MLOps: el futuro de las Machine Learning Operations en la transformación digital

La transformación digital está redefiniendo las operaciones empresariales llevando a las organizaciones a una era marcada por la automatización y el análisis avanzado de datos. En este contexto, la Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning (ML) son actores clave de la transformación, permitiendo a las empresas innovar y adaptarse a un mercado en constante cambio.

Con el creciente uso de la IA en los negocios, las MLOps (Machine Learning Operations) son cada vez más cruciales para el éxito empresarial, ya que permiten desarrollar, desplegar y monitorizar modelos de Machine Learning de una forma más ágil y precisa.

¿Qué es MLOps?

MLOps es un enfoque que combina las prácticas DevOps con las necesidades específicas de desarrollo y operación de modelos de Machine Learning. Al integrar el desarrollo, las pruebas, el despliegue y la monitorización en un ciclo continuo, MLOps busca acelerar la entrega de modelos de ML en producción, garantizando la eficiencia y la fiabilidad.

MLOps ha surgido como facilitador, haciendo posible la implementación de IA y ML a gran escala.

A diferencia de las prácticas de desarrollo tradicionales, MLOps adopta un enfoque colaborativo que implica a equipos multidisciplinares, incluidos científicos de datos, ingenieros de software y profesionales de TI.

Retos que MLOps supera

MLOps ha agilizado y superado los retos a los que se enfrentaban el campo del aprendizaje automático y sus profesionales:

• Calidad y disponibilidad de los datos: los modelos de ML dependen de los datos, pero éstos suelen estar desorganizados, incompletos o desfasados. Los profesionales del ML tenían que asegurarse de que sus modelos dispusieran de datos suficientes, limpios, coherentes y pertinentes.
• Complejidad y diversidad de los modelos: los modelos de ML eran diversos y dinámicos, con diferentes técnicas, marcos y aplicaciones. Esto exigía seleccionar modelos específicos para el problema y gestionar su complejidad y variabilidad.
• Implementación y mantenimiento de los modelos: los modelos de ML no eran estáticos, cambiaban y evolucionaban constantemente. Esto exigía implantar los modelos en entornos de producción -garantizando su fiabilidad, escalabilidad y seguridad-, así como supervisarlos y actualizarlos cuando fuera necesario.

¿Por qué los MLOP se están convirtiendo en esenciales para las empresas?

En los últimos años, los datos han crecido exponencialmente. Según International Data Corporation (IDC), en 2025 el volumen de datos generados en todo el mundo alcanzará los 175 zettabytes, es decir, 175.000 millones de terabytes. Para hacer frente a estos volúmenes masivos, es crucial contar con soluciones eficientes para procesar y extraer valor de esta información. MLOps ha surgido como facilitador, haciendo posible la implementación de IA y ML a gran escala.

MLOps está aquí para cambiar el paradigma, ofreciendo ventajas que incluyen la agilización y automatización del proceso de Machine Learning

La Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning (ML) son fundamentales para organizaciones de diversos ámbitos, como la sanidad, las finanzas, la logística o el marketing, ya que permiten automatizar procesos complejos y analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real. MLOps agiliza los complejos procesos de Machine Learning y crea ciclos de entrega continuos.

MLOps no es una tendencia, sino una necesidad para el futuro del ML. A medida que el ML se vuelve más omnipresente e impactante, MLOps se vuelve más esencial y valioso. MLOps puede ayudar a los profesionales de ML a crear y entregar modelos que puedan resolver problemas del mundo real y generar valor para sus clientes.

Beneficios de MLOps

MLOps está aquí para cambiar el paradigma, ofreciendo ventajas que incluyen la agilización y automatización del proceso de Machine Learning, desde el desarrollo hasta la producción. Inspirado en DevOps, MLOps tiende un puente entre los desarrolladores y los equipos de operaciones. Ayuda a los profesionales del aprendizaje automático a superar los retos del proceso, permitiendo una entrega más rápida, eficiente y sostenible de los modelos de aprendizaje automático. Esto incluye la gestión optimizada de datos, el desarrollo y las pruebas ágiles de modelos, el despliegue simplificado de modelos en producción y la supervisión continua para garantizar el rendimiento y la calidad de los modelos.

Las principales ventajas de los MLOP son:

1. Agilidad: reduce el tiempo necesario para poner los modelos en producción, permitiendo a las organizaciones responder más rápidamente a los cambios del mercado.
2. Colaboración: facilita la integración entre científicos de datos, ingenieros y otros profesionales, promoviendo un entorno de colaboración para el desarrollo de soluciones.
3. Escalabilidad: permite a las organizaciones escalar sus operaciones de ML de forma eficiente, adaptándose a las crecientes demandas.
4. Fiabilidad: mediante pruebas y monitorización continuas, MLOps garantiza la calidad y estabilidad de los modelos en producción.

Impulsa la transformación digital con los MLOps de Izertis

En Izertis somos una consultora tecnológica líder comprometida con el impulso de la innovación y la transformación digital de las organizaciones. Con nuestras avanzadas capacidades tecnológicas, ofrecemos un portfolio diversificado que abarca desde Inteligencia Artificial y Machine Learning hasta DevOps, Cloud y Ciberseguridad.

En el último año, repleto de noticias sobre automatización e IA, tuvimos la oportunidad de participar en la conferencia Code Europe, donde abordamos la importancia del Machine Learning en el código abierto y compartimos nuestra experiencia en MLOps. Subimos al escenario como ponentes, discutiendo las últimas tendencias y prácticas en Machine Learning y MLOps, y exploramos nuestra contribución a la herramienta de experimentación de extensiones DVC VSCode.