Los equipos de ciencia de datos se enfrentan constantemente a desafíos significativos al intentar trasladar sus modelos desde el entorno de desarrollo a la producción. Este proceso es complicado por las dificultades de integrar los modelos en el entorno de producción del equipo de TI, la necesidad de ajustar el código de ciencia de datos para adherirse a los estándares de seguridad y gobernanza corporativos, el acceso limitado a datos de calidad de producción y el reto de mantener tanto la repetibilidad como la reproducibilidad de las tuberías de aprendizaje automático. La falta de una infraestructura de plataforma adecuada y de plantillas estandarizadas exacerba aún más estos problemas.
Para abordar estos retos, ha surgido una nueva plataforma diseñada para fomentar la autogestión y proporcionar entornos seguros para los equipos de aprendizaje automático. Esta plataforma promueve el desarrollo rápido de modelos a través de plantillas predefinidas, establece un registro centralizado de modelos para mejorar la colaboración y la reutilización, y estandariza los procesos de aprobación y despliegue de modelos.
Dentro de este marco, varios roles clave juegan un papel importante en el ciclo de vida del aprendizaje automático. El líder del equipo de ciencia de datos se encarga de gestionar las cuentas de los equipos de desarrollo, regular el acceso y fomentar procesos estandarizados de desarrollo y aprobación. Los científicos de datos analizan los datos, desarrollan y evalúan los modelos, y los registran en un registro dedicado. Por su parte, los ingenieros de aprendizaje automático son responsables de desarrollar y controlar los procesos de despliegue de modelos, mientras que un oficial de gobernanza revisa el rendimiento de los modelos y da la aprobación final para su implementación. Además, los ingenieros de plataforma definen procesos estandarizados y gestionan la infraestructura necesaria para compartir artefactos de modelos.
Los beneficios de esta plataforma son múltiples. En primer lugar, garantiza que cada paso del ciclo de vida del aprendizaje automático cumpla con los estándares de seguridad y gobernanza de la organización, reduciendo así el riesgo considerablemente. Asimismo, los equipos de ciencia de datos obtienen la autonomía necesaria para crear cuentas y acceder a recursos de aprendizaje automático, minimizando las frecuentes limitaciones de recursos que obstaculizan su trabajo.
La automatización de muchos de los pasos manuales permite a los científicos de datos concentrar sus esfuerzos en la construcción de modelos y el análisis de datos, en lugar de la gestión de la infraestructura. Este proceso se complementa con un registro centralizado de modelos que mejora la colaboración interequipos y aumenta la visibilidad de los modelos desarrollados, reduciendo la duplicación de esfuerzos.
El enfoque estandarizado para la revisión y uso de modelos facilita la colaboración entre las funciones de ciencia de datos y negocios, permitiendo que los modelos sean evaluados, aprobados y desplegados rápidamente en producción. Esto resulta esencial para aportar valor a la organización de manera ágil.
El enfoque integral de esta plataforma para gobernar el ciclo de vida del aprendizaje automático a gran escala genera beneficios significativos en términos de seguridad, agilidad, eficiencia y alineación entre funciones. Diseñada con una arquitectura de múltiples cuentas, permite una colaboración efectiva entre diversos roles, contribuyendo así a una implementación más eficaz y adaptativa de soluciones de ciencia de datos en el ámbito empresarial.
