{"id":15976,"date":"2023-02-17T17:25:33","date_gmt":"2023-02-17T17:25:33","guid":{"rendered":"https:\/\/epidata.net\/es\/?p=15976"},"modified":"2023-10-03T14:39:22","modified_gmt":"2023-10-03T14:39:22","slug":"ias-ml-para-devops-como-influye-en-los-desarrollos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/backup.epidata.net\/pb\/ias-ml-para-devops-como-influye-en-los-desarrollos\/","title":{"rendered":"(Espa\u00f1ol) IAs\/ML para DevOps: \u00bfc\u00f3mo influye en los desarrollos?"},"content":{"rendered":"

Esta p\u00e1gina est\u00e1 dispon\u00edvel em Espa\u00f1ol<\/a> y English<\/a>.<\/p>[vc_row type=”in_container” full_screen_row_position=”middle” column_margin=”default” column_direction=”default” column_direction_tablet=”default” column_direction_phone=”default” scene_position=”center” text_color=”dark” text_align=”left” row_border_radius=”none” row_border_radius_applies=”bg” overflow=”visible” color_overlay=”rgba(255,255,255,0.01)” color_overlay_2=”rgba(71,173,189,0.01)” overlay_strength=”0.8″ gradient_direction=”left_t_to_right_b” shape_divider_position=”bottom” bg_image_animation=”none” shape_type=””][vc_column column_padding=”no-extra-padding” column_padding_tablet=”inherit” column_padding_phone=”inherit” column_padding_position=”all” column_element_direction_desktop=”default” column_element_spacing=”default” desktop_text_alignment=”default” tablet_text_alignment=”default” phone_text_alignment=”default” background_color_opacity=”1″ background_hover_color_opacity=”1″ column_backdrop_filter=”none” font_color=”#000000″ column_shadow=”none” column_border_radius=”none” column_link_target=”_self” column_position=”default” gradient_direction=”left_to_right” overlay_strength=”0.3″ width=”1\/1″ tablet_width_inherit=”default” animation_type=”default” bg_image_animation=”none” border_type=”simple” column_border_width=”none” column_border_style=”solid”][vc_column_text]\u00bfSab\u00eda que el campo de las IAs y Machine Learning est\u00e1 creciendo significativamente?<\/b> Especialmente, aplicadas en el campo de DevOps. En este sentido, es algo que menciona nuestro partner <\/span>Gitlab<\/span><\/a>, ya que tanto la IA (inteligencia artificial) como el ML est\u00e1n revolucionando la forma de trabajar. Le contamos todo al respecto.<\/span><\/p>\n

El \u00e9xito de las IAs y ML en los proyectos DevOps<\/span><\/h2>\n

En los \u00faltimos a\u00f1os hemos asistido a una explosi\u00f3n de proyectos de inteligencia artificial, machine learning y otros tipos. Empresas como <\/span>Hugging Face<\/span><\/a> y aplicaciones como <\/span>DALL-E<\/span><\/a> 2 han dado a conocer<\/span> el potencial que las IA y ML pueden aportar a los proyectos DevOps<\/b>.<\/span><\/p>\n

A medida que <\/span>las organizaciones contin\u00faan aprendiendo a utilizar el software<\/span><\/a> como diferencial estrat\u00e9gico, la capacidad de innovar y aprovechar la cantidad cada vez mayor de datos a los que tienen acceso las compa\u00f1\u00edas se ha convertido en una de las claves para mejorar la innovaci\u00f3n empresarial.<\/span><\/p>\n

Sin embargo, <\/span>muchos proyectos de inteligencia artificial\/aprendizaje autom\u00e1tico se estancan debido a varios retos<\/b> que comprender\u00e1n aquellos profesionales del software que hayan estado presentes desde los primeros d\u00edas de DevOps. M\u00e1s concretamente, la adopci\u00f3n y optimizaci\u00f3n 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.\u00a0<\/span><\/p>\n

Un nuevo modelo para el modelado de datos<\/span><\/h2>\n

Una de las primeras formas de abordar este problema es <\/span>asegurarse de que exista un modelo que permita al equipo razonar sobre la visi\u00f3n estrat\u00e9gica de la IA y ML en su organizaci\u00f3n<\/b>. Una vez establecido esto, es importante pensar en las “tareas pendientes” t\u00e1cticas para sentar las bases de ese trabajo.<\/span><\/p>\n

Desde el punto de vista estrat\u00e9gico, son muchos los equipos que deben unirse para que un programa de IA\/ML tenga \u00e9xito<\/b>. 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 t\u00edpicos procesos “ETL” o de extracci\u00f3n, carga y transformaci\u00f3n por los que tienen que pasar los datos para ser \u00fatiles para los equipos.\u00a0<\/span><\/p>\n

A partir de ah\u00ed, hay que producir las cargas de trabajo de datos a trav\u00e9s de MLOps. Por ejemplo, la experimentaci\u00f3n, formaci\u00f3n, pruebas y despliegue de modelos significativos basados en los datos ya extra\u00eddos y transformados. Una vez completados estos dos pasos, por fin podr\u00e1 comprender c\u00f3mo crear casos de uso de producci\u00f3n para sus datos.\u00a0<\/span><\/p>\n

Puede utilizar el ML aplicado para centrarse en la mejora de las<\/span> experiencias de los usuarios (UX)<\/span><\/a>, para previsiones financieras o para tendencias generales y an\u00e1lisis de diversas partes de su negocio. Dada la complejidad de esta cadena de valor, <\/span>conocer la historia de DevOps puede ser clave para abordar estos problemas<\/b>.\u00a0<\/span><\/p>\n

DevOps e IAs\/ML para combatir los silos<\/span><\/h2>\n

Al igual que las distintas fases de obtenci\u00f3n y aplicaci\u00f3n de IA\/ML para usos empresariales, <\/span>el desarrollo de software consta de muchos equipos, pasos y habilidades para lograr los objetivos corporativos<\/b> estipulados. Por eso, hace a\u00f1os, la gente ide\u00f3 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.<\/span><\/p>\n

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 t\u00edpica falta de previsibilidad y agilidad.\u00a0<\/span><\/p>\n

Las empresas y los equipos de software a menudo no aprovechan los datos que tienen a disposici\u00f3n. A su vez, los modelos tardan meses en entrar en producci\u00f3n, momento en el que pueden estar desfasados o por detr\u00e1s de los competidores. Adem\u00e1s, la seguridad y la \u00e9tica de los datos suelen tratarse como algo secundario, y esto supone un riesgo para las organizaciones, frenando la innovaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

La importancia de aprender del pasado<\/span><\/h2>\n

Si algo nos han ense\u00f1ado las \u00faltimas d\u00e9cadas de evoluci\u00f3n de “DevOps” es <\/span>que romper los silos entre los equipos a trav\u00e9s de las herramientas y los procesos que utilizan resulta rentable para las empresas<\/b>. A medida que su equipo comienza su viaje hacia las IAs\/ML, deber\u00e1 considerar c\u00f3mo puede consolidar los equipos juntos, asegur\u00e1ndose de que trabajan de forma eficiente.<\/span><\/p>\n

As\u00ed, mantener un programa de inteligencia artificial\/aprendizaje autom\u00e1tico exigir\u00e1 mejorar los procesos y herramientas que utilice su equipo. Esto permitir\u00e1 a sus equipos extraer, transformar y cargar datos de forma eficiente. Adem\u00e1s, podr\u00e1 ajustar, probar y desplegar modelos de forma eficaz, aprovechando la IA\/ML, generando valor para las partes interesadas a largo plazo.<\/span><\/p>\n

La cultura DevOps en Epidata<\/span><\/h3>\n

En este sentido, en Epidata tambi\u00e9n buscamos garantizar la creaci\u00f3n de valor en todos nuestros proyectos. Por eso, <\/span>tenemos un <\/b>equipo DevOps certificado en Gitlab<\/b><\/a>, una plataforma completa que nos garantiza la innovaci\u00f3n constante y la escalabilidad en el proceso de creaci\u00f3n de software. Esto es algo que aplicamos en nuestros desarrollos, con el objetivo de generar una visi\u00f3n consistente entre todos los equipos de trabajo.\u00a0<\/span><\/p>\n

Ahora que sabe de qu\u00e9 manera influyen las IAs y el ML en DevOps<\/b>, lo invitamos a que conozca algunas de las innovaciones que hemos implementado en nuestra \u00e1rea especializada, para desarrollar todo tipo de proyectos en menor tiempo y costo. \u00a1Cont\u00e1ctenos o conozca alguno de nuestros <\/span>casos de \u00e9xito DevOps<\/span><\/a>!\u00a0<\/span><\/p>\n

*Referencias: adaptado de GitLab (2022): <\/span>https:\/\/about.gitlab.com\/blog\/2022\/11\/16\/how-is-ai-ml-changing-devops\/<\/span><\/a>\u00a0<\/span><\/p>\n

Acerca de Epidata<\/span><\/h4>\n

Empresa global de capitales privados especializada en outsourcing de innovaci\u00f3n, dedicada a brindar servicios de desarrollo y dise\u00f1o de software, modernizaci\u00f3n de aplicaciones, RPA, aprendizaje autom\u00e1tico y Big Data, entre otros. Sus soluciones transforman negocios, optimizan operaciones y generan mejores experiencias digitales para clientes y colaboradores.<\/span><\/p>\n

Epidata posee alianzas con empresas l\u00edderes en innovaci\u00f3n y conocimiento como Microsoft, GitLab, Mulesoft, Salesforce, Oracle, MariaDB, Red Hat, UiPath y FCEyN \u2013 UBA (Universidad de Buenos Aires).<\/span><\/p>\n

Epidata opera en Argentina, Chile, Colombia, Per\u00fa, Uruguay y Estados Unidos (San Francisco, California), donde cuenta con un historial de apoyo exitoso a corporaciones multinacionales como Stanford Research Institute International, JP Morgan, Tenaris, Turner, Telecom, HSBC, Monsanto, Walmart, Asana, entre otras.<\/span><\/p>\n

www.epidata.net<\/span><\/a>\u00a0<\/span>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row type=”in_container” full_screen_row_position=”middle” column_margin=”default” column_direction=”default” column_direction_tablet=”default” column_direction_phone=”default” scene_position=”center” text_color=”dark” text_align=”right” row_border_radius=”none” row_border_radius_applies=”bg” overflow=”visible” overlay_strength=”0.3″ gradient_direction=”left_to_right” shape_divider_position=”bottom” bg_image_animation=”none” shape_type=””][vc_column column_padding=”no-extra-padding” column_padding_tablet=”inherit” column_padding_phone=”inherit” column_padding_position=”all” column_element_direction_desktop=”default” column_element_spacing=”default” desktop_text_alignment=”default” tablet_text_alignment=”default” phone_text_alignment=”default” background_color_opacity=”1″ background_hover_color_opacity=”1″ column_backdrop_filter=”none” column_shadow=”none” column_border_radius=”none” column_link_target=”_self” column_position=”default” gradient_direction=”left_to_right” overlay_strength=”0.3″ width=”1\/2″ tablet_width_inherit=”default” animation_type=”default” bg_image_animation=”none” border_type=”simple” column_border_width=”none” column_border_style=”solid”][\/vc_column][vc_column column_padding=”no-extra-padding” column_padding_tablet=”inherit” column_padding_phone=”inherit” column_padding_position=”all” column_element_direction_desktop=”default” column_element_spacing=”default” desktop_text_alignment=”default” tablet_text_alignment=”default” phone_text_alignment=”default” background_color_opacity=”1″ background_hover_color_opacity=”1″ column_backdrop_filter=”none” column_shadow=”none” column_border_radius=”none” column_link_target=”_self” column_position=”default” gradient_direction=”left_to_right” overlay_strength=”0.3″ width=”1\/2″ tablet_width_inherit=”default” animation_type=”default” bg_image_animation=”none” border_type=”simple” column_border_width=”none” column_border_style=”solid”]

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