IA en DevOps: optimización de la implementación y las operaciones de software

Como una máquina bien engrasada, su organización está al borde de una importante implementación de software. Ha invertido mucho en soluciones de inteligencia artificial de vanguardia, su estrategia de transformación digital está establecida y su mirada está firmemente fijada en el futuro. Sin embargo, surge la pregunta: ¿puede realmente aprovechar el poder de la IA para optimizar la implementación y las operaciones de su software?

En un mundo donde el mercado global de transformación digital se precipita hacia una velocidad asombrosa 1,548.9 millones de dólares para 2027, con una tasa compuesta anual del 21.1%, no puede darse el lujo de quedarse a flote. 

Como emergente Tendencias de DevOps Al redefinir el desarrollo de software, las empresas aprovechan las capacidades avanzadas para acelerar la adopción de la IA. Por eso, es necesario adoptar el dúo dinámico de IA y DevOps para seguir siendo competitivo y relevante.

Este artículo profundiza en la sinergia transformadora de la inteligencia artificial y DevOps, explorando cómo esta asociación puede redefinir sus operaciones, haciéndolas escalables y preparadas para el futuro. 

¿Cómo acelera DevOps la IA?

Al aprovechar el poder de la IA para el aprendizaje de datos y ofrecer información valiosa, los equipos de DevOps pueden acelerar su proceso de desarrollo y mejorar mediante el control de calidad. Esto los impulsa hacia la adopción de soluciones innovadoras mientras enfrentan problemas críticos. 

La integración de la combinación de IA y DevOps genera varios beneficios:

• Haga que el proceso general sea más rápido: La implementación de inteligencia artificial en las operaciones sigue siendo algo nuevo para la mayoría de las empresas. Porque es necesario crear un entorno de prueba dedicado para una implementación de IA más fluida. Además, implementar el código en el software es un poco complicado y requiere mucho tiempo. Con DevOps, no es necesario realizar este tipo de tareas, lo que eventualmente acelera el tiempo de mercado.

• Mejora la calidad: La eficacia de la IA se ve significativamente influenciada por la calidad de los datos que procesa. Entrenar modelos de IA con datos deficientes puede generar respuestas sesgadas y resultados indeseables. Cuando datos no estructurados Durante el desarrollo de la IA, el proceso DevOps desempeña un papel crucial en la limpieza de datos y, en última instancia, mejora la calidad general del modelo.
• Mejora de la calidad de la IA: La eficacia del sistema de IA depende de la calidad de los datos. Los datos deficientes pueden distorsionar las respuestas de la IA. DevOps ayuda a limpiar datos no estructurados durante el desarrollo, mejorando la calidad del modelo.
• Escalando la IA: Gestionar los complejos roles y procesos de la IA es un desafío. DevOps acelera la entrega, reduce el trabajo repetitivo y permite a los equipos centrarse en etapas de desarrollo posteriores.
• Garantizar la estabilidad de la IA: DevOps, especialmente la integración continua, evita lanzamientos defectuosos de productos. Garantiza modelos sin errores, aumentando la confiabilidad y estabilidad del sistema de IA.

¿Cómo impulsará la cultura DevOps el rendimiento de la IA?

Las soluciones basadas en IA han revolucionado en gran medida las operaciones comerciales al ofrecer funcionalidades impecables. Pero aún así, la inteligencia artificial enfrenta un par de desafíos, ya que se requieren enormes esfuerzos y tecnologías innovadoras para superarlos. Por lo tanto, obtener un conjunto de datos de calidad y predecir resultados precisos se vuelve complicado.

Las empresas necesitan cultivar una cultura DevOps para lograr resultados excepcionales. Este enfoque dará como resultado un desarrollo, una integración y una canalización de procesos efectivos.

A continuación se detallan las fases para hacer que los procesos de IA se adapten a la cultura DevOps: 

• Preparación de datos 

Para crear un conjunto de datos de alta calidad, debe convertir los datos sin procesar en información valiosa a través de máquina de aprendizaje. La preparación de datos implica pasos como recopilar, limpiar, transformar y almacenar datos, lo que puede llevar mucho tiempo a los científicos de datos. 

Integrar DevOps en el procesamiento de datos implica automatizar y agilizar el proceso, conocido como “DevOps for Data” o “DataOps”.

DataOps utiliza tecnología para automatizar la entrega de datos, garantizando calidad y coherencia. Las prácticas de DevOps mejoran la colaboración en equipo y la eficiencia del flujo de trabajo.

• Modelo de desarrollo

El desarrollo y la implementación eficientes es uno de los aspectos importantes pero arriesgados del desarrollo de AI/ML. El equipo de desarrollo debe automatizar el desarrollo simultáneo, las pruebas y el control de versiones del modelo.

Los proyectos de IA y ML requieren iteraciones incrementales frecuentes y una integración perfecta en la producción, siguiendo un CI / CD enfoque.

Dada la naturaleza lenta del desarrollo y las pruebas de los modelos de IA y ML, es aconsejable establecer cronogramas separados para estas etapas.

El desarrollo de IA/ML es un proceso continuo centrado en ofrecer valor sin comprometer la calidad. La colaboración en equipo es esencial para la mejora continua y la verificación de errores, mejorando el ciclo de vida y el progreso del modelo de IA.

• Despliegue del modelo

DevOps facilita la gestión de flujos de datos en tiempo real al reducir el tamaño de los modelos de IA en plataformas altamente distribuidas. Aunque estos modelos pueden impulsar las operaciones de IA, también pueden plantear algunos desafíos críticos:

• Hacer que los modelos sean fáciles de buscar
• Mantener la trazabilidad
• Grabación de ensayos e investigaciones.
• Visualizando el rendimiento del modelo
  

Para abordar estos desafíos, DevOps, los equipos de TI y los especialistas de ML deben colaborar para lograr un trabajo en equipo fluido. Machine Learning Operations (MLOps) automatiza la implementación, el monitoreo y la gestión de modelos AI/ML, facilitando la colaboración eficiente entre los equipo de desarrollo de software.

• Monitoreo y aprendizaje de modelos.

DevOps agiliza el desarrollo de software, permitiendo lanzamientos más rápidos. Los modelos de IA/ML pueden desviarse de sus parámetros iniciales, lo que justifica acciones correctivas para optimizar el rendimiento predictivo. El aprendizaje continuo es vital en DevOps para la mejora continua.

Para lograr la mejora y el aprendizaje continuo:

• Recopile comentarios de los científicos de datos.
• Establezca objetivos de capacitación para roles de IA.
• Definir objetivos para los equipos DevOps.
• Garantizar el acceso a los recursos esenciales.

La implementación de la IA debe estar impulsada por la automatización y ser adaptable, ofreciendo el máximo valor para alinearse con los objetivos comerciales.

Acelerar el modelado de IA con integración continua

En el desarrollo e implementación de productos, las empresas a menudo pasan por fases iterativas, deteniendo brevemente modificaciones adicionales para permitir que un equipo separado establezca la infraestructura tecnológica necesaria. Esto suele tardar unas semanas, tras las cuales se distribuye la versión actualizada.

El problema para muchas empresas es abandonar prematuramente sus esfuerzos de desarrollo de IA y perder frente a competidores que valoran la tecnología escalable y las prácticas culturales.

Las organizaciones pueden crear un modelo de IA totalmente automatizado fusionando la cultura DevOps y las tecnologías avanzadas. Identificar y aprovechar oportunidades lucrativas de automatización puede mejorar significativamente la eficiencia y la productividad.

Los desarrolladores deben incorporar pruebas automatizadas avanzadas en sus arquitecturas de TI. Para transformar sus flujos de trabajo de desarrollo de IA, la entrega continua es esencial, acelerando el lanzamiento de soluciones y servicios de alta calidad.

Dentro de este marco, los equipos de desarrollo pueden obtener rápidamente información a partir de los datos para tomar decisiones informadas que afecten el desarrollo y el rendimiento.

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La integración de la IA en DevOps está revolucionando la implementación y las operaciones de software. Mejora la eficiencia, la confiabilidad y la colaboración entre los equipos de desarrollo y operaciones. A medida que avanza la tecnología, la adopción de la IA en DevOps acelera la preparación de datos y la construcción de modelos y garantiza operaciones eficientes de escalado de la IA. Por lo tanto, las empresas deberían considerar hacer de la operacionalización de la IA uno de sus principales objetivos comerciales.