En un panorama digital en constante evolución, las soluciones basadas en datos son cruciales para que las empresas sigan siendo competitivas. Una gran empresa alemana de transportes reconoció la necesidad de explotar su potencial en análisis de datos e inteligencia artificial. Ya tenían varios casos de uso de ML en fase de prototipo, pero carecían de las herramientas y los procesos adecuados para implantarlos con éxito en la producción. Para hacer frente a este reto, organizamos un taller de MLOps.

Nuestro taller de MLOps tenía como objetivo crear un entendimiento común de MLOps y apoyar el futuro desarrollo de casos de uso. Analizamos en profundidad los retos del aprendizaje automático en producción y desarrollamos enfoques de solución. En el taller, presentamos a los participantes un marco integral que incluye tanto herramientas como procesos para estandarizar el aprendizaje automático en producción.

Al principio, presentamos una definición clara de MLOps y explicamos en qué se diferencia de DevOps y DataOps. Hablamos de las distintas funciones y tareas y mostramos cómo deben estructurarse los equipos en una gran organización para trabajar juntos de forma eficaz.

Un aspecto importante fue la creación de una arquitectura objetivo que cubriera todo el ciclo de vida del aprendizaje automático. Describimos las herramientas necesarias para la implementación y mostramos cómo realizar mejoras incrementales para alcanzar el estado objetivo. Al hacerlo, pusimos de relieve aspectos empresariales e hicimos hincapié en la importancia de empezar pronto y aplicar soluciones sencillas.

Además, presentamos a los participantes el ML Canvas como marco para estructurar sus proyectos de aprendizaje automático. Nos sumergimos en cada paso del ciclo de vida del ML, empezando por la exploración de datos y terminando con la monitorización de modelos. Enseñamos las mejores prácticas y técnicas para que todo el proceso sea eficiente y produzca resultados de alta calidad.

Tras completar el taller de MLOps, los participantes estaban bien equipados para implantar con éxito el aprendizaje automático en la producción. Conocían a fondo los retos y los enfoques de solución de MLOps y disponían de un marco para implementar casos de uso de ML de forma estandarizada.

Ahora, la empresa de transportes podía asentar sus casos de uso de ML sobre una base sólida y aprovechar al máximo las decisiones basadas en datos. Al implantar MLOps, pudieron aumentar la eficiencia, reducir los errores y mejorar la escalabilidad de sus aplicaciones de ML. Pudieron poner sus modelos en producción más rápidamente y acortar el tiempo de comercialización de nuevas funciones. Esto les permitió obtener una ventaja competitiva y deleitar a sus clientes con soluciones innovadoras.

Además, el taller de MLOps permitió mejorar la colaboración dentro de la empresa. Al comprender claramente las funciones y tareas relacionadas con el ML en producción, los equipos pudieron colaborar de forma más eficaz y mejorar la comunicación. Esto condujo a una integración más fluida de las tecnologías de ML en los procesos empresariales existentes y permitió una colaboración fluida entre los científicos de datos, los desarrolladores y el equipo de operaciones.

Durante el taller, también señalamos la perspectiva a largo plazo de la implantación de MLOps. Hicimos hincapié en la importancia de la mejora continua y formulamos recomendaciones sobre cómo la empresa puede seguir optimizando la solución desarrollada. Esto incluye la revisión periódica de los procesos, la evaluación de nuevas herramientas y tecnologías, y la adaptación de la estructura organizativa para seguir el ritmo de los cambiantes requisitos del ciclo de vida del ML.

¿Siente curiosidad? Permítanos mostrarle lo que nos diferencia de otras empresas y cómo podemos ayudarle a alcanzar sus objetivos.