Los equipos de ciencia de datos se enfrentan a múltiples obstáculos al intentar trasladar sus modelos desde entornos de desarrollo a entornos de producción. Estos desafíos incluyen la integración de modelos en el sistema de TI de la empresa, la adaptación a los estándares de seguridad y gobernanza, el acceso a datos de calidad y la garantía de reproducibilidad en los procesos de aprendizaje automático. La falta de infraestructura adecuada y plantillas estandarizadas empeora esta situación.
Para mitigar estos problemas, se ha implementado una nueva plataforma de autogestión que proporciona entornos de trabajo seguros para los equipos de aprendizaje automático. Esta solución acelera el desarrollo de modelos ofreciendo plantillas predefinidas, un registro centralizado de modelos para fomentar la colaboración, y estándares claros para la aprobación y despliegue de modelos.
En este ecosistema, los roles clave en los ciclos de vida del aprendizaje automático están claramente definidos. El líder del equipo de ciencia de datos controla las cuentas de los equipos de desarrollo y garantiza procesos estandarizados. Los científicos de datos analizan, desarrollan y registran modelos, que son posteriormente desplegados por los ingenieros de aprendizaje automático. Un oficial de gobernanza supervisa el rendimiento de los modelos, dando su aprobación para pasar a producción. Finalmente, los ingenieros de plataforma gestionan la infraestructura y los procesos estandarizados necesarios para compartir modelos de manera eficiente.
Los beneficios de esta plataforma son evidentes. Asegura que cada etapa en el ciclo de vida del aprendizaje automático cumpla con los estándares de seguridad y gobernanza, reduciendo así riesgos potenciales. Además, otorga autonomía a los equipos de ciencia de datos para que puedan gestionar sus recursos, minimizando las restricciones operativas.
La automatización de tareas rutinarias permite a los científicos de datos centrar sus esfuerzos en el desarrollo de modelos y la extracción de conocimiento, en lugar de la gestión de infraestructura. Paralelamente, un registro centralizado de modelos facilita la colaboración y visibiliza el trabajo desarrollado, evitando duplicaciones y optimizando recursos.
Este proceso estandarizado no solo agiliza la revisión y uso de modelos, sino que también mejora la colaboración entre áreas de ciencia de datos y negocios, permitiendo una rápida evaluación, aprobación y despliegue, clave para añadir valor a la organización.
En resumen, la plataforma ofrece un enfoque integral para escalar el aprendizaje automático, mejorando la seguridad, agilidad y eficiencia. Con una arquitectura de múltiples cuentas, permite la colaboración efectiva entre roles diversos, facilitando una implementación más adaptativa y efectiva de soluciones de ciencia de datos en las empresas.
