Este documento introduce un marco matemático conceptual para evaluar la confiabilidad en el análisis de grandes datos basado en IA, enfatizando el papel crítico que la confianza juega en la adopción y efectividad de los sistemas de IA. El modelo propuesto aprovecha el modelo de referencia de gestión de grandes datos basada en IA confiable (TAI-BDM), centrándose en tres dimensiones fundamentales de la confiabilidad: validez, capacidad y reproducibilidad. Formaliza estas dimensiones matemáticamente, integrándolas en un espacio de estado tridimensional unificado que permite la cuantificación de la confiabilidad a lo largo de los procesos de exploración de datos soportados por IA. Además, define funciones de actualización que capturan el impacto de los pasos individuales de manipulación de datos en la confiabilidad general del sistema. Adicionalmente, el documento propone una métrica escalar para integrar y evaluar estas dimensiones de manera colectiva, proporcionando una medida práctica de la confiabilidad general del sistema. El documento presenta un punto de partida para modelar la confiabilidad en aplicaciones de TAI-BDM.