Operaciones de aprendizaje automático (MLOps)

Conjunto de prácticas —y también de hábitos culturales de equipo— para desarrollar, desplegar y mantener modelos de aprendizaje automático en producción de forma confiable. Es lo que permite sacar un modelo prometedor del laboratorio y llevarlo a sistemas en vivo donde entregue valor comercial continuo, de manera segura y sostenida en el tiempo.

En el curso

Módulo 6 — figura en el glosario oficial del módulo con esa definición, y en el capítulo 2 aparece como una de las tres razones por las que la Integración de la última milla resulta difícil: sin MLOps sólido, despliegue automatizado y control de versiones, los pilotos no pueden supervisarse, reproducirse ni mantenerse con fiabilidad a escala.

El módulo lo trata, por tanto, como la infraestructura que separa un piloto de un sistema productivo. Es el complemento técnico de lo que el capítulo 4 plantea en clave de gestión: los KPI y los bucles de retroalimentación dicen qué observar; MLOps es lo que hace posible poder observarlo, versionarlo y corregirlo sin romper el servicio. Su ausencia es una de las vías directas hacia la Deriva del modelo y hacia el Purgatorio del piloto.

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