Cada vez más empresas sois conscientes de que el aprendizaje automático proporciona un gran valor para vuestros modelos de negocios.

Así, organizaciones públicas y privadas habéis adoptado estrategias basadas en datos en las que se aplican algoritmos de aprendizaje automático que apoyan las decisiones comerciales u operativas. Pero no hay que descuidar la seguridad y la eficiencia a la hora de llevar estas soluciones de IA a vuestras organizaciones.

El ciclo de vida general del aprendizaje automático tiene una estructura común basada en cuatro componentes clave: desarrollo, implementación, monitoreo y gobernanza de modelos.

Componentes de la gobernanza de modelos de IA

Procesamiento de las predicciones: Las plataformas de Inteligencia Artificial suelen admitir la generación de predicciones en tiempo real, por lotes o ambos, según los requisitos de negocio. Al tomar una decisión, es esencial tener en cuenta las necesidades de calidad de datos de la organización y la capacidad de respuesta/latencia del sistema.

Inventario de modelos: Un plan para el versionado de modelos, tener una ruta coherente y automatizada para poner todos los modelos en producción y saber con qué frecuencia se actualizan los modelos ayuda a reducir los problemas con los modelos heredados o antiguos.

Modelo de gobierno y gestión de riesgos: En entornos regulados, la capacidad de auditar el sistema es esencial. Es necesario crear controles durante todo el ciclo de vida del modelo, como la recopilación y la conservación de metadatos detallados; la documentación del linaje de los datos; el establecimiento de tests; y el control de versiones de archivos y modelos.

Monitoreo de modelos: Para que los modelos permanezcan efectivos en el tiempo, deben monitorearse durante todo su ciclo de vida; es decir, desde el momento de la puesta en producción hasta que se retiran o actualizan con nuevas versiones. Esto reduce el riesgo de usar modelos sesgados en entornos de producción y también ayuda a minimizar el tiempo necesario para detectar y solucionar errores.

Problemas de las empresas en la aplicación de modelos de aprendizaje automáticos

Los componentes de desarrollo, monitoreo y gobierno del modelo son complejos y representan auténticos desafíos, pero es la fase de implementación del modelo (o "puesta en producción") la que trae de cabeza a más organizaciones.

Tanto es así que un informe reciente de IBM indica que el 87 % de los proyectos de ciencia de datos nunca llegan a producción. ¿Cuáles son las principales razones?

• Falta de experiencia para la implementación necesaria en la organización.

• El desafío de la interacción entre perfiles científicos, IT y de negocio.

• Los requisitos en la implementación adoptados por varios implicados no son factibles para otros.

• No hay una plataforma escalable y resistente a fallos.

• Acuerdos de nivel de servicio que no pueden asumirse por los responsables técnicos.

En este contexto, en Telecable resaltamos la necesidad de crear un sistema de IA que tenga en cuenta los requisitos de todas las partes interesadas, incluyendo los equipos de cumplimiento, negocio e incluso el cliente final.

Es determinante también seleccionar las herramientas apropiadas para la implementación del modelo teniendo en cuenta las necesidades de predicción y la seguridad del despliegue.

Y siempre conviene realizar pruebas exhaustivas de validación y documentación de los modelos y disponer de planes de contingencia a los que se pueda recurrir si surgen problemas de producción.

Con todo ello, la Inteligencia Artificial se convertirá en vuestra gran aliada para obtener valor gracias al uso de herramientas y prácticas basadas en el análisis avanzado de datos. Y en Telecable podemos ayudaros a implantar con éxito las soluciones más adecuadas para vuestra empresa a través de nuestro equipo especializado BAI Analytics.

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