicación inalámbrica, particularmente para la gestión, predicción y mitigación de interferencias.