Los equipos de ciencia de datos a menudo enfrentan desafíos significativos al intentar llevar sus modelos desde entornos de desarrollo hasta el ámbito de producción. Estos obstáculos incluyen dificultades para integrar los modelos en los sistemas de producción gestionados por equipos de TI, la necesidad de ajustar el código para cumplir con los estrictos estándares de seguridad y gobernanza corporativa, y asegurar el acceso a datos de calidad de producción. Además, mantener la repetibilidad y reproducibilidad de las tuberías de aprendizaje automático es otro reto crucial que enfrentan. La falta de una infraestructura de plataforma adecuada y plantillas estandarizadas complica aún más este proceso.
Para superar estos retos, se ha introducido una nueva plataforma que promueve la autogestión y proporciona ambientes seguros para los equipos de aprendizaje automático. Esta plataforma facilita el desarrollo de modelos a través de plantillas predefinidas, y establece un registro centralizado que fomenta la colaboración y la reutilización de modelos, al tiempo que estandariza los procesos de aprobación y despliegue.
En este sistema, varios roles juegan un papel esencial en el ciclo de vida del aprendizaje automático. El líder del equipo de ciencia de datos gestiona las cuentas de desarrollo, regula el acceso y promueve la estandarización en los procesos de desarrollo y aprobación. Los científicos de datos son responsables de realizar análisis, desarrollar y evaluar modelos, y registrar sus modelos en un repositorio central. Por otro lado, los ingenieros de aprendizaje automático desarrollan y controlan los procesos de implementación, mientras que los oficiales de gobernanza son los encargados de revisar el rendimiento de los modelos y aprobar su uso en producción. Los ingenieros de plataforma, por su parte, definen procesos estándar y gestionan la infraestructura necesaria para compartir artefactos de modelos.
Entre los beneficios de esta plataforma se encuentra la garantía de que cada etapa del ciclo de vida del aprendizaje automático cumple con los estándares de seguridad y gobernanza de la organización, lo que reduce considerablemente el riesgo. Además, proporciona a los equipos de ciencia de datos la autonomía necesaria para crear cuentas y acceder a los recursos de aprendizaje automático, reduciendo las limitaciones de recursos.
La automatización de muchos pasos manuales permite a los científicos de datos centrarse en la construcción de modelos y en la obtención de conocimientos a partir de datos, en lugar de gestionar la infraestructura. Esto se complementa con un registro centralizado de modelos, que mejora la colaboración interequipo y aumenta la visibilidad de los modelos desarrollados, reduciendo la duplicación de esfuerzos.
El proceso estandarizado para revisar y utilizar modelos facilita la colaboración entre las áreas de ciencia de datos y de negocios, permitiendo la rápida evaluación, aprobación y despliegue de modelos en producción, lo que es esencial para aportar valor a las organizaciones.
Este enfoque integral de gestión del ciclo de vida del aprendizaje automático a una escala amplia ofrece beneficios significativos en términos de seguridad, agilidad, eficiencia y alineación funcional. La plataforma, diseñada con una arquitectura de múltiples cuentas, permite una colaboración eficaz entre diferentes roles, contribuyendo a una implementación de soluciones de ciencia de datos más efectiva y adaptativa dentro del ámbito empresarial.
