Mejor Plataformas de MLOps
Mejor Plataformas de MLOps de un vistazo
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Más Información Sobre Plataformas de MLOps
¿Qué son las plataformas de MLOps?
Las soluciones de MLOps aplican herramientas y recursos para asegurar que los proyectos de aprendizaje automático se ejecuten correctamente y de manera eficiente, incluyendo la gobernanza de datos, la gestión de modelos y el despliegue de modelos.
La cantidad de datos que se produce dentro de las empresas está aumentando rápidamente. Las empresas están dándose cuenta de su importancia y están aprovechando estos datos acumulados para obtener una ventaja competitiva. Las empresas están convirtiendo sus datos en conocimientos para impulsar decisiones empresariales y mejorar las ofertas de productos. Con el aprendizaje automático, los usuarios pueden extraer grandes cantidades de datos. Ya sean estructurados o no estructurados, descubre patrones y ayuda a realizar predicciones basadas en datos.
Un aspecto crucial del proceso de aprendizaje automático es el desarrollo, gestión y monitoreo de modelos de aprendizaje automático. Los usuarios aprovechan las plataformas de MLOps para gestionar y monitorear modelos de aprendizaje automático a medida que se integran en aplicaciones empresariales.
Aunque las capacidades de MLOps pueden unirse en productos de software o plataformas, es fundamentalmente una metodología. Cuando los científicos de datos, ingenieros de datos, desarrolladores y otros interesados empresariales colaboran y aseguran que los datos se gestionen y extraigan adecuadamente para obtener significado, necesitan MLOps para asegurar que los equipos estén alineados y que los proyectos de aprendizaje automático se rastreen y puedan reproducirse.
¿Qué tipos de plataformas de MLOps existen?
No todas las plataformas de MLOps son iguales. Estas herramientas permiten a los desarrolladores y científicos de datos gestionar y monitorear modelos de aprendizaje automático. Sin embargo, difieren en términos de los tipos de datos que soportan, así como el método y la manera de despliegue.
Nube
Con la capacidad de almacenar datos en servidores remotos y acceder a ellos fácilmente, las empresas pueden centrarse menos en construir infraestructura y más en sus datos, tanto en términos de cómo derivar conocimientos de ellos como para asegurar su calidad. Estas plataformas les permiten entrenar y desplegar los modelos en la nube. Esto también ayuda cuando estos modelos se están integrando en varias aplicaciones, ya que proporciona un acceso más fácil para cambiar y ajustar los modelos que se han desplegado.
En las instalaciones
La nube no siempre es la respuesta, ya que no siempre es una solución viable. No todos los expertos en datos tienen el lujo de trabajar en la nube por varias razones, incluyendo problemas de seguridad de datos y latencia. En casos como el cuidado de la salud, regulaciones estrictas como HIPAA requieren que los datos sean seguros. Por lo tanto, las soluciones en las instalaciones pueden ser vitales para algunos profesionales, como aquellos en la industria de la salud y el sector gubernamental, donde el cumplimiento de la privacidad es estricto y a veces vital.
Periferia
Algunas plataformas permiten ejecutar algoritmos en la periferia, que consiste en una red de malla de centros de datos que procesan y almacenan datos localmente antes de ser enviados a un centro de almacenamiento centralizado o a la nube. La computación en la periferia optimiza los sistemas de computación en la nube para evitar interrupciones o ralentizaciones en el envío y recepción de datos.
¿Cuáles son las características comunes de las plataformas de MLOps?
Las siguientes son algunas características principales dentro de las plataformas de MLOps que pueden ser útiles para los usuarios:
Entrenamiento de modelos: La ingeniería de características es el proceso de transformar datos en bruto en características que representen mejor el problema subyacente a los modelos predictivos. Es un paso clave en la construcción de un modelo y resulta en una mejor precisión del modelo en datos no vistos. Construir un modelo requiere entrenarlo alimentándolo con datos. Entrenar un modelo es el proceso mediante el cual se determinan los valores adecuados para todos los pesos y el sesgo a partir de los datos ingresados. Dos métodos clave utilizados para este propósito son el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado. El primero es un método en el que la entrada está etiquetada, mientras que el segundo trata con datos no etiquetados.
Gestión de modelos: El proceso no termina una vez que el modelo se lanza. Las empresas deben monitorear y gestionar sus modelos para asegurar que sigan siendo precisos y actualizados. La comparación de modelos permite a los usuarios comparar rápidamente modelos con una línea base o con un resultado anterior para determinar la calidad del modelo construido. Muchas de estas plataformas también tienen herramientas para rastrear métricas, como precisión y pérdida. Puede ayudar con el registro, catalogación y organización de todos los modelos de aprendizaje automático desplegados en toda la empresa. No todos los modelos están destinados a todos los usuarios. Por lo tanto, algunas herramientas permiten la provisión de usuarios basados en la autorización para desplegar e iterar sobre modelos de aprendizaje automático.
Despliegue de modelos: El despliegue de modelos de aprendizaje automático es el proceso de hacer que los modelos estén disponibles en entornos de producción, donde proporcionan predicciones a otros sistemas de software. Algunas herramientas permiten a los usuarios gestionar artefactos de modelos y rastrear qué modelos están desplegados en producción. Los métodos de despliegue toman la forma de APIs REST, GUI para análisis bajo demanda, y más.
Métricas: Los usuarios pueden controlar el uso y rendimiento del modelo en producción. Esto ayuda a rastrear cómo están funcionando los modelos.
¿Cuáles son los beneficios de las plataformas de MLOps?
A través del uso de plataformas de MLOps, los científicos de datos pueden obtener visibilidad en sus esfuerzos de aprendizaje automático. Esto les ayuda a entender mejor qué está funcionando y qué no, y se les proporciona las herramientas necesarias para solucionar problemas si y cuando surjan. Con estas herramientas, los expertos preparan y enriquecen sus datos, aprovechan las bibliotecas de aprendizaje automático y despliegan sus algoritmos en producción.
Compartir conocimientos de datos: Los usuarios pueden compartir datos, modelos, paneles u otra información relacionada con herramientas basadas en colaboración para fomentar y facilitar el trabajo en equipo.
Simplificar y escalar la ciencia de datos: Modelos preentrenados y pipelines listos para usar adaptados a tareas específicas ayudan a agilizar el proceso. Estas plataformas ayudan eficientemente a escalar experimentos a través de muchos nodos para realizar entrenamiento distribuido en grandes conjuntos de datos.
Experimentar mejor: Antes de que un modelo se lleve a producción, los científicos de datos pasan una cantidad significativa de tiempo trabajando con los datos y experimentando para encontrar una solución óptima. Las plataformas de MLOps facilitan esta experimentación a través de herramientas de visualización de datos, aumento de datos y preparación de datos. También se utilizan diferentes tipos de capas y optimizadores para el aprendizaje profundo en la experimentación, que son algoritmos o métodos utilizados para cambiar los atributos de las redes neuronales como pesos y tasa de aprendizaje para reducir las pérdidas.
¿Quién usa las plataformas de MLOps?
Los científicos de datos están en alta demanda, pero hay una escasez en el número de profesionales capacitados disponibles. El conjunto de habilidades es variado y vasto (por ejemplo, hay una necesidad de entender una amplia gama de algoritmos, matemáticas avanzadas, habilidades de programación y más); por lo tanto, tales profesionales son difíciles de encontrar y exigen una alta compensación. Para abordar este problema, las plataformas están incluyendo cada vez más características que facilitan el desarrollo de soluciones de IA, como capacidades de arrastrar y soltar y algoritmos preconstruidos.
Además, para que los proyectos de ciencia de datos se inicien, es clave que la empresa en general apoye estos proyectos. Las plataformas más robustas proporcionan recursos que permiten a los usuarios no técnicos entender los modelos, los datos involucrados y los aspectos del negocio que han sido impactados.
Ingenieros de datos: Con capacidades robustas de integración de datos, los ingenieros de datos encargados del diseño, integración y gestión de datos utilizan estas plataformas para colaborar con científicos de datos y otros interesados dentro de la organización.
Científicos de datos ciudadanos: Especialmente con el aumento de características más amigables para el usuario, los científicos de datos ciudadanos que no están profesionalmente capacitados pero han desarrollado habilidades de datos están recurriendo cada vez más a MLOps para llevar la IA a su organización.
Científicos de datos profesionales: Los científicos de datos expertos aprovechan estas plataformas para escalar las operaciones de ciencia de datos a lo largo del ciclo de vida, simplificando el proceso de experimentación a despliegue, acelerando la exploración y preparación de datos, así como el desarrollo y entrenamiento de modelos.
Interesados empresariales: Los interesados empresariales utilizan estas herramientas para obtener claridad sobre los modelos de aprendizaje automático y entender mejor cómo se relacionan con el negocio en general y sus operaciones.
¿Cuáles son las alternativas a las plataformas de MLOps?
Las alternativas a las plataformas de MLOps pueden reemplazar este tipo de software, ya sea parcial o completamente:
Plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático: Dependiendo del caso de uso, las empresas podrían considerar plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático. Este software proporciona una plataforma para el desarrollo completo de modelos de aprendizaje automático y puede proporcionar características más robustas en torno a la operacionalización de estos algoritmos.
Software de aprendizaje automático: Las plataformas de MLOps son excelentes para el monitoreo y gestión a gran escala de modelos, ya sea para visión por computadora, procesamiento de lenguaje natural (NLP) y más. Sin embargo, en algunos casos, las empresas pueden querer una solución que esté más disponible de inmediato, que puedan usar de manera plug-and-play. En tal caso, pueden considerar el software de aprendizaje automático, que implicará menos tiempo de configuración y costos de desarrollo.
Muchos tipos diferentes de algoritmos de aprendizaje automático realizan varias tareas y funciones. Estos algoritmos pueden consistir en algoritmos de aprendizaje automático más específicos, como aprendizaje de reglas de asociación, redes bayesianas, agrupamiento, aprendizaje de árboles de decisión, algoritmos genéticos, sistemas de clasificación de aprendizaje y máquinas de vectores de soporte, entre otros. Esto ayuda a las organizaciones que buscan soluciones puntuales.
Software relacionado con las plataformas de MLOps
Las soluciones relacionadas que pueden usarse junto con las plataformas de MLOps incluyen:
Software de preparación de datos: El software de preparación de datos ayuda a las empresas con su gestión de datos. Estas soluciones permiten a los usuarios descubrir, combinar, limpiar y enriquecer datos para un análisis simple. Aunque las plataformas de MLOps ofrecen características de preparación de datos, las empresas podrían optar por una herramienta de preparación dedicada.
Software de almacén de datos: La mayoría de las empresas tienen una gran cantidad de fuentes de datos dispares, y para integrar mejor todos sus datos, implementan un almacén de datos. Los almacenes de datos albergan datos de múltiples bases de datos y aplicaciones empresariales, permitiendo que las herramientas de inteligencia empresarial y análisis extraigan todos los datos de la empresa desde un único repositorio.
Software de etiquetado de datos: Para lograr el aprendizaje supervisado desde el principio, es clave tener datos etiquetados. Implementar un esfuerzo de etiquetado sistemático y sostenido puede ser ayudado por el software de etiquetado de datos, que proporciona un conjunto de herramientas para que las empresas conviertan datos no etiquetados en datos etiquetados y construyan algoritmos de IA correspondientes.
Software de procesamiento de lenguaje natural (NLP): NLP permite a las aplicaciones interactuar con el lenguaje humano utilizando un algoritmo de aprendizaje profundo. Los algoritmos de NLP ingresan lenguaje y dan una variedad de salidas basadas en la tarea aprendida. Los algoritmos de NLP proporcionan reconocimiento de voz y generación de lenguaje natural (NLG), que convierte datos en lenguaje humano comprensible. Algunos ejemplos de usos de NLP incluyen chatbots, aplicaciones de traducción y herramientas de monitoreo de redes sociales que escanean redes sociales en busca de menciones.
Desafíos con las plataformas de MLOps
Las soluciones de software pueden venir con su propio conjunto de desafíos.
Requisitos de datos: Para la mayoría de los algoritmos de IA, se requiere una gran cantidad de datos para que aprenda lo necesario. Los usuarios necesitan entrenar algoritmos de aprendizaje automático utilizando técnicas como el aprendizaje por refuerzo, el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado para construir una aplicación verdaderamente inteligente.
Escasez de habilidades: También hay una escasez de personas que entienden cómo construir estos algoritmos y entrenarlos para realizar las acciones que necesitan. El usuario común no puede simplemente iniciar un software de IA y hacer que resuelva todos sus problemas.
Sesgo algorítmico: Aunque la tecnología es eficiente, no siempre es efectiva y está marcada por varios tipos de sesgos en los datos de entrenamiento, como sesgos raciales o de género. Por ejemplo, dado que muchos algoritmos de reconocimiento facial se entrenan en conjuntos de datos con rostros principalmente de hombres blancos, otros son más propensos a ser identificados erróneamente por los sistemas.
¿Qué empresas deberían comprar plataformas de MLOps?
La implementación de IA puede tener un impacto positivo en las empresas de una variedad de industrias diferentes. Aquí hay algunos ejemplos:
Servicios financieros: El uso de IA en los servicios financieros es prolífico, con bancos usándola para todo, desde desarrollar algoritmos de puntuación de crédito hasta analizar documentos de ganancias para detectar tendencias. Con MLOps Plat, los equipos de ciencia de datos pueden construir modelos con datos de la empresa y desplegarlos tanto en aplicaciones internas como externas.
Cuidado de la salud: Dentro del cuidado de la salud, las empresas pueden usar estas plataformas para entender mejor las poblaciones de pacientes, como predecir visitas de pacientes internados y desarrollar sistemas que puedan emparejar a las personas con ensayos clínicos relevantes. Además, dado que el proceso de descubrimiento de medicamentos es particularmente costoso y lleva una cantidad significativa de tiempo, las organizaciones de salud están utilizando la ciencia de datos para acelerar el proceso, utilizando datos de ensayos anteriores, artículos de investigación y más.
Venta al por menor: En el comercio minorista, especialmente en el comercio electrónico, la personalización es primordial. Los principales minoristas están aprovechando estas plataformas para proporcionar a los clientes experiencias altamente personalizadas basadas en factores como el comportamiento anterior y la ubicación. Con el aprendizaje automático en su lugar, estas empresas pueden mostrar material altamente relevante y captar la atención de clientes potenciales.
Cómo comprar plataformas de MLOps
Recolección de requisitos (RFI/RFP) para plataformas de MLOps
Si una empresa está comenzando y busca comprar su primera plataforma de ciencia de datos y aprendizaje automático, o donde sea que una empresa esté en su proceso de compra, g2.com puede ayudar a seleccionar la mejor opción.
El primer paso en el proceso de compra debe involucrar un examen cuidadoso de los datos de la empresa. Como parte fundamental del viaje de la ciencia de datos implica la ingeniería de datos (es decir, la recolección y análisis de datos), las empresas deben asegurarse de que la calidad de sus datos sea alta y que la plataforma en cuestión pueda manejar adecuadamente sus datos, tanto en términos de formato como de volumen. Si la empresa ha acumulado muchos datos, deben buscar una solución que pueda crecer con la organización. Los usuarios deben pensar en los puntos de dolor y anotarlos; estos deben usarse para ayudar a crear una lista de criterios. Además, el comprador debe determinar el número de empleados que necesitarán usar este software, ya que esto impulsa el número de licencias que probablemente comprarán.
Tomar una visión holística del negocio e identificar puntos de dolor puede ayudar al equipo a lanzarse a crear una lista de criterios. La lista sirve como una guía detallada que incluye tanto características necesarias como agradables de tener, incluyendo presupuesto, características, número de usuarios, integraciones, requisitos de seguridad, soluciones en la nube o en las instalaciones, y más.
Dependiendo del alcance del despliegue, podría ser útil producir un RFI, una lista de una página con algunos puntos clave que describan lo que se necesita de una plataforma de ciencia de datos.
Comparar plataformas de MLOps
Crear una lista larga
Desde satisfacer las necesidades de funcionalidad empresarial hasta la implementación, las evaluaciones de proveedores son una parte esencial del proceso de compra de software. Para facilitar la comparación, después de que todas las demostraciones estén completas, ayuda a preparar una lista consistente de preguntas sobre necesidades y preocupaciones específicas para hacer a cada proveedor.
Crear una lista corta
De la lista larga de proveedores, es útil reducir la lista de proveedores y llegar a una lista más corta de contendientes, preferiblemente no más de tres a cinco. Con esta lista en mano, las empresas pueden producir una matriz para comparar las características y precios de las diversas soluciones.
Realizar demostraciones
Para asegurar que la comparación sea exhaustiva, el usuario debe demostrar cada solución en la lista corta con el mismo caso de uso y conjuntos de datos. Esto permitirá a la empresa evaluar de manera similar y ver cómo cada proveedor se compara con la competencia.
Selección de plataformas de MLOps
Elegir un equipo de selección
Antes de comenzar, crear un equipo ganador que trabajará junto durante todo el proceso, desde identificar puntos de dolor hasta la implementación, es crucial. El equipo de selección de software debe consistir en miembros de la organización con el interés, habilidades y tiempo adecuados para participar en este proceso. Un buen punto de partida es apuntar a tres a cinco personas que ocupen roles como el principal tomador de decisiones, gerente de proyecto, propietario del proceso, propietario del sistema o experto en materia de personal, así como un líder técnico, administrador de TI o administrador de seguridad. En empresas más pequeñas, el equipo de selección de proveedores puede ser más pequeño, con menos participantes multitarea y asumiendo más responsabilidades.
Negociación
El hecho de que algo esté escrito en la página de precios de una empresa no significa que sea fijo (aunque algunas empresas no cederán). Es imperativo abrir una conversación sobre precios y licencias. Por ejemplo, el proveedor puede estar dispuesto a dar un descuento por contratos de varios años o por recomendar el producto a otros.
Decisión final
Después de esta etapa, y antes de comprometerse por completo, se recomienda realizar una prueba piloto o programa piloto para probar la adopción con una pequeña muestra de usuarios. Si la herramienta es bien utilizada y bien recibida, el comprador puede estar seguro de que la selección fue correcta. Si no, podría ser el momento de volver a la mesa de dibujo.
¿Cuánto cuestan las plataformas de MLOps?
Como se mencionó anteriormente, las plataformas de MLOps vienen como soluciones tanto en las instalaciones como en la nube. Los precios entre los dos pueden diferir, siendo el primero a menudo con más costos iniciales relacionados con la configuración de la infraestructura.
Como con cualquier software, estas plataformas están frecuentemente disponibles en diferentes niveles, con las soluciones más básicas costando menos que las de escala empresarial. Las primeras a menudo no tendrán tantas características y pueden tener límites en el uso. Los proveedores pueden tener precios escalonados, en los que el precio se adapta al tamaño de la empresa del usuario, el número de usuarios o ambos. Esta estrategia de precios puede venir con algún grado de soporte, que podría ser ilimitado o limitado a un cierto número de horas por ciclo de facturación.
Una vez configuradas, a menudo no requieren costos de mantenimiento significativos, especialmente si se despliegan en la nube. Como estas plataformas a menudo vienen con muchas características adicionales, las empresas que buscan maximizar el valor de su software pueden contratar consultores externos para ayudarles a derivar conocimientos de sus datos y obtener el máximo provecho del software.
Retorno de la inversión (ROI)
Las empresas deciden desplegar plataformas de MLOps para obtener algún grado de ROI. A medida que buscan recuperar las pérdidas del software, es crítico entender sus costos. Como se mencionó anteriormente, estas plataformas generalmente se facturan por usuario, a veces escalonadas dependiendo del tamaño de la empresa. Más usuarios generalmente se traducen en más licencias, lo que significa más dinero.
Los usuarios deben considerar cuánto se gasta y compararlo con lo que se gana, tanto en términos de eficiencia como de ingresos. Por lo tanto, las empresas pueden comparar procesos entre el pre y el post-despliegue del software para entender mejor cómo se han mejorado los procesos y cuánto tiempo se ha ahorrado. Incluso pueden producir un estudio de caso (ya sea para propósitos internos o externos) para demostrar las ganancias que han visto con el uso de la plataforma.
Implementación de plataformas de MLOps
¿Cómo se implementan las plataformas de MLOps?
La implementación difiere drásticamente dependiendo de la complejidad y escala de los datos. En organizaciones con grandes cantidades de datos en fuentes dispares (por ejemplo, aplicaciones, bases de datos, etc.), a menudo es prudente utilizar una parte externa, ya sea un especialista en implementación del proveedor o una consultoría externa. Con vasta experiencia bajo su cinturón, pueden ayudar a las empresas a entender cómo conectar y consolidar sus fuentes de datos y cómo usar el software de manera eficiente y efectiva.
¿Quién es responsable de la implementación de las plataformas de MLOps?
Puede requerir muchas personas, o muchos equipos, para desplegar adecuadamente una plataforma de ciencia de datos, incluyendo ingenieros de datos, científicos de datos e ingenieros de software. Esto se debe a que, como se mencionó, los datos pueden atravesar equipos y funciones. Como resultado, es raro que una persona o incluso un equipo tenga una comprensión completa de todos los activos de datos de una empresa. Con un equipo multifuncional en su lugar, una empresa puede comenzar a juntar sus datos y comenzar el viaje de la ciencia de datos, comenzando con la preparación y gestión adecuada de los datos.
¿Cómo es el proceso de implementación para las plataformas de MLOps?
En términos de implementación, es típico que el despliegue de la plataforma comience de manera limitada y posteriormente se extienda de manera más amplia. Por ejemplo, una marca minorista podría decidir realizar una prueba A/B de su uso de un algoritmo de personalización para un número limitado de visitantes a su sitio para entender mejor cómo está funcionando. Si el despliegue es exitoso, el equipo de ciencia de datos puede presentar sus hallazgos a su equipo de liderazgo (que podría ser el CTO, dependiendo de la estructura del negocio).
Si el despliegue no fue exitoso, el equipo podría volver a la mesa de dibujo, intentando averiguar qué salió mal. Esto implicará examinar los datos de entrenamiento, así como los algoritmos utilizados. Si intentan de nuevo, pero nada parece ser exitoso (es decir, el resultado es defectuoso o no hay mejora en las predicciones), la empresa podría necesitar volver a lo básico y revisar sus datos en su conjunto.
¿Cuándo deberías implementar plataformas de MLOps?
Como se mencionó anteriormente, la ingeniería de datos, que implica preparar y recopilar datos, es una característica fundamental de los proyectos de ciencia de datos. Por lo tanto, las empresas deben priorizar poner sus datos en orden, asegurándose de que no haya registros duplicados o campos desalineados. Aunque esto suena básico, no lo es. Datos defectuosos como entrada resultarán en datos defectuosos como salida.
Tendencias de las plataformas de MLOps
AutoML
AutoML ayuda a automatizar muchas tareas necesarias para desarrollar aplicaciones de IA y aprendizaje automático. Los usos incluyen preparación automática de datos, ingeniería de características automatizada, proporcionar explicabilidad para modelos, y más.
IA embebida
La funcionalidad de aprendizaje automático y profundo se está integrando cada vez más en casi todos los tipos de software, independientemente de si el usuario es consciente de ello o no. Usar IA embebida dentro de software como CRM, automatización de marketing y soluciones de análisis permite a los usuarios agilizar procesos, automatizar ciertas tareas y obtener una ventaja competitiva con capacidades predictivas. La IA embebida puede aumentar gradualmente en los próximos años y puede hacerlo de la manera en que el despliegue en la nube y las capacidades móviles lo han hecho en la última década más o menos. Eventualmente, los proveedores pueden no necesitar resaltar los beneficios de su producto del aprendizaje automático, ya que puede ser simplemente asumido y esperado.
Aprendizaje automático como servicio (MLaaS)
El entorno de software se ha movido a una estructura más granular, de microservicios, particularmente para las necesidades de operaciones de desarrollo. Además, el auge de los servicios de infraestructura en la nube pública ha permitido a las grandes empresas ofrecer servicios de desarrollo e infraestructura a otras empresas con un modelo de pago por uso. El software de IA no es diferente, ya que las mismas empresas ofrecen MLaaS a otras empresas.
Los desarrolladores aprovechan fácilmente estos algoritmos y soluciones preconstruidos alimentándolos con sus propios datos para obtener conocimientos. Usar sistemas construidos por empresas empresariales ayuda a las pequeñas empresas a ahorrar tiempo, recursos y dinero al eliminar la necesidad de contratar desarrolladores de aprendizaje automático capacitados. MLaaS crecerá aún más a medida que las empresas continúen confiando en estos microservicios y a medida que aumente la necesidad de IA.
Explicabilidad
Cuando se trata de algoritmos de aprendizaje automático, especialmente el aprendizaje profundo, puede ser particularmente difícil explicar cómo llegaron a ciertas conclusiones. La IA explicable, también conocida como XAI, es el proceso mediante el cual el proceso de toma de decisiones de los algoritmos se hace transparente y comprensible para los humanos. La transparencia es el principio más prevalente en la literatura actual sobre ética de la IA, y por lo tanto la explicabilidad, un subconjunto de la transparencia, se vuelve crucial. Las plataformas de MLOps están incluyendo cada vez más herramientas para la explicabilidad, ayudando a los usuarios a construir explicabilidad en sus modelos y cumplir con los requisitos de explicabilidad de datos en legislaciones como la ley de privacidad de la Unión Europea, el GDPR.
