📌 ¿Te llama la atención las automatizaciones, IA, etc? Estás en tu sitio. En SIXE te vamos a contar cómo montar una arquitectura de ML evitando los errores más comunes.
El Machine Learning (ML) ya no es el futuro, es el presente. Empresas de todos los sectores están apostando por la inteligencia artificial para mejorar procesos, automatizar tareas y tomar decisiones más inteligentes.
Pero aquí viene un golpe de realidad que quizá no quieras escuchar
La mayoría de modelos de proyectos de ML fallan
🔴 El 80% de los modelos de ML nunca llegan a producción.
🔴 El 6% de las empresas están invirtiendo en capacitar a su equipo en IA.
🔴 Muchas infraestructuras no están preparadas para escalar proyectos de ML.
Y ahí está el problema. No basta con tener modelos de IA potentes si la infraestructura sobre la que corren es un caos. Si tu arquitectura no es escalable, segura y eficiente, tu proyecto de ML está condenado al fracaso.
Aquí te contamos cómo evitar estos errores y diseñar una infraestructura de Machine Learning que realmente funcione.
Deja de reinventar la rueda: usa lo que ya tienes
Uno de los errores más comunes es pensar que necesitas una infraestructura completamente nueva para implementar ML. Falso.
Muchas empresas ya tienen recursos infrautilizados que pueden aprovechar para Machine Learning:
✅ GPUs con capacidad libre (muchas veces solo se usan para tareas gráficas).
✅ Servidores infrautilizados que pueden asignarse a cargas de trabajo de ML.
✅ Acceso a nubes públicas que podrían optimizarse mejor.
📌 Consejo exclusivo de SIXE: Las grandes empresas te van a vender que necesitas comprar y comprar. Antes de gastar en más hardware o contratar más, analiza qué puedes optimizar dentro de lo que ya tienes. Si no sabes cómo, nosotros lo hacemos por ti. Realizamos auditorías para hacer más verde tu infraestructura y aprovechar al máximo tus recursos. Gasta menos, produce más.
GPUs: ¿Estás aprovechándolas?
Aquí va una bomba: Más del 50% de las GPUs en empresas están infrautilizadas.
Sí, compraron hardware potente, pero no lo están usando eficientemente. ¿Por qué?
❌ No tienen herramientas de gestión de GPUs.
❌ Las GPUs están asignadas a proyectos que ni las necesitan.
❌ Se desperdicia capacidad por falta de planificación.
📌 Soluciones que puedes aplicar HOY:
✅ Implementa un gestor de trabajos y programador de GPUs.
✅ Usa Kubernetes para orquestar modelos de ML de manera eficiente.
✅ Adopta un planificador de cargas de trabajo.
Si estás pensando en comprar más GPUs porque “no hay suficiente capacidad”, haz una auditoría primero. Es muy posible que puedas liberar recursos y retrasar compras. En muchos casos, es posible liberar recursos y retrasar compras optimizando la infraestructura existente. Sistemas como AIX, Linux, IBM i, RHEL, SUSE pueden tener capacidad sin explotar que puede reasignarse con ajustes técnicos. En SIXE auditamos todos esos sistemas para identificar oportunidades de mejora sin necesidad de cambiar hardware, priorizando eficiencia sobre inversión.
Si no automatizas estás viviendo en el pasado
La falta de estandarización en ML es un problema grave. Cada equipo usa herramientas diferentes, los procesos no son replicables y todo se vuelve un caos.
Aquí es donde entra en juego MLOps.
MLOps no es solo un término resonado últimamente, es una necesidad para que los modelos de ML pasen de la fase de experimentación a producción sin dolores de cabeza.
📌 Beneficios de MLOps:
✅ Automatiza tareas repetitivas (validación, despliegue, seguridad).
✅ Reduce errores humanos en la configuración y ejecución de modelos.
✅ Mejora la reproducibilidad de los experimentos.
Si no tienes una estrategia de MLOps clara, tu equipo terminará haciendo el mismo trabajo una y otra vez. Nosotros te recomendamos formar tu equipo en MLOps para dejar de perder el tiempo en tareas repetitivas. En SIXE, entendemos el desafío que supone el ML y ofrecemos un curso de MLOps con Ubuntu Linux diseñado para ayudarte a implementar flujos de trabajo eficientes y escalables.
Nube híbrida: El equilibrio perfecto entre coste y flexibilidad
El eterno debate entre nube pública y privada ha generado más de un dolor de cabeza en las empresas. ¿Deberías optar por la agilidad de la nube pública o priorizar el control y la seguridad de una nube privada? La buena noticia es que no tienes que elegir. Existe una solución intermedia que combina lo mejor de ambos mundos: la nube híbrida.
❌ Solo nube pública: Puede ser costosa y plantea problemas de seguridad.
❌ Solo nube privada: Requiere inversión en hardware y mantenimiento.
🔹Usa la nube pública para experimentos rápidos y pruebas iniciales.
🔹Migra modelos a nube privada cuando necesites más control y seguridad.
🔹Asegúrate de que tu infraestructura sea portable para moverte entre nubes, evitando incompatibilidad de entornos.
Gracias a la capacidad de interconexión fluida entre entornos, la nube híbrida elimina bloqueos tecnológicos (vendor lock-in) y optimiza costes operativos. Una arquitectura híbrida te da lo mejor de ambos mundos: agilidad para innovar y estabilidad para escalar.
Seguridad en ML: No esperes a que sea demasiado tarde
Muchos piensan en seguridad cuando ya es tarde. Un ataque a tus modelos de ML o una filtración de datos puede tener consecuencias desastrosas.
Buenas prácticas para proteger tu infraestructura de ML:
✅ Realiza al menos una auditoría anual de seguridad sobre tu infraestructura.
✅ Implementa autenticación robusta y gestión de identidades.
✅ Cifra los datos antes de utilizarlos en modelos de ML.
Recuerda: La seguridad nunca es suficiente. Cuantas más “capas” de seguridad tengas, menos probabilidades tendrás de aparecer en las noticias por una filtración de datos ;)
Capacitación: Sin un equipo preparado, ¿cómo vas a gestionar tu infraestructura?
La IA y el ML están en constante evolución. Si tu equipo no se actualiza, se quedará atrás.
🔹 Formación en workshops de MLOps.
🔹 Aprendizaje interno. Fomenta una cultura de formación continua dentro de tu organización mediante mentorías, documentación colaborativa y sesiones prácticas.
💡 En SIXE ofrecemos capacitación en MLOps para ayudar a empresas a construir arquitecturas escalables y eficientes. Si tu equipo necesita ponerse al día, podemos adaptarnos a las necesidades específicas de tu empresa.
No pierdas horas detrás de un error
Si tu infraestructura de ML falla y no tienes monitoreo, vas a pasar horas (o días) intentando descubrir qué pasó.
📊 Herramientas esenciales para observabilidad en ML:
✅ Dashboards en tiempo real para monitoreo de modelos y hardware.
✅ Alertas automáticas para detectar problemas antes de que sean críticos.
✅ Logs detallados para trazabilidad de procesos y resolución de errores.
Si no tienes visibilidad total sobre tu infraestructura, tarde o temprano tendrás problemas.
Conclusión
Construir una arquitectura escalable y eficiente para Machine Learning no es solo un reto técnico, sino un cambio de mentalidad. Aprovecha tus recursos actuales, optimiza el uso de GPUs y adopta MLOps para automatizar procesos clave.
¿Quieres diseñar una arquitectura de ML que realmente funcione? Te ayudamos.
👉 Contáctanos y te ayudaremos a crear una infraestructura escalable, segura y optimizada para IA.
