Los equipos de ciencia de datos a menudo enfrentan numerosos desafíos al intentar trasladar sus modelos desde un entorno de desarrollo hasta uno de producción. Este proceso puede encontrarse con obstáculos como la integración de modelos en el entorno de producción del equipo de TI, la necesidad de adecuar el código para cumplir con los estrictos estándares de seguridad y gobernanza de la empresa, y el acceso a datos de calidad para mantener la repetibilidad y reproducibilidad de las tuberías de aprendizaje automático. La falta de una infraestructura de plataforma adecuada y plantillas estandarizadas también complica considerablemente este panorama.
Para mitigar estos problemas, se ha desarrollado una innovadora plataforma que busca facilitar la autogestión mediante la creación de entornos seguros para los equipos dedicados al aprendizaje automático. Esta nueva solución promueve una aceleración en el desarrollo de modelos gracias a sus plantillas predefinidas, un registro centralizado de modelos que fomenta la colaboración y reutilización, y la estandarización de los procesos de aprobación y despliegue, entre otros.
En esta dinámica, diversos roles desempeñan funciones clave dentro del ciclo de vida del aprendizaje automático. El líder del equipo de ciencia de datos, por ejemplo, administra las cuentas para los equipos de desarrollo, regula el acceso y fomenta la estandarización de los procesos de desarrollo y validación. Los científicos de datos se encargan de analizar, desarrollar, evaluar y registrar los modelos en un registro dedicado, mientras que los ingenieros de aprendizaje automático son responsables de la creación y gestión de los procesos de despliegue. Un oficial de gobernanza revisa el rendimiento de los modelos y otorga la aprobación final antes de su implementación. Adicionalmente, los ingenieros de plataforma definen los procesos estándar necesarios y gestionan la infraestructura que soporta el intercambio de artefactos de modelos.
La utilización de esta plataforma trae consigo numerosos beneficios. Principalmente, asegura que cada fase en el ciclo de vida del aprendizaje automático cumpla con los elevados estándares de seguridad y gobernanza organizacionales, reduciendo en gran medida los riesgos asociados. Asimismo, los equipos de ciencia de datos obtienen la autonomía necesaria para realizar tareas críticas como la creación de cuentas y el acceso a recursos sin tener que lidiar con restrictivas limitaciones.
La plataforma automatiza numerosos pasos manuales, lo que permite a los científicos de datos centrar sus esfuerzos en la construcción de modelos y análisis de datos, en lugar de gestionar la infraestructura. El registro centralizado de modelos mejora la colaboración interequipos y proporciona mayor visibilidad, evitando así la duplicación de esfuerzos.
Asimismo, el proceso estandarizado de revisión y uso de modelos facilita una colaboración fluida entre las áreas de ciencia de datos y negocios, permitiendo que los modelos sean evaluados, aprobados y desplegados con rapidez en producción, aportando así un valor considerable a la organización.
Este enfoque integral para gestionar el ciclo de vida del aprendizaje automático a gran escala proporciona beneficios significativos en términos de seguridad, agilidad, eficiencia y alineación interdisciplinaria. Con una arquitectura de múltiples cuentas, esta plataforma permite a diversos roles colaborar de manera eficaz para escalar las operaciones de aprendizaje automático, contribuyendo decisivamente a una implementación más efectiva y ajustada de soluciones de ciencia de datos en el ámbito empresarial.
