En la actualidad, muchas compañías están apostando por soluciones basadas en machine learning para tratar de reducir costes, optimizar procesos o para generar un valor añadido al cliente final.

Cuando pensamos en implementar una solución de machine learning, tendemos a simplificar el proceso, imaginando un flujo relativamente lineal: recopilar y analizar datos, entrenar un modelo y finalmente, una vez se consigue un buen resultado, simplemente lo ponemos en funcionamiento para empezar a generar valor. ¿Es esto así?

Crear un modelo es solo el comienzo

La realidad nos hace poner los pies sobre la tierra y darnos cuenta de que una vez tenemos un modelo prometedor, todavía nos queda una lista de cuestiones a tener en cuenta, por ejemplo:

• ¿Cómo voy a ejecutar el modelo? ¿Será una inferencia batch o en tiempo real?
• ¿Qué requisitos de latencia y disponibilidad tengo? ¿Cómo voy a asegurar la escalabilidad del sistema?
• ¿Cómo voy a monitorizar mi modelo (o modelos) para entender si todo está funcionando bien?
• En caso de que algo falle, ¿cómo puedo resolver el problema cuanto antes?
• ¿Como puedo reentrenar el modelo de forma ágil?

A todo esto se suman consideraciones regulatorias. Por ejemplo, la EU AI Act exige, en ciertos casos de uso, mantener un registro histórico de predicciones, garantizar la explicabilidad del modelo, y otros requisitos importantes a tener en cuenta.

¿Qué podemos hacer al respecto?

Aquí es donde el desarrollo de software tradicional puede servirnos de guía. Hoy nadie se sorprende al ver perfiles DevOps en proyectos de software, utilizando metodologías específicas y herramientas que automatizan tareas clave como la integración y el despliegue continuo.

Inspirado en DevOps, nace MLOps (Machine Learning Operations), que une metodología y herramientas para gestionar de forma robusta todo el ciclo de vida de los modelos de machine learning. MLOps nos ayuda a poner en producción estos modelos de manera fiable, reproducible y escalable.

En esto no estamos solos, hoy en día existe una amplia variedad de herramientas que facilitan la implementación de MLOps, desde soluciones de los principales proveedores de cloud hasta herramientas comerciales y proyectos open source.

La importancia de los perfiles especializados

Implementar MLOps no es solo una cuestión de herramientas, sino de conocimiento experto y capacidades técnicas. El diseño, la implementación y el mantenimiento de los flujos de trabajo, la infraestructura y los mecanismos de control requieren habilidades especializadas que van más allá de lo que tradicionalmente se espera de un científico de datos, un data engineer o un ingeniero de software.

Dependiendo de la estructura organizativa, este rol puede estar cubierto por arquitectos de soluciones de IA, o materializarse en perfiles específicos como el de MLOps Engineer o Machine Learning Engineer. Estos profesionales actúan como puente entre ciencia de datos, ingeniería de datos, DevOps e infraestructura, asegurando que los modelos no solo funcionen en un notebook, sino que escalen y se mantengan de forma fiable en producción.

Los pilares de MLOps

Aunque cada proyecto y cada organización tienen sus particularidades, hay ciertos pilares que deberían guiar cualquier estrategia de MLOps para que los modelos no se queden en la fase experimental y realmente generen impacto en producción. Estos son:

1. Automatización

En muchos proyectos de machine learning, las tareas se realizan de forma manual, lo que limita enormemente la velocidad y la estandarización de procesos, además de introducir un componente elevado de probabilidad de error humano.

Con MLOps, buscamos automatizar gran parte del ciclo de vida del modelo a través de:

• Pipelines de entrenamiento y validación, que orquestan pasos complejos como la limpieza de datos, el entrenamiento, la evaluación de métricas y el empaquetado del modelo.
• CI/CD adaptado a machine learning, para que cualquier cambio en datos, código o configuración pueda pasar automáticamente por un flujo de tests, validaciones y despliegue automatizado.
• Gestión de versiones de datos, código y modelos, permitiendo la trazabilidad total y la capacidad de reproducir cualquier resultado.

2. Observabilidad

“Lo que no se mide, no se controla”, esto es lo que fundamenta la decisión de añadir capas de observabilidad a nuestras soluciones para tener visibilidad completa sobre lo que está ocurriendo —tanto en el desarrollo como en producción.

La observabilidad en MLOps se aplica en dos dimensiones principalmente:

• Durante el desarrollo, permite comparar fácilmente versiones de modelos, analizar resultados experimentales, reutilizar componentes (datasets, transformaciones, arquitecturas) y facilitar la colaboración entre equipos.
• En producción, nos referimos a la monitorización del comportamiento del sistema en tiempo real: latencia, errores, uso de recursos de infraestructura, costes, data drift, model drift, y otras señales críticas.

Sin observabilidad, no hay forma de entender ni mejorar un sistema de machine learning en producción.

3. Mejora continua

En entornos reales, los datos cambian, los usuarios evolucionan y el contexto de negocio se transforma. Un modelo que hoy funciona bien puede volverse obsoleto mañana. Por eso, uno de los principios más importantes de MLOps es establecer un ciclo de mejora continua.

Esto implica:

• Detectar automáticamente cambios significativos en los datos (data drift) o en el rendimiento del modelo (performance drift).
• Definir criterios objetivos para decidir cuándo es necesario reentrenar o ajustar un modelo.
• Integrar estos procesos dentro de los flujos automatizados, asegurando que el sistema evoluciona de forma ágil, controlada y medible.

La mejora continua permite que el sistema de IA se mantenga alineado con el negocio, adaptándose a cambios y maximizando su impacto en el tiempo.

Conclusión

Desarrollar un modelo de machine learning preciso es solo una parte del camino. Para que una solución basada en inteligencia artificial aporte valor real, es imprescindible gestionar adecuadamente todo su ciclo de vida.

MLOps surge como respuesta a esta necesidad, aportando una visión integral que combina automatización, observabilidad y mejora continua. Estos pilares permiten transformar prototipos en sistemas sólidos, reproducibles y adaptables a un entorno en constante cambio.

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Referencias:

https://ml-ops.org/content/mlops-principles

https://arxiv.org/pdf/2205.02302