La verdadera prueba de la IA comienza tras el despliegue. Los modelos cumplen con datos en vivo, cambios en el comportamiento del cliente, mayor demanda y condiciones operativas difíciles de reproducir durante el desarrollo. El rendimiento puede degenerar silenciosamente mientras aumentan los costes y riesgos.
Sin la disciplina adecuada de ingeniería y operación, la IA prometedora puede volverse poco fiable, cara o difícil de escalar. Concentrix soporta todo el ciclo de vida de la producción, desde la preparación y despliegue de los datos hasta la monitorización y optimización, por lo que los modelos siguen funcionando a medida que cambian las condiciones.
Despliega IA lista para producción más rápido
Mantener la precisión y fiabilidad del modelo
Detectar deriva antes de que afecte a los resultados
Escalar las operaciones de IA de forma más eficiente
Ampliar el valor de la inversión en IA
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Preparar, estructurar, enriquecer y etiquetar los modelos de datos necesarios para funcionar con precisión y fiabilidad en el desarrollo y la producción.
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Diseñar y desplegar modelos utilizando prácticas repetibles que apoyen liberaciones fiables, operaciones eficientes y cambios futuros.
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Supervisar y gestionar los datos de producción que alimentan a los sistemas de IA para que los problemas puedan identificarse y abordarse antes de que el rendimiento del modelo se vea afectado.
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Prueba el rendimiento de los modelos, identifica las condiciones de deriva o cambios y realiza los ajustes necesarios para mantener la fiabilidad y los resultados.
Liderazgo de pensamiento e investigación para servir de inspiración a experiencias innovadoras
La ingeniería de modelos de IA abarca el trabajo necesario para preparar datos, desarrollar, desplegar, operar, evaluar y mejorar los modelos de IA en producción. Conecta la ciencia de datos con las disciplinas de ingeniería y operativas, de modo que los modelos funcionan de forma fiable más allá de la fase piloto. El enfoque no está solo en la precisión del modelo, sino también en la escalabilidad, la resiliencia, el coste, la gobernanza y el impacto empresarial.
El desarrollo de modelos se centra en seleccionar métodos, entrenar modelos, probar el rendimiento y refinar los resultados. MLOps proporciona las prácticas y tecnologías necesarias para desplegar, versionar, monitorizar, gobernar y actualizar esos modelos de forma fiable. El desarrollo crea el modelo. MLOps crea un ciclo de vida de producción repetible que le permite operar de forma segura y seguir funcionando a medida que cambian las condiciones.
El rendimiento puede disminuir cuando los datos reales, el comportamiento del usuario, los productos, los mercados o los procesos difieren de las condiciones utilizadas para la formación y las pruebas. Las canalizaciones de datos también pueden fallar, las dependencias pueden cambiar o la retroalimentación puede revelar debilidades que no eran visibles en el piloto. Se necesita un seguimiento y evaluación continuos para detectar estos cambios y determinar la respuesta adecuada.
La monitorización debe abarcar la calidad y deriva de los datos, la precisión del modelo, la latencia, la disponibilidad, el coste, el sesgo, la seguridad, el comportamiento del usuario, las sobreescrituras y los resultados empresariales. Las medidas exactas dependen del modelo y de su riesgo. Existen umbrales claros, la propiedad y los procedimientos de respuesta son esenciales, para que los equipos sepan cuándo investigar, reentrenar, ajustar, restringir o retirar un modelo.
Las operaciones de datos de IA gestionan el flujo continuo, la preparación, el etiquetado, la validación y la calidad de los datos utilizados por los sistemas de IA de producción. A diferencia de la preparación de datos de entrenamiento único, soporta modelos a medida que llega nueva información y cambian las condiciones. Ayuda a garantizar que los modelos y agentes sigan recibiendo contexto relevante y fiable a lo largo de su ciclo de vida operativo.
No existe un horario universal. La frecuencia debe reflejar la rapidez con la que cambian los datos subyacentes y el entorno empresarial, el impacto del modelo, la deriva observada, las expectativas regulatorias y el coste del error. La evaluación puede ser continua o basada en eventos. La reformación debe producirse cuando la evidencia demuestre que es necesaria, no simplemente porque haya llegado una fecha fija.
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