Estandarice su ciclo de vida de IA y evite costos por improvisación.
€35M en multas o el 7% del volumen de negocios total anual mundial, si es mayor prevé el EU AI Act cuando no existe trazabilidad de versiones, datos y modelos a lo largo de todo el ciclo de vida de la IA.
Fuente: mitsloan.mit.edu/press/special-report-mit-sloan-insights-success-ai-driven-organizations documento “Leading With AI: Insights For Success In AI-Driven Organizations”.
El servicio “Marco para Ciclo de Vida de Aplicaciones de Inteligencia Artificial” impulsa a su organización a gestionar soluciones de IA de forma ordenada, ágil y predecible. Convierte necesidades de negocio en un ciclo de vida estandarizado, que integra prácticas modernas de ingeniería, eficiencia operativa y gobernanza del desarrollo desde el diseño. Es ideal para empresas que desean evitar improvisación, reducir retrabajos, mejorar la calidad de sus aplicaciones y acelerar la evolución continua de soluciones de IA y TI.
Incluye el diagnóstico del ciclo actual, el diseño del modelo basado en prácticas del ciclo de vida, además de sugerir la automatización con pipelines CI/CD y flujosDevOps. Considera enfoques como Service Lifecycle Management (SLM - para un enfoque de negocio), ISO/IEC 12207 (Software Life Cycle Processes), ISO/IEC/IEEE 15288 (System Life Cycle Processes), DevOps, DevSecOps, SRE (Site Reliability Engineering), Value Stream Management, MLOps (Automatización y gobernanza del ciclo de vida de modelos), LLMOps (enfoque extendido para modelos grandes - LLMs - y agentes) y NIST AI RMF (riesgos para IA).
El resultado es un marco de referencia estandarizado , y documentado, que guía a los equipos de TI en la gestión del ciclo de vida de aplicaciones y tecnologías de IA, mejorando la excelencia operativa acelerando la entrega y fortaleciendo la operación continua.
Se eligen las iniciativas de Inteligencia Artificial y se siguen las siguientes fases:
Gobernanza integral del ciclo de vida y riesgos de IA.
Provee orden y previsibilidad en todo el ciclo de vida de IA.
Acelera el time to value de soluciones de IA.
Soluciones de IA más confiables y robustas en producción.
Mejor alineación entre TI, Negocio y DevOps.
Enfoque empresarial gracias al Service Lifecycle Management (SLM).
Un marco documentado, adoptable y escalable de DevOps para IA.
