Crear un modelo de inteligencia artificial es solamente el principio.
Una empresa puede desarrollar un modelo capaz de realizar predicciones excelentes durante las pruebas, pero eso no significa que pueda mantenerse funcionando correctamente durante meses o años.
Aquí aparece MLOps (Machine Learning Operations), una metodología que combina prácticas de desarrollo, operaciones y aprendizaje automático para administrar modelos de IA durante todo su ciclo de vida.
Un modelo necesita datos para entrenarse, infraestructura para ejecutarse, monitoreo para comprobar su rendimiento y actualizaciones cuando las condiciones cambian.
Por ejemplo, un modelo utilizado para detectar fraude puede funcionar perfectamente durante seis meses, pero los métodos utilizados por los delincuentes pueden cambiar. Como consecuencia, el modelo comienza a perder precisión.
Este fenómeno se conoce como model drift.
MLOps permite automatizar y controlar procesos relacionados con:
- Entrenamiento de modelos.
- Validación.
- Despliegue.
- Monitoreo.
- Gestión de versiones.
- Calidad de datos.
- Reentrenamiento.
También facilita que los equipos puedan reproducir experimentos y saber exactamente con qué datos y configuraciones fue creado determinado modelo.
Esto es especialmente importante para organizaciones que utilizan inteligencia artificial en procesos críticos.
Sin una estrategia MLOps, una empresa puede terminar con múltiples modelos funcionando sin saber cuál es la versión correcta, qué datos utiliza o cuándo debería actualizarse.
La inteligencia artificial empresarial necesita infraestructura, procesos y controles tan sólidos como cualquier otra aplicación crítica.
Tip Winxgo
No consideres un modelo de IA como un producto terminado. Su rendimiento debe monitorearse continuamente porque tanto los datos como las condiciones del mundo real pueden cambiar.
¿Crees que MLOps se convertirá en una disciplina tan importante como DevOps dentro de las empresas?
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