Cómo la ingeniería de plataformas prepara a las empresas para la era de la IA

La ingeniería de plataformas ha revolucionado el desarrollo de software al simplificar la infraestructura, automatizar procesos de DevOps y mejorar la seguridad y el cumplimiento normativo. Ahora, en su evolución hacia operaciones de IA a gran escala, responde a las necesidades de científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático, optimizando la infraestructura, centralizando el desarrollo y facilitando despliegues en entornos edge.

Con la Ley europea de inteligencia artificial, la ingeniería de plataformas también juega un papel clave en la observabilidad de modelos y la gobernanza de datos para implementar IA responsable a gran escala. La Ley europea de Inteligencia Artificial, la primera diseñada para proteger al público del uso irresponsable de la IA, añade complejidad a las operaciones de empresas globales que aún no han implementado IA responsable. Con más países adoptando leyes similares, las empresas deben incorporar prácticas responsables, priorizando la observabilidad de modelos y la gobernanza de datos. Para escalar estas prácticas en empresas distribuidas, es clave contar con soluciones de ingeniería de plataformas diseñadas específicamente para ello.

Habilitando la IA responsable con capacidad de observación integral

Poner en práctica la IA responsable a gran escala requiere una visión completa en todo el ciclo de vida de la IA/ML. Desde la formación inicial hasta el despliegue y la supervisión continua, la observabilidad garantiza que los modelos funcionen de forma ética, segura y conforme a las normas o reglamentos establecidos.

• Desarrollo de modelos: durante el entrenamiento y la puesta a punto, las herramientas de observabilidad supervisan la calidad de los datos, el rendimiento del algoritmo y los impactos de los hiperparámetros, estableciendo una base fiable e identificando posibles sesgos antes de la implantación.
• Despliegue de modelos: a medida que los modelos pasan a producción, la observabilidad rastrea el rendimiento en el mundo real, detectando los primeros signos de desviación o degradación y validando el cumplimiento de los requisitos éticos, de privacidad de datos y de seguridad.
• Monitoreo continuo de los modelos: la supervisión continua garantiza que los modelos mantengan su precisión y eficacia a lo largo del tiempo, adaptándose a nuevos datos o condiciones sin comprometer su rendimiento.
• Colaboración y bucles de retroalimentación: la observabilidad facilita los bucles de retroalimentación estructurados entre los científicos de datos, los ingenieros y las partes interesadas, alineando los modelos con la evolución de los objetivos empresariales, las normativas y las consideraciones éticas. Al integrar la observabilidad de extremo a extremo, las empresas pueden ampliar las prácticas responsables de IA, fomentando la confianza en las soluciones de esta tecnología al tiempo que mitigan los riesgos y garantizan el cumplimiento normativo.

Prácticas de gobernanza de datos para proteger la privacidad y la seguridad

La gobernanza efectiva de datos es crucial para mantener una IA responsable en entornos edge, centrándose en la gobernanza federada, la calidad de los datos, la supervisión de modelos de IA y medidas de seguridad robustas.

• Gobernanza de datos federada: un enfoque federado implica definir roles claros, como administradores de datos y administradores de gobernanza, en todas las unidades de negocio, lo que permite una terminología de datos amigable para el negocio y la propiedad de productos/dominios de datos, así como el establecimiento de consejos de gobernanza para alinear las prácticas en toda la organización.
• Calidad y linaje de los datos: los datos de alta calidad son vitales para el rendimiento fiable de los modelos de IA. Las empresas deben implantar reglas de calidad de datos en entornos híbridos, garantizar la trazabilidad del linaje y la procedencia de los datos, y automatizar las verificaciones de calidad de datos utilizando capacidades de IA/ML.
• Gobernanza de modelos de IA/ML: una gobernanza robusta incluye pruebas de sesgo, monitoreo de modelos, aplicación de principios éticos de IA como la imparcialidad, la transparencia y la privacidad, y el uso de IA/ML para automatizar la validación de modelos, la detección de desviaciones y las verificaciones de cumplimiento.
• Seguridad y privacidad de datos: la seguridad es fundamental cuando se procesan datos sensibles en el edge, donde diferentes jurisdicciones tienen requisitos distintos. Las empresas deben aplicar controles de acceso a los datos y cifrado, implementar técnicas de mejora de la privacidad como la privacidad diferencial y el aprendizaje federado, y garantizar el cumplimiento de regulaciones locales, federales o regionales como el GDPR y la CCPA.

Estas medidas de gobernanza permiten a las organizaciones maximizar los beneficios de la IA mientras se protegen contra las vulnerabilidades en los entornos edge.

Ingeniería de plataformas e IA responsable

La ingeniería de plataformas acelera el camino de una empresa hacia la inteligencia artificial al proporcionar a los ingenieros de IA/ML las herramientas e infraestructuras necesarias, e integrando una gobernanza y una observabilidad sólidas en todas las operaciones de IA/ML. Los equipos de ingeniería de plataformas deben tomar medidas específicas para integrar eficazmente componentes de IA responsables:

• Habilitar el acceso self-serve con observabilidad integrada: automatiza el acceso a la infraestructura de IA/ML, como GPUs, CPUs y bases de datos vectoriales, con herramientas de observabilidad integradas para monitorear en tiempo real el rendimiento de los modelos, la calidad de los datos y las métricas operativas.
• Conectar desarrollo y operaciones con herramientas de observabilidad: proporciona capacidades de experimentación rápida, regidas por estándares de seguridad y fiabilidad de nivel empresarial. Los marcos de observabilidad centralizados dentro de estas herramientas aseguran el cumplimiento y la colaboración entre equipos.
• Ofrecer plantillas seleccionadas con gobernanza y capacidad de observación integradas: facilita plantillas verificadas para flujos de trabajo comunes de IA/ML, preequipadas con funciones de observabilidad para garantizar el cumplimiento de las normas de privacidad de datos, ética y regulaciones.
• Automatizar flujos de trabajo con verificaciones de observabilidad: utiliza IA y automatización para agilizar el ciclo de vida del desarrollo de IA, desde las pruebas hasta la implementación y monitoreo, integrando comprobaciones de desviación del modelo, detección de sesgos y uso ético de la IA.
• Crear un equipo de IA responsable: proporciona acceso self-serve a un equipo dedicado a probar, ajustar, eliminar errores, acabar con los sesgos y validar modelos antes de moverlos al registro central de modelos de la empresa.
• Escalar la adopción de IA de manera rentable con infraestructura de observabilidad: dirige la adopción de infraestructura de IA/ML con un enfoque equilibrado en la escalabilidad y la rentabilidad, apoyando capacidades extensivas de monitoreo y gestión de datos.

La integración de estas estrategias en las soluciones de ingeniería de plataformas garantiza que las operaciones de IA sean eficientes, innovadoras y estén alineadas con rigurosos estándares de IA responsable. Este enfoque garantiza que los sistemas de inteligencia artificial sean transparentes, cumplan con las normativas y estén preparados para enfrentar los desafíos de un panorama tecnológico en rápida evolución.

De cara al futuro

A medida que los gobiernos implementen normativas sobre IA, las empresas que no adopten soluciones de ingeniería diseñadas para una IA responsable enfrentarán altos costos de adaptación continua. En cambio, las soluciones creadas específicamente para incorporar IA responsable, con observabilidad de modelos y gobernanza de datos, garantizarán que las operaciones de IA a gran escala estén preparadas para cumplir con futuras normativas. Estas soluciones permiten a las empresas escalar operaciones globalmente, cumpliendo regulaciones y satisfaciendo demandas de clientes, mientras mantienen eficiencia, innovación y estándares éticos en sus sistemas de IA.

Firmado: Kevin Cochrane, Chief Marketing Officer en Vultr