¿Sabía que el campo de las IAs y Machine Learning está creciendo significativamente? Especialmente, aplicadas en el campo de DevOps. En este sentido, es algo que menciona nuestro partner Gitlab, ya que tanto la IA (inteligencia artificial) como el ML están revolucionando la forma de trabajar. Le contamos todo al respecto.
El éxito de las IAs y ML en los proyectos DevOps
En los últimos años hemos asistido a una explosión de proyectos de inteligencia artificial, machine learning y otros tipos. Empresas como Hugging Face y aplicaciones como DALL-E 2 han dado a conocer el potencial que las IA y ML pueden aportar a los proyectos DevOps.
A medida que las organizaciones continúan aprendiendo a utilizar el software como diferencial estratégico, la capacidad de innovar y aprovechar la cantidad cada vez mayor de datos a los que tienen acceso las compañías se ha convertido en una de las claves para mejorar la innovación empresarial.
Sin embargo, muchos proyectos de inteligencia artificial/aprendizaje automático se estancan debido a varios retos que comprenderán aquellos profesionales del software que hayan estado presentes desde los primeros días de DevOps. Más concretamente, la adopción y optimización de IA/ML en las empresas se han visto obstaculizadas por la falta de repetibilidad de los experimentos, la disparidad del uso de herramientas y las deficiencias del trabajo en equipo.
Un nuevo modelo para el modelado de datos
Una de las primeras formas de abordar este problema es asegurarse de que exista un modelo que permita al equipo razonar sobre la visión estratégica de la IA y ML en su organización. Una vez establecido esto, es importante pensar en las “tareas pendientes” tácticas para sentar las bases de ese trabajo.
Desde el punto de vista estratégico, son muchos los equipos que deben unirse para que un programa de IA/ML tenga éxito. En primer lugar, hay que adquirir los datos y transformarlos en un conjunto de datos limpios y utilizables. A menudo denominado “DataOps”, esto abarca todos los típicos procesos “ETL” o de extracción, carga y transformación por los que tienen que pasar los datos para ser útiles para los equipos.
A partir de ahí, hay que producir las cargas de trabajo de datos a través de MLOps. Por ejemplo, la experimentación, formación, pruebas y despliegue de modelos significativos basados en los datos ya extraídos y transformados. Una vez completados estos dos pasos, por fin podrá comprender cómo crear casos de uso de producción para sus datos.
Puede utilizar el ML aplicado para centrarse en la mejora de las experiencias de los usuarios (UX), para previsiones financieras o para tendencias generales y análisis de diversas partes de su negocio. Dada la complejidad de esta cadena de valor, conocer la historia de DevOps puede ser clave para abordar estos problemas.
DevOps e IAs/ML para combatir los silos
Al igual que las distintas fases de obtención y aplicación de IA/ML para usos empresariales, el desarrollo de software consta de muchos equipos, pasos y habilidades para lograr los objetivos corporativos estipulados. Por eso, hace años, la gente ideó este concepto de “DevOps”, al combinar equipos y hacer que trabajen juntos en un ciclo de mejora continua sobre los mismos objetivos, para combatir los silos y las ineficiencias.
Los equipos de ciencia de datos utilizan herramientas especializadas que no se integran con las herramientas del ciclo de vida de desarrollo de software que ya utilizan. Esto hace que los equipos trabajen en silos, lo que crea fricciones en el desarrollo, junto con la típica falta de previsibilidad y agilidad.
Las empresas y los equipos de software a menudo no aprovechan los datos que tienen a disposición. A su vez, los modelos tardan meses en entrar en producción, momento en el que pueden estar desfasados o por detrás de los competidores. Además, la seguridad y la ética de los datos suelen tratarse como algo secundario, y esto supone un riesgo para las organizaciones, frenando la innovación.
La importancia de aprender del pasado
Si algo nos han enseñado las últimas décadas de evolución de “DevOps” es que romper los silos entre los equipos a través de las herramientas y los procesos que utilizan resulta rentable para las empresas. A medida que su equipo comienza su viaje hacia las IAs/ML, deberá considerar cómo puede consolidar los equipos juntos, asegurándose de que trabajan de forma eficiente.
Así, mantener un programa de inteligencia artificial/aprendizaje automático exigirá mejorar los procesos y herramientas que utilice su equipo. Esto permitirá a sus equipos extraer, transformar y cargar datos de forma eficiente. Además, podrá ajustar, probar y desplegar modelos de forma eficaz, aprovechando la IA/ML, generando valor para las partes interesadas a largo plazo.
La cultura DevOps en Epidata
En este sentido, en Epidata también buscamos garantizar la creación de valor en todos nuestros proyectos. Por eso, tenemos un equipo DevOps certificado en Gitlab, una plataforma completa que nos garantiza la innovación constante y la escalabilidad en el proceso de creación de software. Esto es algo que aplicamos en nuestros desarrollos, con el objetivo de generar una visión consistente entre todos los equipos de trabajo.
Ahora que sabe de qué manera influyen las IAs y el ML en DevOps, lo invitamos a que conozca algunas de las innovaciones que hemos implementado en nuestra área especializada, para desarrollar todo tipo de proyectos en menor tiempo y costo. ¡Contáctenos o conozca alguno de nuestros casos de éxito DevOps!
*Referencias: adaptado de GitLab (2022): https://about.gitlab.com/blog/2022/11/16/how-is-ai-ml-changing-devops/
Acerca de Epidata
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