Capítulo 2 Introducción

Cada vez más organizaciones están invirtiendo en el desarrollo de aplicaciones modelos de Machine Learning (ML) y aplicaciones de Inteligencia Articial (AI) para su propio uso. A dia de hoy no cabe duda del valor que puede aportar - a todas las áreas de negocio - el conocimiento obtenido con la utilización de AI y ML.

AI y ML extienden las capacidades de las aplicaciones tecnológicas que usamos cotidianamente: asistentes digitales, reconocimiento facial, asesores financieros, recomendación de productos, etc. La dificultad de integrar AI y ML en las aplicaciones no es la tecnología, ni la matemática, ni los algoritmos. El real desafio radica en pone el(los) modelo(s) desarrollado(s) en un entorno productivo donde se mantenga operativo y monitorizable.

Los equipos de desarrollo de software conocen como proporcionar aplicaciones de negocio y servicios cloud. Los equipos de AI/ML saben como desarrollar modelos que pueden transformar un negocio. El problema surge cuando debemos alinear el esfuerzo de ambos equipos en la implementación de una aplicación específica de AI/ML - automatizar y hacer uso de buenas prácticas. En este caso el éxito del proyecto requiere algún esfuerzo adicional.