Aumentando las capacidades de uso de la Inteligencia Artificial en la organización

En todas las industrias, hemos visto como DevOps y DataOps han sido adoptadas ampliamente como metodologías para mejorar la calidad y reducir time-to-market de las iniciativas relativas a la ingeniería de software y a la ingeniería de datos respectivamente. Sin embargo, el debate sobre MLOps suele centrarse exclusivamente en las herramientas, obviando que un aspecto crítico del éxito de la inversión en Machine Learning (ML) es permitir que las personas puedan lograr sus objetivos, lo que implica diseñar la estructura adecuada para su organización.

Además, hay que tener en cuenta que los aspectos únicos del machine learning, y cómo los principios generales de desarrollo de software no siempre pueden ser aplicables a estos proyectos.