El Machine Learning Operations o MLOps se refiere al uso de aprendizaje automático por parte de los equipos de desarrollo/operaciones (DevOps) en las organizaciones de la manera más ágil y eficaz posible. El MLOps es una de las nuevas tendencias en Big Data, que se basa principalmente en ofrecer un conjunto de mejores prácticas para que las empresas ejecuten la IA con éxito. El MLOps es un campo que podríamos denominar como novedoso, sobre todo porque la inteligencia artificial en el ámbito empresarial no se ha empezado a utilizar hasta hace poco y no se ha necesitado la optimización de sus procesos hasta ahora. ¿Quieres saber qué es?, ¿por qué debes de empezar a aplicarla?, ¿qué debes de tener en cuenta y cuál es su proceso? Aquí te lo cuento todo.

Llevamos algunos años experimentando un crecimiento importante en todo lo relacionado con la recopilación de datos para su uso analítico. Este, cada vez más, se está aplicando al campo de la inteligencia artificial. Esto conlleva un cambio en los procesos tecnológicos y en las arquitecturas empresariales, ya que son necesarias nuevas tecnologías para abordar los retos que trae esta nueva tendencia.

El crecimiento del volumen de datos y la necesidad de utilizar nuevas tecnologías para el desarrollo de modelos analíticos está haciendo que existan ineficiencias en la gestión del ciclo de vida del dato y de los modelos analíticos, así como en el desarrollo de aplicaciones relacionadas, como por ejemplo la dependencia que tienen los equipos de analytics de los de data para que les pasen los datos necesarios; la falta de capacidad y arquitectura empresarial para abordar todo el ciclo de vida del dato; la dificultad de encontrar el dato apropiado ante tal repositorio; y la baja calidad de los datos por norma general, entre muchas otras.

Para poder agilizar el desarrollo de aplicaciones que sirvan para solventar estos problemas, es necesario trabajar sobre tres pilares básicos que son:

• Los datos. Cómo los gestionamos y gobernamos.
• Los modelos analíticos. El desarrollo, gobierno y gestión de estos modelos.
• Las aplicaciones. El modo tradicional de implementar funcionalidades dentro de las arquitecturas empresariales.

MLOps se presenta como un enfoque importantísimo para solucionar todos estos problemas que te he mencionado anteriormente, además de ser una manera de ayudar en el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial ágil y que aporten valor al negocio de manera rápida, siendo las bases de una compañía Data & AI Driven.

Vamos a ver qué es exactamente MLOps.

Qué es MLOps.

Tras el ‘boom’ de la IA en el año 2012, al ganar un concurso un investigador que logró el reconocimiento de imágenes mediante el machine learning, esta disciplina se extendió rápidamente. En la actualidad, su uso es mucho más generalizado, llegando la inteligencia artificial a nuestro día a día, como el traducir al instante una página web, enrutar automáticamente las llamadas del servicio de atención al cliente de una empresa, e incluso, ayudar a leer las radiografías en los hospitales, entre otras muchas cosas más.

La gran utilidad que tiene el ML en cualquier campo de la vida y los negocios va a hacer que se convierta en algo tan común como una aplicación de software. Es por eso, que será necesario que su ejecución sea lo más simple posible.

Hace una década, como ya te adelanté, DevOps se creó como una forma de que pudieran trabajar de manera conjunta los desarrolladores de software (los Devs) y los equipos de operaciones de IT (los Ops). Ahora, lo que se incorpora es el machine learning y por tanto, un nuevo equipo de trabajo: los data scientists.

MLOps permite la colaboración y comunicación entre todos los implicados en el ciclo de vida del desarrollo de analítica avanzada. Aquí se incluiría desde los usuarios de negocio, hasta los Data Scientists y las personas de operaciones de IT necesarias para el desarrollo de los modelos analíticos, provocando la agilización del proceso completo.

Estos, seleccionan conjuntos de datos y crean modelos de inteligencia artificial que los analizan, para luego ejecutarlos a través de los modelos creados, de manera disciplinada y automatizada.

El MLOps origina, sobre todo, un enfoque útil para la creación y la calidad de las soluciones de inteligencia artificial y machine learning. Al adoptar un enfoque de MLOps, los data scientists y los ingenieros de machine learning pueden colaborar y aumentar el ritmo de desarrollo y producción de modelos, mediante la implementación de prácticas de integración continuas, con la monitorización, la validación y la gobernanza adecuados de los modelos de ML.

Ya tienes una idea de qué es, pero seguro que te preguntarás por qué son necesarios. Pues no te muevas que te lo explico.

Por qué son necesarios los MLOps.

Muy sencillo, porque llevar a cabo un proceso de machine learning conlleva muchos pasos muy complejos, como la ingesta de datos, su preparación, el entrenamiento de modelos y su ajuste e implementación, la supervisión de estos modelos, su explicabilidad y mucho más. Además, tienen que coordinarse especialistas en ciencia de datos e ingenieros de ML. Por último, todo ello requiere de un severo rigor operativo para mantener todos estos procesos sincronizados y trabajando a la par. MLOps abarca todo este ciclo con el fin de que el proyecto llegue a buen puerto lo más rápidamente posible.

Puedo resumirte por qué debes desarrollar esta práctica a través de estos dos motivos:

1. El número de modelos de analítica avanzada está en continuo crecimiento. Desde hace unos años la mayoría de las compañías han empezado a desarrollar modelos cuyo retorno de inversión se ha demostrado, lo que ha llevado a que cada vez se quieran aplicar técnicas avanzadas de análisis de datos a más ámbitos de negocio. Esto conlleva a que sea necesario desarrollar cada vez más modelos.
2. Los modelos, una vez puestos en producción, suelen perder precisión. Esto es debido a que se han entrenado con un conjunto de datos que representaban el estado de la realidad pasada. Según va evolucionando ésta, los datos van cambiando lo que hace que el acierto del modelo vaya reduciéndose. Esta situación se soluciona reentrenando el modelo con nuevos datos.

Estos dos motivos hacen que sea totalmente necesario agilizar el ciclo de vida de los modelos analíticos, el cual va desde la concepción del modelo a través de la toma de requisitos de negocio, hasta el despliegue y monitorización de este modelo en producción. Vamos ahora a ver cuáles son sus principales beneficios.

Cuáles son los beneficios de MLOps.

Los principales beneficios son:

• Eficiencia. MLOps permite lograr un desarrollo de modelos de ML más rápido, de mayor calidad y una implementación y producción más ágiles.
• Escalabilidad. Se pueden supervisar, controlar, administrar y monitorizar miles de modelos para la integración, la entrega y la implementación continua. Específicamente, MLOps brinda reproducibilidad de las canalizaciones de ML, lo que permite una colaboración más estrecha entre los equipos de datos, reduce los conflictos con los desarrolladores e IT, y acelera la velocidad de lanzamiento.
• Reducción de riesgos durante la validación de modelos (reducir la inversión en tiempo y dinero en modelos que no van a ser útiles).
• Constante evolución de los modelos. A través de la monitorización y los datos, se consigue que los modelos evolucionen de forma continua, mejorando la eficacia de los sistemas de IA.

Sin embargo, debes de tener en cuenta una serie de cosas antes de ponerte a usar MLOps:

• Debes de cuidar mucho la calidad de tus datos, es decir, tener muy presente de dónde vienen, su calidad, si son fiables, etc.
• Entender que al cabo del tiempo los modelos van perdiendo calidad y se degradan.
• La localidad de los datos en el momento que se están entrenando.

Como has visto, el desarrollo de modelos analíticos requiere muchas tareas y dependencias que añaden complejidad y retraso. El objetivo de MLOps no es otro que eliminar todas esas complejidades, con el fin de que el Data Scientist pueda trabajar de forma más eficiente, aportando valor real al negocio en un periodo de tiempo más corto. Todo ello, a través de automatizaciones de procesos y/o simplemente, organizando los procesos de manera más ágil.

Las automatizaciones están ayudando a cambiar los procesos empresariales, y en algo tan complejo como es la inteligencia artificial, estas son la clave para que dicha IA sea realmente útil. La mejor opción; apoyarse en profesionales con experiencia y compañías que te acompañen en el complicado camino que supone el machine learning y la inteligencia artificial. ¿Hablamos?