¿Estás familiarizado con los términos ‘arquitectura hexagonal’ y ‘TDD’? Probablemente sí. Pero, ¿qué pasa cuando estos conceptos se cruzan con el mundo de MLOps y la integración de modelos de IA en nuestro software?

La integración de la Inteligencia Artificial en nuestras aplicaciones y servicios puede ser un desafío. Los modelos de IA, a menudo vistos como ‘cajas negras’, pueden complicar el testeo, los despliegues y el mantenimiento del software en general. Sin embargo, con el enfoque correcto, podemos diseñar un software resiliente que no solo integre estos modelos, sino que también sea mantenible y escalable.

En esta charla, compartiremos nuestra experiencia construyendo soluciones complejas que requieren la integración de modelos de IA. A lo largo de los años, hemos iterado en la forma en que integramos estos modelos en nuestro código, llegando a una solución en la que el software y los modelos de IA pueden evolucionar a ritmos diferentes sin causar fricción ni problemas en el desarrollo.

Explicaremos cómo hemos navegado por este laberinto, las lecciones aprendidas y cómo hemos conseguido que la integración de la IA en nuestro software sea un proceso fluido y eficiente. También discutiremos cómo los principios de MLOps pueden ayudarnos a construir software más resiliente y escalable.