MLOps: Qué son, Beneficios y Cómo Implementarlo 2025

Significa que el MLOps es una especie de infraestructura que ayuda a las empresas a llevar modelos de aprendizaje automático del desarrollo web a la producción, ayudándolos a gestionar muchos usuarios y mantener una mayor precisión con el paso del tiempo.

¿Qué hace un MLOps?

Como pudimos explicarlo en el punto anterior, el MLOps se encarga de desarrollar, entrenar y desplegar modelos de Machine Learning con un proceso automático que integra equipos de inteligencia artificial y Big Data, seguridad, infraestructura y desarrolladores. Si te has capacitado con algún curso de IA generativa, sabrás de lo que hablamos.

Importancia de aplicar los MLOps

Hay algunas personas dedicadas a los nuevos modelos tecnológicos que no entienden por qué es tan importante aplicar los MLOps, por eso hemos decidido destacar que la importancia radica en el potencial de estos modelos para agilizar el proceso de creación de un proyecto de IA o ML en una organización en específico.
Debido a que los modelos están constantemente en actualización, es necesario tener una especie de ayuda para optimizar todo el sistema en cuanto a tiempo y a trabajo en sí. Esto se logra por medio de los MLOps.

Beneficios de usar MLOps

A continuación, te dejaremos algunos de los beneficios que obtendrás al aplicar MLOps en los nuevos modelos tecnológicos que puedas desarrollar.

Agilización del desarrollo de modelos

Con los MLOps es posible acelerar el proceso de desarrollo de sistemas mediante la creación de la infraestructura necesaria para permitir el desarrollo eficiente. Esto te ayudará a desarrollar modelos más rápidamente, garantizando un puesto en la competencia con los respectivos sectores.

Escalabilidad

El aprendizaje automático requiere importantes recursos, y a medida que aumentan los datos y la carga de trabajo, la infraestructura debe adaptarse. En este sentido, los MLOps proporcionan infraestructura y procedimientos para mejorar la escalabilidad, de modo que las empresas puedan aumentar el tamaño de sus datos y modelos sin necesidad de una intervención manual significativa. Así se garantiza un rendimiento optimizado y un procesamiento rápido de datos de gran tamaño.

Ahorro de costes

La implementación de MLOps reduce el coste de despliegue de modelos al automatizar muchas tareas repetitivas y tediosas, liberando tiempo y recursos valiosos. Esto aumenta la productividad de los científicos de datos y desarrolladores, permitiéndoles centrarse en datos complejos y retos de modelado, lo que a su vez reduce los costes de contratación de más empleados.

Mejora del rendimiento y la fiabilidad de los modelos

Mediante la supervisión y las pruebas continuas, MLOps puede mejorar significativamente el rendimiento y la fiabilidad de los modelos de aprendizaje automático. Así, es capaz de realizar un seguimiento del linaje de datos para garantizar que los modelos utilicen los datos correctos para automatizar el proceso de re-entrenamiento, lo que mejora su precisión con el tiempo. 

Desarrollo eficiente del flujo de trabajo

La práctica en cuestión establece un entorno de colaboración eficiente, facilitando una mejor comunicación y cooperación entre los científicos de datos y los desarrolladores. De este modo, se garantiza que todos trabajen en pro de un objetivo común y mejoren la ejecución rápida, al tiempo que se reduce la amenaza de desorganización.

Mayor satisfacción del cliente

Debido a la mejora del rendimiento y la fiabilidad de los modelos MLOps, los usuarios finales, como los clientes, experimentarán un servicio más rápido y con mayor capacidad de respuesta que satisfaga sus necesidades. Aumentando la fidelidad de los clientes y, por tanto, supone una ventaja competitiva para las empresas.

MLOps y DevOps: Similitudes y diferencias 

En este punto, es preciso comentar que tanto MLOps como DevOps pretenden racionalizar y automatizar el proceso de desarrollo de software. Tienen en común, aspectos como la integración y el despliegue continuos, la automatización y la escalabilidad. Ahora bien, si quieres conocer sus similitudes y diferencias, ¡Sigue leyendo!

Similitudes compartidas entre MLOps y DevOps

1. Integración continua: tanto MLOps como DevOps se basan en la integración continua para garantizar que el software o modelo desarrollado pueda probarse y desplegarse rápidamente sin introducir riesgos en el sistema.
2. Automatización: ambos modelos utilizan herramientas de automatización para garantizar flujos de trabajo más rápidos y eficientes, ayudando a las organizaciones a agilizar los procesos y centrarse en las ideas de desarrollo.
3. Escalabilidad: en este punto también los dos priorizan la escalabilidad, permitiendo que los modelos desarrollados crezcan en tamaño con un impacto mínimo en el rendimiento y la eficiencia.

Diferencias entre MLOps y DevOps

1. Propósito: DevOps tiene como objetivo automatizar y agilizar el proceso de desarrollo de software desde la codificación hasta la implementación, mientras que MLOps se esfuerza por hacer lo mismo con los modelos de aprendizaje automático.
2. Infraestructura: aunque DevOps suele ocuparse de la infraestructura con respecto a plataforma, MLOps se ocupa de la infraestructura entre modelo, asegurándose de que los modelos sean precisos, conformes y se desplieguen con la mínima interrupción posible.
3. Funciones:  por último, DevOps se centra más en el papel del desarrollador, pero MLOps gira en torno a la posición del científico de datos, mejorando la transferencia de conocimientos para procesos más rápidos y automatizados.

Se puede decir que a pesar de que MLOps y DevOps comparten principios similares, se dirigen a áreas de desarrollo de software diferentes. DevOps se ocupa más de la gestión de la infraestructura, mientras que MLOps se encarga específicamente del ciclo de vida del modelo de aprendizaje automático, manteniendo su precisión, fiabilidad y escalabilidad. 

Por otro lado, MLOps también pone más énfasis en el científico de datos y el individuo, asegurándose de que cada salida del modelo tiene un propósito definido, reduciendo los falsos positivos y falsos negativos, y garantizando el cumplimiento.

¿Cómo implementar los MLOps?

Para implementar los MLOps en tu empresa, es fundamental que sigas los pasos que te dejaremos a continuación. La aplicación de estos pasos puede garantizar una transición fluida del desarrollo de modelos al entorno de producción, manteniendo la precisión y fiabilidad de los modelos a lo largo del tiempo.

1. Seleccionar el equipo adecuado: El primer paso es crear un equipo de ingenieros experimentados en aprendizaje automático, científicos de datos y profesionales de operaciones, que entiendan tanto los procesos de desarrollo como de implementación.
2. Definir los flujos de trabajo: Define y estandariza los flujos de trabajo para el proceso de MLOps, para que todos los miembros del equipo sepan lo que se espera de ellos para garantizar un flujo de trabajo sin fisuras.
3. Integración continua: Utiliza una herramienta de integración continua (CI) para asegurarte de que todos los cambios de código y las iteraciones de modelos se puedan compilar, probar y desplegar automáticamente.
4. Diseño de la infraestructura: Por otro lado, debes saber sobre diseño Ux de la infraestructura necesaria para desplegar modelos de aprendizaje automático en un entorno de producción, que incluirá los requisitos de hardware y software necesarios.
5. Pruebas automatizadas: Desarrollar procesos de pruebas automatizadas para certificar que los modelos de aprendizaje automático funcionen como se espera a lo largo del tiempo y en diferentes condiciones de producción.
6. Implementación del control de versiones: Establece un control de versiones para permitir a los desarrolladores rastrear, confirmar y revertir todas las revisiones en un repositorio central.
7. Despliegue de código y automatización: Asegura el despliegue de código sin problemas, con capacidades de auto-rollback en caso de fallos.
8. Supervisión continua: No olvides configurar un sistema de supervisión para recibir alertas cada vez que se produzcan nuevos datos o problemas durante el despliegue en producción.

¿Cuáles son las tendencias MLOps 2024?

Es sabido que el MLOps se considera un capo de rápida evolución, por lo que se mantiene en constante cambio según las nuevas tecnologías aparentes. Basándonos en ello, te hablaremos de algunas tendencias que estarán y seguirán presentes en este año 2024:

Aumento de la adopción de MLOps

La tendencia de adopción de MLOps aumentará considerablemente en este y los próximos años. Todo se debe a que las organizaciones son cada vez más conscientes de la importancia de los modelos de aprendizaje automático para impulsar el crecimiento y la innovación. Como tal, más empresas se centrarán en el desarrollo de una sólida infraestructura MLOps que apoye el desarrollo y despliegue eficiente de modelos.

Automatización de los procesos de aprendizaje automático

También se espera que continúe la tendencia de automatización en MLOps, donde las organizaciones confiarán en canalizaciones automatizadas de aprendizaje automático que reduzcan numerosas tareas manuales repetitivas. Esta tendencia se verá impulsada por el avance de las herramientas de aprendizaje automático que pueden gestionar automáticamente varios procesos de aprendizaje automático, como la preparación de datos, la formación de modelos y la validación.

Gobernanza de modelos

A medida que crece el uso de modelos de aprendizaje automático, es esencial garantizar la gobernanza de los modelos para abordar cuestiones como el cumplimiento de la legislación y la rendición de cuentas. Las organizaciones se centrarán más en las políticas y marcos de gobernanza de modelos para garantizar que sus elementos se ajusten a las directrices requeridas.

Consideraciones éticas

Las organizaciones son cada vez más conscientes de las implicaciones éticas del uso de la IA, especialmente cuando coinciden algoritmos basados en sesgos inaceptables. Por lo tanto, los MLOps éticos, que desempeñan un papel crítico en la creación de confianza y aceptación con el público, se convertirán en una nueva tendencia, dictando formas de mantener el desarrollo de la IA ético y responsable.

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Conclusión

Indiscutiblemente, los MLOps son cada vez más necesarios para las empresas que buscan obtener una ventaja competitiva y agilizar sus operaciones de aprendizaje automático. Al implantar MLOps, las organizaciones pueden automatizar los flujos de trabajo, mejorar el rendimiento y la fiabilidad de los modelos y ahorrar costes. 

Tomando en cuenta todos los conceptos mencionados, podrás crecer como empresa al automatizar los procesos de trabajo en muchos sentidos. Los MLOps están marcando tendencia y se esperan que sean adoptados a nivel mundial en la medida que las grandes y medianas empresas creen conciencia de su importancia para impulsar el crecimiento de la innovación.