Típicamente, los humanos interactúan con un robot humanoide con aprensión. Esta falta de confianza puede afectar seriamente la efectividad de un equipo de robots y humanos. Podemos crear interacciones efectivas que generen confianza al aumentar los robots con una capacidad de explicación. Las explicaciones proporcionan y a las decisiones del robot. Para demostrar tal interacción efectiva, probamos esto con un entorno interactivo de juego con información parcial que requiere colaboración en equipo, utilizando un juego llamado . Asociamos un robot con un humano para formar un par, y este equipo se opone a un equipo de dos humanos. Realizamos un estudio con sesenta y tres participantes humanos en diferentes entornos, investigando el efecto de las explicaciones del robot en la confianza y percepción de los humanos sobre el comportamiento del robot. Nuestro mecanismo de generación de explicaciones produce oraciones en lenguaje natural que traducen la decisión tomada por el robot en términos comprensibles para los humanos. Grabamos en video todas las interacciones para analizar factores como los comportamientos relacionales de los participantes con el robot, y también utilizamos cuestionarios para medir la confianza explícita de los participantes en el robot. En general, nuestros principales resultados demuestran que las explicaciones mejoraron la comprensibilidad de las decisiones del robot por parte de los participantes, ya que observamos un aumento significativo en el nivel de confianza de los participantes en su compañero robótico. Estos resultados sugieren que las explicaciones, que indican la(s) razón(es) de una decisión, combinadas con la transparencia del proceso de toma de decisiones, facilitan interacciones colaborativas entre humanos y humanoides.