Cómo escalar un modelo de IA del piloto a producción con éxito

Escalar un modelo de IA del entorno de pruebas a producción es uno de los mayores retos de la inteligencia artificial en el mundo empresarial. Muchas iniciativas fallan en esta transición. En este post exploramos cómo hacerlo con éxito, sus beneficios y cómo aggity te ayuda a lograrlo.

Pasa de la prueba de concepto al valor real de negocio. Aprende a escalar tu modelo de IA con éxito y evitar los errores más comunes.

A pesar del impacto que tiene la IA en todos los sectores, su implementación conlleva diferentes retos. Uno de los más importantes es el de escalar la IA en producción. Y es que, desplegar la IA a gran escala supone tener que superar retos técnicos, organizativos y estratégicos.

A pesar de los beneficios que puede reportar la IA empresarial, si no se sigue una estrategia de producción IA correcta y no se asume un cambio cultural en la organización la IA en empresas puede resultar un fiasco. Veamos cómo conseguirlo.

¿Qué implica escalar un modelo de IA a producción?

Escalar un modelo de IA a producción significa básicamente llevar un modelo de inteligencia artificial del laboratorio al mundo real de una empresa. Esta escalabilidad IA consiste en integrar un modelo de aprendizaje automático (ML) que ha demostrado su valor en un entorno de pruebas en los sistemas y flujos de trabajo operativos de una organización. De esta forma se pueden manejar las cargas de trabajo del mundo real, mantener su rendimiento y adaptarse a datos que pueden cambiar.

Para que la IA en producción sea exitosa y se traduzca en un despliegue de modelos definitivo y operativo es necesario llevar a cabo diferentes fases. La primera de ellas consiste en evaluar de forma exhaustiva el piloto y prepararlo para la producción. Antes de escalar la IA en producción, es importante validar a fondo el éxito del proyecto piloto.

Esto significa no solo evaluar la precisión del modelo, sino también su robustez ante diferentes tipos de datos, su interpretabilidad y el impacto potencial que puede tener con los objetivos de negocio. Para ello es necesario identificar aspectos como los requisitos para el entorno de producción, el volumen esperado de datos, la latencia máxima permitida para las predicciones o la frecuencia con la que el modelo necesitará ser reentrenado.

Una vez que se hayan validado los requisitos, la segunda fase consiste en diseñar una arquitectura de producción. Se trata de concebir una infraestructura escalable que soporte el modelo de IA.

Esto implica tomar decisiones críticas sobre la infraestructura (ya sea en on-premise como en la nube), la gestión de datos (cómo se almacenarán, accederán y gobernarán los datos), los mecanismos de inferencia y cómo se integrarán los modelos de inteligencia artificial con los sistemas empresariales existentes. La seguridad de los datos y el modelo, así como el cumplimiento de las normativas también tienen que ser consideradas.

La tercera fase supone el desarrollo e implementación de la infraestructura diseñada. Para ello, una vez que se tiene una arquitectura clara, se empiezan a construir y configurar los componentes necesarios. Esto puede implicar la creación de clústeres de cómputo escalables, la implementación de bases de datos de alto rendimiento, la configuración de pipelines de datos automatizados y el despliegue de los servicios de inferencia del modelo en un entorno de producción.

La automatización es clave en esta etapa para una buena estrategia de MLOps (Machine Learning Operations), utilizando herramientas de infraestructura como código (IaC) y orquestación de contenedores (como Kubernetes) para garantizar la consistencia y reducir la probabilidad de errores manuales.

Una vez ejecutadas las fases anteriores, hay que llevar a cabo la última antes de escalar la IA a producción. Este último momento se centra en la monitorización y el mantenimiento continuo. Y es que el despliegue no es el final del proceso, sino el comienzo. Es esencial establecer un sistema de monitoreo robusto que rastree de forma constante el rendimiento del modelo, la calidad y la distribución de los datos de entrada, así como el estado de la infraestructura.

El mantenimiento continuo incluye el reentrenamiento periódico del modelo con nuevos datos, la actualización constante del software y la resolución de cualquier problema o anomalía que pueda surgir. Sin un monitoreo adecuado, incluso el mejor modelo puede degradarse rápidamente.

Beneficios de escalar IA con éxito

El éxito de escalar la IA en producción permitirá multiplicar tanto la operativa interna de la empresa como la propuesta de valor hacia el cliente. Uno de los impactos más notables es la agilidad que adquiere la organización para adaptarse a los cambios del mercado.

La automatización de la IA es una de las grandes ventajas y con ella, las empresas pueden optimizar flujos de trabajo y responder en tiempo real a las variaciones en la demanda, lo que se traduce en una capacidad de reacción ante los diferentes escenarios que puedan aparecer. 

Otro beneficio importante es que gracias a la potenciación de la escalabilidad de la IA se mejora el valor de negocio gracias a que tareas rutinarias y propensas a errores pueden ser automatizadas, liberando a los empleados para que se centren en la realización de actividades de mayor valor estratégico.

Además, la IA permite personalizar la experiencia del cliente de forma precisa, analizando grandes volúmenes de datos para ofrecer recomendaciones, productos o servicios ajustados a las necesidades individuales. Con ello se incrementa la satisfacción y fidelización del cliente y se abre la puerta a nuevas oportunidades de ingresos.

La gran duda que suele aparecer, como ocurre en cualquier proyecto tecnológico es si el retorno de la inversión o ROI se puede medir. La respuesta es afirmativa ya que en el momento en el que se produce un despliegue de modelos se produce, casi de manera inmediata, una importante reducción de los costes operativos y una optimización de los procesos.

Todo eso se traduce en un incremento de los ingresos, así como una reducción de los riesgos ya que la IA contribuye a la reducción de riesgos operativos y financieros al detectar anomalías, fraudes o desviaciones de manera temprana y proactiva. 

Otro beneficio fundamental es la mejora de la competitividad. Las organizaciones que logran escalar la IA en producción son capaces de anticiparse a las tendencias y ofrecer soluciones para la mejora del negocio. La adopción de prácticas como MLOps o el versionado de modelos fomentan la colaboración entre equipos multidisciplinares, acelerando el ciclo de vida de los proyectos y maximizando el impacto de la IA en el negocio.

Capacidades clave del proceso

El éxito en la escalabilidad IA es el resultado de implementar un conjunto de capacidades fundamentales que abarcan herramientas, procesos y una mentalidad organizativa adecuada. Entre estas, MLOps, el versionado robusto y la automatización integral son los pilares esenciales para conseguir que la IA en producción tengan éxito.

En este sentido, MLOps es la piedra angular para operar la IA ya que combina las mejores prácticas de DevOps con las particularidades del ciclo de vida IA. Su objetivo es industrializar el desarrollo y despliegue de modelos de ML, garantizando que el paso del laboratorio a la producción sea fluido, eficiente y repetible. 

LOps proporciona la estructura necesaria para orquestar los complejos pipelines de datos y modelos y facilita el despliegue continuo de modelos, permitiendo que las nuevas versiones o actualizaciones se implementen de manera rápida y confiable, minimizando interrupciones. Además, es crucial para el monitoreo del rendimiento del modelo en tiempo real.

Otra de las capacidades importantes a la hora de escalar la IA en producción es el versionado, que se extiende más allá del simple código. En el contexto de la IA, la complejidad reside en que no solo el código evoluciona, sino también los datos con los que se entrena el modelo y el propio modelo entrenado. Por ello, un sistema de versionado efectivo debe abarcar tres frentes principales: el versionado de código, el de datos y la trazabilidad ante cambios en el rendimiento.

Finalmente, la automatización integral es el motor que impulsa la eficiencia y la escalabilidad IA. Sin automatización, el despliegue y mantenimiento de múltiples modelos a gran escala sería inmanejable y propenso a errores.

Casos de éxito al escalar IA: Industria, retail, salud

Son numerosas las empresas y sectores industriales que ya han logrado mucho éxito en diferentes proyectos de escalabilidad IA. Por ejemplo, en el sector industrial, la IA escalada está impulsando la eficiencia operativa y el mantenimiento predictivo.

Así, las empresas del sector energético ya están empleando modelos de aprendizaje automático para predecir fallos de componentes antes de que ocurran, optimizando los programas de mantenimiento y reduciendo significativamente el tiempo de inactividad no planificado. 

Asimismo, fabricantes de motores de aviación están empleado la IA para optimizar la eficiencia los mismo. En este caso, se recogen datos que proporcionan los aviones en cada vuelo y a continuación utilizan la IA para analizar patrones de rendimiento y predecir cuándo se necesita mantenimiento. Con ello no sólo se pretende mejorar la seguridad, sino también reducir el consumo de combustible y extender la vida útil de los componentes.

Otro sector de los más avanzados en el uso de la IA empresarial es el del retail. En estos casos, el despliegue de modelos se centra en mejorar la experiencia del cliente, así como la gestión más eficiente de los inventarios.

Amazon es el paradigma en este sentido y ha centrado sus modelos de Inteligencia Artificial en sus sistemas de recomendación, que sugieren productos a los clientes basándose en su historial de compras y navegación, son un motor clave de sus ventas. El avance de la multinacional en este aspecto es brutal ya que es capaz de procesar datos de millones de usuarios en tiempo real, entrenar y actualizar modelos con una frecuencia increíblemente alta, y desplegar predicciones con baja latencia. Su infraestructura de IA a gran escala también impulsa la optimización de la cadena de suministro, la gestión de almacenes robotizados y la personalización de la publicidad.

Finalmente, el último de los sectores que más se está aprovechando de escalar la IA en producción es el de la salud. En este caso se está empleando para analizar imágenes médicas y detectar patologías con alta precisión y rapidez. Asimismo, se emplea para optimizar la asignación de camas, recursos y personal, mejorando la eficiencia operativa y reducir los errores médicos, los tiempos de espera y costes operativos. En definitiva, uno de los objetivos principales en el despliegue de modelos es el de mejorar la atención al paciente.

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Escalar la IA en producción no es una tarea sencilla y requerirá la ayuda de un partner especializado que acompañe durante todo el proceso. En aggity somos especialistas en integrar de forma efectiva los modelos de Inteligencia Artificial en las operaciones diarias de cualquier empresa para generar un impacto real y sostenible en la operativa de cualquier compañía.
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