MLOps (operaciones de aprendizaje automático) identifica un conjunto de técnicas que combinan el aprendizaje automático (Machine Learning o ML) con las operaciones de TI (Ops). El objetivo principal de esta integración es automatizar, monitorear y reutilizar modelos de aprendizaje automático para maximizar su eficiencia y prolongar su ciclo de vida, transformándolos en herramientas más valiosas y colaborativas.
Según el Software Engineering Institute de la Universidad Carnegie Mellon, MLOps se sitúa en la intersección del aprendizaje automático, DevOps y la ingeniería de datos, con el objetivo de hacer que los sistemas de aprendizaje automático sean más confiables, escalables y mantenibles.
Por su parte, la Universidad de Harvard lo describe como un enfoque sistemático que considera las preocupaciones operativas en el despliegue de aplicaciones de aprendizaje automático, incluyendo la automatización del despliegue y el mantenimiento de aplicaciones a escala.
Existen numerosas herramientas diseñadas para gestionar y optimizar los procesos de aprendizaje automático. A continuación, presentamos diez de ellas, seleccionadas por su capacidad para atender las necesidades más diversas de las organizaciones.
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Los objetivos de los MLOps
Los MLOps están diseñados para facilitar el uso de procesos de aprendizaje automático, con el objetivo de crear modelos capaces de aprender de los datos y tomar decisiones más informadas y fundamentadas.
Estas herramientas permiten gestionar todo el ciclo de vida de los modelos, desde su creación hasta su puesta en producción y monitoreo continuo. Entre sus características principales destacan:
- Automatización: Reducen al mínimo la necesidad de intervención humana en la creación, entrenamiento, distribución y monitoreo de los modelos.
- Colaboración: Fomentan el trabajo conjunto entre científicos de datos y otros profesionales implicados en el desarrollo de los modelos.
- Monitoreo: Evalúan constantemente la validez de los modelos y facilitan intervenciones rápidas ante cualquier problema.
- Control de versiones: Rastrean y almacenan diferentes versiones de modelos y datos, lo que simplifica las operaciones de reversión cuando sea necesario.
- Escalabilidad: Permiten ampliar el uso de modelos a gran escala, lo que resulta clave para el crecimiento de cualquier negocio.
En el corazón de estas herramientas están los metadatos, que juegan un rol central en el aprendizaje automático.
Los MLOps y la importancia de los metadatos
Cuando hablamos de modelos de aprendizaje automático, los metadatos son esenciales. Estos describen aspectos clave de los modelos y son fundamentales en todo lo relacionado con la inteligencia artificial, que también abarca el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo (Deep Learning).
Específicamente, los metadatos impactan en:
- Seguimiento y pruebas: Incluyen información sobre cómo se construyó, entrenó y evaluó el modelo.
- Supervisión y alertas: Dirigen los sistemas de monitoreo hacia profesionales adecuados según el problema detectado.
- Versionado: Permiten identificar quién publicó el modelo, qué cambios se realizaron y cuándo se puso en producción o se distribuyó.
- Gobernanza: Facilitan la evaluación y control del ciclo de vida de los modelos.
| Aspecto | Importancia de los metadatos en MLOps |
|---|---|
| Seguimiento y pruebas | Incluyen información sobre cómo se construyó, entrenó y evaluó el modelo. |
| Supervisión y alertas | Dirigen los sistemas de monitoreo hacia profesionales adecuados según el problema detectado. |
| Versionado | Permiten identificar quién publicó el modelo, qué cambios se realizaron y cuándo se puso en producción. |
| Gobernanza | Facilitan la evaluación y control del ciclo de vida de los modelos. |
Todo esto requiere la participación de perfiles altamente especializados. En el dinámico universo de la inteligencia artificial, la eficiencia operativa y la correcta gestión de los proyectos de aprendizaje automático son factores críticos que pueden definir la supervivencia de una empresa.
Por eso, es fundamental liberar a ingenieros, científicos de datos y personal de TI de tareas tediosas, permitiéndoles enfocarse en proyectos más estratégicos. Aquí es donde las herramientas MLOps juegan un rol práctico y decisivo.
Tendencias del mercado de MLOps
- Según un artículo publicado por sloanreview.mit.edu, las empresas destinan recursos a plataformas, procesos, metodologías, almacenes de características y sistemas de operaciones de aprendizaje automático (MLOps), además de otras herramientas, con el objetivo de mejorar la productividad y acelerar las tasas de implementación.
- El informe Technology Trends Outlook 2024 de McKinsey describe la evolución de MLOps: inicialmente impulsado por algunas empresas pioneras, hoy se está convirtiendo en una práctica transversal, impulsada en parte por el auge de la inteligencia artificial generativa (gen AI).
- Los modelos fundacionales y las soluciones de gen AI requieren nuevas capacidades operativas que MLOps está empezando a cubrir. De hecho, McKinsey subraya que las prácticas de MLOps y FMOps (Foundation Model Ops) son esenciales para escalar soluciones de AI generativa de forma segura, eficiente y alineada con los objetivos del negocio.
- Aunque las inversiones en MLOps cayeron un 36% en 2023, la actividad en publicaciones científicas, búsquedas en la web, menciones en medios y solicitudes de patentes más que se duplicaron desde 2019. Al mismo tiempo, la demanda de talento especializado en esta área (MLOps) creció más del triple en cuatro años.
- No obstante, las ofertas de empleo vinculadas a MLOps sufrieron una caída significativa (-36%) de 2022 a 2023, lo que sugiere una consolidación del mercado o un cambio hacia automatización de tareas previamente manuales
- En términos de adopción, MLOps muestra un nivel medio comparado con otras tecnologías emergentes. Algunos sectores como energía, telecomunicaciones y servicios financieros lideran la implementación, mientras que otros aún exploran su potencial.
- McKinsey sugiere que para aumentar su adopción será necesario contar con herramientas más simples de manejo de datos, mejorar la calidad y disponibilidad de las fuentes de datos, y elevar el nivel de alfabetización tecnológica dentro de las empresas para que más equipos puedan apropiarse del uso de modelos en producción.
- Las habilidades técnicas más buscadas en este campo incluyen el manejo de contenedores con Docker, orquestación con Kubernetes, programación en Python, conocimientos en cloud computing y principios de DevOps. Los perfiles más requeridos son ingenieros de software, desarrolladores, científicos de datos, ingenieros de datos y arquitectos técnicos.
Rolando Garcia, candidato a doctorado (Ph.D.) en la Universidad de California, Berkeley, destaca la importancia de tres prácticas clave en MLOps:
Las prácticas exitosas de MLOps se centran en tener una alta velocidad, validación temprana y mantener múltiples versiones para minimizar el tiempo de inactividad en producción.
10 herramientas MLOps elegidas por nosotros
El mercado ofrece una amplia variedad de soluciones diseñadas para mantener y optimizar las infraestructuras de inteligencia artificial. Estas herramientas no solo mejoran la colaboración dentro de las empresas, sino que también permiten gestionar datos y código de manera más eficiente, además de reducir los costos asociados con el desarrollo de modelos.
MLflow
MLflow es una de las soluciones de código abierto más completas. Se centra principalmente en el seguimiento de modelos, pero también es útil para su distribución.
Ofrece funcionalidades clave como:
- Seguimiento: almacenamiento de datos, códigos y configuraciones.
- Proyectos: facilita la reproducibilidad del código.
- Modelos: distribución y gestión de modelos de aprendizaje automático.
- Registro de modelos: control de versiones.
Cuenta con una extensa documentación, disponible en su sitio oficial, y tutoriales en YouTube que explican su funcionamiento en detalle.
Metaflow
Desarrollado por Netflix, Metaflow es una herramienta versátil ideal para gestionar proyectos de ciencia de datos y aprendizaje automático. Diseñado para ser altamente escalable, está orientado a la nube y ofrece APIs que permiten interconectar datos para el desarrollo de aplicaciones.
La documentación incluye guías paso a paso y ejemplos de código en Python, que pueden personalizarse según las necesidades de los usuarios.
Qdrant
- Mejora en la búsqueda basada en vectores.
- Escalabilidad para manejar grandes volúmenes de datos.
Kedro
Kedro, desarrollado por QuantumBlack, es un marco de código abierto basado en Python que estructura todas las fases del proceso de ciencia de datos. Desde la preparación de los datos hasta la validación de modelos, Kedro está diseñado para fomentar la colaboración entre equipos y facilitar la gestión de proyectos de aprendizaje automático.
LakeFS
LakeFS es una herramienta ideal para la gestión de datos a gran escala. Está diseñada para controlar el ciclo de vida de los datos, lo que es especialmente útil para organizaciones que trabajan con aprendizaje automático.
- La versión local es gratuita.
- La versión en la nube tiene un costo de US$ 2.900 al mes.
Weights & Biases
Weights & Biases se centra en el seguimiento y versionado de datos y modelos. Su panel de control intuitivo permite visualizar parámetros de manera clara y gráfica. Es compatible con bibliotecas como Keras, PyTorch y Hugging Face.
- Para proyectos más grandes, el costo varía según el uso y tiene un precio inicial de US$ 50 por usuario.
- Gratuito para proyectos pequeños.
CometML
CometML es una plataforma abierta que permite la integración con múltiples bibliotecas. Ofrece visualización gráfica de datos y actividades de seguimiento y optimización de modelos.
- Uso personal gratuito.
- Planes empresariales desde US$ 39 por usuario al mes.
Prefect
Prefect es una herramienta de código abierto diseñada para gestionar flujos de datos entre aplicaciones. Con Prefect Orion UI y Prefect Cloud, es posible visualizar y gestionar los flujos de trabajo. Los precios se comunican a solicitud de información.
TruEra
Desde mayo de 2024, TruEra forma parte de Snowflake. Es una herramienta enfocada en pruebas automatizadas y depuración de modelos, lo que ayuda a identificar debilidades y optimizar el desarrollo. Funciona de manera eficiente en infraestructuras de cualquier organización.
Iguazio
Iguazio, ahora parte de McKinsey, automatiza procesos de aprendizaje automático, desde la recopilación de datos hasta la supervisión de modelos en producción. Permite implementar aplicaciones de IA tanto en la nube como en instalaciones locales, por lo que es una solución ideal para grandes organizaciones.
Cómo se aplica el MLOps en salud, banca y retail: automatización, control y resultados medibles
La incorporación de procesos de MLOps permitió que muchos equipos técnicos dejen de trabajar con modelos aislados o prototipos sin impacto real, y puedan llevar sus desarrollos de machine learning a ambientes de producción sin perder seguimiento ni precisión.
En el caso de la salud, los flujos de MLOps se usan para gestionar modelos que analizan imágenes médicas, historiales clínicos y datos de laboratorio. Esto permite detectar patrones de riesgo, acelerar diagnósticos y optimizar tratamientos personalizados. Un beneficio clave es que el sistema asegura que los modelos sean reproducibles, auditables y se actualicen con nuevos datos sin que eso implique reentrenar todo de cero. También permite medir de forma continua métricas como la precisión diagnóstica o el tiempo de procesamiento.
En banca, los modelos de machine learning suelen integrarse a sistemas antifraude, scoring crediticio o segmentación de clientes. Aplicar MLOps en este sector implica poder actualizar modelos de manera frecuente, automatizar validaciones de desempeño y reducir falsos positivos. Esto es clave para operaciones en tiempo real, como detectar transacciones sospechosas o definir límites de crédito en cuestión de segundos.
En retail, MLOps se volvió indispensable para sostener modelos de predicción de demanda, recomendaciones personalizadas y optimización logística. Estos modelos cambian con rapidez porque las variables estacionales, geográficas y de comportamiento del cliente evolucionan constantemente. Gracias al monitoreo automático, los equipos pueden detectar si un modelo empieza a fallar y reemplazarlo sin tener que detener todo el sistema.
En los tres sectores, el uso de MLOps ayuda a garantizar que los modelos sigan funcionando como se espera, incluso cuando cambian los datos o los contextos. Las métricas clave que se suelen seguir incluyen la precisión del modelo, el tiempo de reentrenamiento, la disponibilidad del sistema, el costo por predicción y el número de errores evitados.
FAQs: Preguntas frecuentes sobre MLOps en 2025
¿Cómo se integra MLOps con plataformas de datos existentes en grandes organizaciones?
MLOps se conecta con plataformas de datos como data lakes o data warehouses mediante APIs y pipelines automatizados, permitiendo la trazabilidad y versionado continuo. Esta integración garantiza escalabilidad y cumplimiento normativo en entornos complejos.
¿Qué KPIs son clave para medir el ROI de la implementación de MLOps?
Indicadores como el Time-to-Production (TTP), el costo por iteración de modelo y la tasa de fallos en producción permiten evaluar el retorno de inversión en iniciativas MLOps, alineando métricas técnicas con objetivos de negocio.
¿Qué marcos regulatorios deben considerarse al implementar MLOps en sectores regulados?
En sectores como salud o finanzas, es esencial alinear MLOps con normativas como GDPR, HIPAA o DORA. El versionado de modelos y la trazabilidad de decisiones son elementos clave para auditorías y compliance.
¿Cómo influye MLOps en la gobernanza de modelos de IA generativa y modelos fundacionales (FMs)?
MLOps permite aplicar políticas de control y validación a FMs mediante FMOps, asegurando que los modelos generativos cumplan con estándares éticos, técnicos y de seguridad antes de su despliegue productivo.
