MLOps ha emergido como una disciplina esencial en la creación, gestión y mantenimiento de sistemas de inteligencia artificial (IA) que funcionan correctamente en producción. Sin embargo, a pesar de sus ventajas y avances, sigue habiendo confusiones y malentendidos que dificultan la adopción efectiva de buenas prácticas. Muchas veces, los desarrolladores y arquitectos de IA caen en lo que se conocen como falacias de MLOps: falsas creencias o suposiciones que pueden llevar a proyectos que no alcanzan producción o que enfrentan problemas operativos importantes. Entender estas falacias y sus consecuencias es clave para mejorar la eficiencia, reproducibilidad y escalabilidad de los sistemas de IA. A continuación, se aborda un análisis detallado de las principales falacias de MLOps que conviene evitar para construir soluciones robustas y sostenibles en entornos de producción.
Una idea errónea muy común es creer que todo puede realizarse en una sola canalización de aprendizaje automático (ML pipeline). Aunque es posible en sistemas de batch (procesamiento por lotes) crear pipelines parametrizables que realicen desde la transformación de datos, entrenamiento y predicción, esta aproximación no se adapta a sistemas en tiempo real. Los sistemas modernos requieren una separación clara entre pipelines de características (feature pipelines), pipelines de entrenamiento y pipelines de inferencia. Cada uno cumple un rol específico: las características transforman y preparan los datos, el entrenamiento construye y valida modelos, y la inferencia utiliza estos modelos para hacer predicciones en tiempo real o batch. Esta fragmentación es fundamental porque cada pipeline tiene necesidades distintas y tiempos de ejecución diferentes.
Por ejemplo, en entornos de producción, el pipeline de inferencia debe estar disponible 24/7 y responder con baja latencia, mientras que el pipeline de entrenamiento puede ejecutarse con menor frecuencia y con mayor procesamiento computacional. No reconocer esta separación puede derivar en sistemas inflexibles, difíciles de mantener y propensos a errores. Otro error frecuente es asumir que todas las transformaciones de datos para IA son iguales. En la práctica, las transformaciones se dividen en tres categorías: las independientes del modelo, las dependientes del modelo y las que se calculan bajo demanda en tiempo real. Las transformaciones independientes del modelo son las que crean características reutilizables y permanentes, realizadas en pipelines de características de tipo batch o streaming.
Las transformaciones dependientes del modelo son ajustes o escalados que varían según las características específicas del modelo entrenado y deben mantenerse sincronizadas en entornos de entrenamiento e inferencia para evitar sesgos o inconsistencias. Finalmente, las transformaciones en demanda son aquellas que se calculan durante la inferencia, a partir de datos proporcionados por la solicitud de predicción. Ignorar esta taxonomía y no implementar adecuadamente cada tipo de transformación provoca problemas de calidad y monitoreo en los sistemas de IA. Por ejemplo, si las transformaciones en tiempo real no coinciden con las realizadas durante el entrenamiento, se introduce un sesgo conocido como “data skew” que degrada el rendimiento y hace difícil diagnosticar los problemas. Además, para observabilidad, es imprescindible que los datos sin transformar estén disponibles, ya que permiten interpretar resultados y detectar anomalías.
La ausencia o subestimación de la importancia del feature store es otro punto crítico. Un feature store actúa como capa de datos que interconecta pipelines de características, entrenamiento e inferencia, proporcionando versiones consistentes y gobernadas de las características utilizadas. Al construir sistemas batch simples, es posible prescindir de un feature store, pero a medida que los proyectos escalan y requieren predicciones en tiempo real, su utilidad se vuelve indispensable. Sin un feature store, la reutilización de características se dificulta, la gobernanza y trazabilidad se pierden, y existe un alto riesgo de crear datos de entrenamiento o inferencia incorrectos por no cumplir con criterios de consistencia temporal y calidad. En escenarios que involucran datos temporales o series de tiempo, el feature store garantiza que las características se construyan con precisión “point in time”, evitando el uso de datos futuros que contaminarían la predicción.
Muchas organizaciones también cometen el error de considerar que el seguimiento de experimentos (experiment tracking) es un componente fundamental y prioritario de MLOps. Si bien es cierto que el experiment tracking soporta la investigación y mejora iterativa de modelos, su implementación temprana puede ser una sobrecarga que ralentiza el desarrollo inicial. Es preferible focalizar inicialmente en construir una solución mínima viable de IA que funcione de manera reproducible y confiable antes de incorporar ese nivel de detalle orientado a la investigación. Sin embargo, para procesos operativos y de producción, es más relevante contar con un registro de modelos (model registry) que gestione almacenamiento, gobernanza, evaluación de desempeño y documentación de los modelos desplegados. Separar experiment tracking —que es más adecuado para tareas de investigación y desarrollo— de los mecanismos para la producción contribuye a una estrategia más clara y eficaz.
Un mito muy extendido es equiparar MLOps con una simple extensión de DevOps para proyectos de machine learning. Si bien MLOps toma principios de DevOps, como integración y despliegue continuo, sus requerimientos incluyen desafíos únicos vinculados a los datos. En MLOps, no solo se versiona y prueba el código, sino también los datos de entrenamiento se deben versionar y validar. Los datos cambiantes generan fenómenos de “data drift” y “model drift” que deterioran el rendimiento del modelo con el tiempo. Por lo tanto, la monitorización constante de la distribución de los datos de entrada y las predicciones es vital para detectar cambios que exijan retrainings o ajustes en la arquitectura.
Versionar únicamente los modelos, pensando que esto garantiza una actualización o reversión segura, es una práctica peligrosa. La actualización de un modelo en producción debe ir acompañada del correspondiente versionado de las características precomputadas que utiliza. No sincronizar estas versiones puede resultar en que un modelo nuevo se ejecute con características antiguas o incompatibles, lo que genera caídas en desempeño difíciles de diagnosticar. Además, la falta de versionado en los datos impide la reproducibilidad exacta de las condiciones bajo las cuales el modelo fue entrenado. Esto no solo afecta a la calidad y transparencia científica, sino que también puede llevar a incumplir regulaciones legales sobre trazabilidad y auditoría en sectores sensibles.
Los sistemas que permiten la “viaje en el tiempo” (time travel) en los datos, gestionando fechas de ingestión y de evento, son fundamentales para cumplir con estos requisitos. Error común también es considerarel “modelo signature” como el único punto de contacto en la API de despliegue. En realidad, la API con la que interactúan los clientes puede ser diferente al esquema de entrada del modelo. La capa de despliegue debe abstraer la construcción del vector de características, combinando datos pasados precomputados, datos recibidos en la petición y transformaciones específicas. Esto permite realizar actualizaciones internas al modelo sin afectar a los clientes, siempre y cuando la interfaz externa se mantenga estable.
Otro tema que genera confusión es asumir que la latencia de predicción es solamente el tiempo que tarda el modelo en producir una predicción. En realidad, la latencia total incluye la recuperación de características, aplicación de transformaciones model-dependientes y bajo demanda, el procesamiento de la solicitud, y el registro del resultado. No considerar toda esta cadena puede llevar a estimaciones optimistas que obscurecen cuellos de botella en la inferencia en producción. Finalmente, la percepción de que los sistemas de modelos de lenguaje natural (LLM) son una disciplina separada (LLMOps) y distinta de MLOps puede fragmentar infraestructuras y recursos. Aunque los LLM requieren particularidades como GPUs y escalabilidad, su arquitectura puede adaptarse a la misma estructura de pipelines de características, entrenamiento e inferencia usada en otros tipos de sistemas.
La integración de ambas visiones mejora la utilización de recursos y facilita la gestión integral. En definitiva, evitar estos errores conceptuales fortalece la construcción de sistemas de IA confiables y escalables. Contar con una arquitectura clara que integre feature stores, versionado detallado de datos y modelos, pipelines diferenciados para cada etapa, APIs bien diseñadas y un proceso operativo que incluya monitorización de datos y modelos permite acelerar la llegada de los proyectos a producción y reducir riesgos. Además, preparar infraestructuras unificadas para múltiples tipos de modelos, incluyendo LLMs, optimiza la inversión técnica y humana. Profundizar en estas falacias y sus soluciones es fundamental para tomar decisiones acertadas en estrategias de MLOps, maximizar el retorno de inversiones en inteligencia artificial y cumplir con exigencias normativas crecientes.
Con esta perspectiva, equipos técnicos y líderes de proyectos pueden navegar con mayor confianza el complejo ecosistema del desarrollo y operación de modelos en producción, asegurando sistemas que no solo funcionan, sino que evolucionan y se mantienen a lo largo del tiempo.
