La inteligencia artificial permite que los sistemas informáticos tomen decisiones similares a las de los humanos. Sin embargo, el conocimiento experto que poseen los sistemas de inteligencia artificial rara vez se utiliza para enseñar a humanos no expertos en un dominio de conocimiento específico. En este artículo, queremos explorar esta posibilidad proponiendo una herramienta que presente y explique recomendaciones para jugar juegos de mesa generadas por un algoritmo de búsqueda de árbol de Monte Carlo combinado con redes neuronales. El objetivo de la mencionada herramienta es mostrar la información de una manera fácilmente interpretable y transferir conocimientos de manera efectiva: en este caso, qué movimientos deben evitarse y qué acción se recomienda. Nuestro sistema muestra el estado del juego en forma de un árbol, mostrando todos los movimientos disponibles desde el estado actual y un conjunto de sus sucesores. Para convencer y tratar de enseñar a las personas, la herramienta ofrece una serie de consultas y toda la información disponible sobre cada posible movimiento. Además, produce una breve explicación textual para aquellos que son recomendados o no aconsejables. Para evaluar la herramienta, realizamos una serie de pruebas de usuario, observando y evaluando cómo los participantes aprenden mientras usan este sistema.