Transformando prototipos de IA en soluciones de producción

El desafío de la producción

Los prototipos de IA suelen funcionar perfectamente en entornos controlados, pero fallan estrepitosamente cuando se enfrentan a datos reales y cargas de producción. En este artículo, exploramos las mejores prácticas para transformar prototipos en soluciones robustas.

"La diferencia entre un prototipo y una solución de producción no está en la complejidad del algoritmo, sino en la robustez de la implementación."

1. Validación de datos

El primer paso es implementar validaciones robustas para los datos de entrada. Los prototipos suelen asumir que los datos siempre serán correctos, pero en producción esto raramente es cierto.

Además, es importante considerar el modelo de datos que se está usando, ya que puede ser un factor importante en la robustez de la solución. Si el modelo de datos no es claro, la información que se está generando puede ser incorrecta, incompleta o difícil de acceder. Esto que puede llevar a problemas de rendimiento, seguridad y mantenimiento.

2. Monitoreo y logging

Implementar un sistema de monitoreo completo es crucial para detectar problemas antes de que afecten a los usuarios.

Usualmente, los prototipos de IA no cuentan con un sistema de monitoreo completo, lo que dificulta la detección de problemas y su corrección a tiempo. Las formas más comunes de monitoreo son:

• Logs informativos: que notifican sobre el resultado de alguna acción o evento ocurrido en el sistema.
• Logs de errores: que notifican sobre errores ocurridos en el sistema.
• Logs de actividad: que notifican sobre las acciones que el usuario realiza en el sistema y son particularmente útiles investigar problemas.
• Reporte de errores: donde se registran errores ocurridos en el sistema y se provee toda la información necesaria para su corrección.

3. Testing automatizado

Los tests automatizados son la base de cualquier sistema de producción confiable, los hay de distintos tipos:

• Tests unitarios: que testean una unidad de código en aislamiento.
• Tests de integración: que testean la interacción entre distintas unidades de código.
• Tests punta a punta: que testean flujos completos de la aplicación.

Los tests son una herramienta poderosa para garantizar la calidad del software y asegurar que el comportamiento del sistema es el esperado. Si estás pensando en poner en producción un sistema, asegúrate de tener una batería de tests robusta.