Las mejores herramientas de observabilidad de IA y lo que hacen

En una era dominada por los sistemas basados en inteligencia artificial y los modelos de aprendizaje automático, la observabilidad ha adquirido una dimensión completamente nueva. Por eso, las herramientas de supervisión tradicionales a menudo se quedan cortas a la hora de capturar los comportamientos dinámicos de los sistemas de IA.

La observabilidad de la IA es la práctica de comprender, supervisar y obtener información sobre el funcionamiento interno de los sistemas de IA y aprendizaje automático (ML). Estas herramientas permiten a los equipos realizar un seguimiento del rendimiento, diagnosticar anomalías y garantizar que los modelos se comporten de forma fiable en entornos reales. A diferencia de la observabilidad tradicional, la observabilidad de la IA debe tener en cuenta la evolución de los datos, la deriva de los modelos, la calidad de las predicciones y las interdependencias entre los procesos de aprendizaje automático.

Por qué las empresas necesitan herramientas de observabilidad de IA

Las herramientas de observabilidad de IA no solo son útiles, sino que son esenciales. A medida que las empresas continúan integrando la IA en procesos críticos, la observabilidad garantiza que estos sistemas funcionen de forma transparente, rápida y eficiente. Estas herramientas permiten a las organizaciones:

Mejorar la precisión y fiabilidad de los datos

Los modelos de IA son tan buenos como los datos que ingieren. Cuando las canalizaciones de datos se interrumpen o los datos entrantes divergen significativamente de los datos de entrenamiento, el rendimiento del modelo se ve afectado. Las herramientas de observabilidad ayudan a detectar problemas de calidad de los datos de forma temprana, señalando valores faltantes, distribuciones sesgadas o cambios en las fuentes de datos antes de que afecten a las decisiones empresariales.

Optimizar la gestión de incidentes

Los sistemas de IA pueden fallar de forma silenciosa o espectacular. Las plataformas de observabilidad proporcionan mecanismos de alerta y análisis de causas raíz que agilizan la respuesta ante incidentes. Ya se trate de una caída brusca en la precisión del modelo o de un aumento en las predicciones fallidas, las herramientas de observabilidad de IA ayudan a los ingenieros de datos a aislar rápidamente el problema y resolverlo.

Mejorar la eficiencia operativa

Los equipos de operaciones de ML gestionan el control de versiones, el reentrenamiento, la implementación y la supervisión de los modelos. Las plataformas de observabilidad de IA centralizan esta información, lo que reduce el esfuerzo manual necesario para realizar un seguimiento de las métricas de rendimiento, supervisar las desviaciones y garantizar que los modelos funcionen según lo previsto en todos los entornos.

Características principales de las herramientas de observabilidad de IA

Las mejores plataformas de observabilidad de IA están equipadas con un conjunto de características y capacidades que proporcionan una supervisión completa a lo largo del ciclo de vida de la IA. Entre ellas se incluyen:

Supervisión y alertas en tiempo real

Estas herramientas realizan un seguimiento en tiempo real de métricas clave como la latencia, el rendimiento y la precisión. Si algo sale mal, envían alertas a las partes interesadas para que puedan tomar medidas inmediatas. La supervisión en tiempo real garantiza un tiempo de inactividad mínimo de los datos y ayuda a mantener la confianza de los usuarios.

Detección y análisis de anomalías

Las herramientas de observabilidad de IA utilizan técnicas estadísticas y, en ocasiones, incluso la propia IA para detectar comportamientos inusuales. Pueden identificar problemas como la deriva de datos, la degradación del rendimiento de los modelos o cambios inesperados en los patrones de entrada de los usuarios. Una vez que se señala un problema, las herramientas suelen ofrecer un análisis de la causa raíz para acelerar la solución.

Integración con los sistemas existentes

Una buena plataforma de observabilidad se integra perfectamente con los lagos de datos existentes, los marcos de entrenamiento de modelos como TensorFlow o PyTorch, las herramientas de implementación como MLflow o Kubeflow y los entornos en la nube como AWS, Azure y Google Cloud. Esto facilita la adopción y minimiza la interrupción del flujo de trabajo.

Herramientas líderes de observabilidad de IA: una comparación

Elección de herramientas de observabilidad de IA

Elegir la herramienta adecuada implica mucho más que comparar listas de características. A continuación, se muestra una comparación de las principales plataformas en áreas clave:

Precios y escalabilidad

• Arize AI ofrece un modelo de precios flexible basado en el volumen y el acceso a las funciones. Se adapta bien a las grandes empresas con muchos modelos en producción.
• Fiddler AI se inclina hacia los clientes empresariales, con precios que reflejan sus amplias funciones de cumplimiento y seguridad.
• WhyLabs proporciona observabilidad escalable y ofrece un modelo freemium para fomentar la experimentación antes de la adopción a gran escala.
• Actian Data Observability puede incluirse en las plataformas de Actian, con precios vinculados al uso de la plataforma o a los acuerdos de licencia empresarial. Se adapta eficazmente a entornos empresariales complejos.

Experiencia del usuario y asistencia técnica

• Arize AI ofrece una interfaz de usuario moderna pensada para los científicos de datos, que facilita la depuración y la visualización del comportamiento de los modelos.
• Fiddler AI cuenta con una interfaz limpia y orientada a los negocios, centrada en la explicabilidad y el cumplimiento normativo, respaldada por un sólido servicio de atención al cliente de nivel empresarial.
• WhyLabs está orientado a equipos de ingeniería, ya que ofrece documentación e integraciones muy completas, aunque la interfaz de usuario puede resultar menos intuitiva para usuarios sin conocimientos técnicos.
• Actian Data Observability ofrece un panel de control al estilo DataOps que se adapta perfectamente a los equipos de infraestructura y datos. Está especialmente optimizado para los usuarios del ecosistema Actian y se beneficia de canales de asistencia empresarial dedicados.

Personalización y flexibilidad

• Arize AI ofrece paneles de control y métricas personalizables, y es compatible con una amplia gama de tipos de modelos y estrategias de implementación.
• Fiddler AI destaca en la personalización del cumplimiento normativo, ya que permite a los usuarios adaptar la detección de sesgos, la explicabilidad de los modelos y la generación de informes para cumplir con las normativas del sector.
• WhyLabs hace hincapié en la integración y la flexibilidad de los procesos, lo que permite a los equipos adaptar las configuraciones de observabilidad directamente a los flujos de trabajo de datos.
• Actian Data Observability proporciona una estrecha integración y personalización para las plataformas Actian, junto con una gran flexibilidad para supervisar entornos de datos complejos en Actian y otras plataformas.

Cómo funcionan las herramientas de observabilidad de IA

Detrás de los paneles y las alertas, las herramientas de observabilidad de IA se basan en una arquitectura sofisticada que recopila, procesa y visualiza puntos de datos clave a lo largo del ciclo de vida del aprendizaje automático. Las herramientas gestionan:

Recopilación y procesamiento de datos

Las herramientas suelen conectarse a canalizaciones de datos, API y modelos que dan servicio a la infraestructura para incorporar registros, métricas y predicciones. Algunas herramientas emplean agentes o kits de desarrollo de software (SDK), mientras que otras se basan en integraciones con servicios nativos de la nube. A continuación, los datos sin procesar se procesan para revelar tendencias, patrones y anomalías.

Visualización y generación de informes

Los paneles de control son un componente fundamental, ya que proporcionan una visión general del rendimiento del modelo, la latencia, la deriva y otras métricas. Algunas herramientas permiten a los usuarios crear visualizaciones personalizadas o exportar informes para las partes interesadas. La capa visual tiende un puente entre los usuarios técnicos y los responsables de la toma de decisiones empresariales.

Información útil y automatización

Las herramientas modernas proporcionan información inteligente y automatización. Esto puede incluir la generación automática de tickets en los sistemas de gestión de incidencias, la activación de flujos de trabajo de reentrenamiento de modelos o la recomendación de cambios en los parámetros basados en los problemas de rendimiento observados.

Elegir la herramienta de observabilidad de IA adecuada

Seleccionar la herramienta de observabilidad de IA adecuada implica una combinación de introspección, investigación de proveedores y planificación estratégica.

Evaluación de las necesidades empresariales

Empieza preguntando:

• ¿Cuántos modelos tenemos en producción?
• ¿Cuáles son nuestros requisitos de cumplimiento?
• ¿Necesitamos observabilidad en tiempo real o por lotes?
• ¿Quiénes son los usuarios finales: científicos de datos, ingenieros o analistas de negocios?

Las respuestas a estas preguntas pueden ayudar a priorizar las características más importantes.

Evaluación de las ofertas de los proveedores

Prueba varias plataformas. La mayoría de los proveedores ofrecen períodos de prueba o entornos de pruebas. Evalúa:

• Integración con su pila.
• Usabilidad del panel de control.
• Personalización de alertas.
• Apoyo a la explicabilidad y el cumplimiento de los modelos.

Actian ofrece una lista de verificación para la evaluación de proveedores con el fin de ayudar a las organizaciones a seleccionar la mejor opción.

Planificación para la implementación

Una vez seleccionada la herramienta, lo ideal es realizar una implementación por fases. Comience con un proyecto piloto que incluya uno o dos modelos de alto impacto. Esto permite a los equipos validar la eficacia de la herramienta, identificar las necesidades de formación y medir el retorno de la inversión antes de la implementación a gran escala.

Preguntas frecuentes

A continuación se incluyen algunas de las preguntas más frecuentes sobre la observabilidad y las herramientas de IA.

¿Cuál es el papel de la IA en la observabilidad?

La IA mejora la observabilidad al identificar patrones, detectar anomalías y predecir posibles fallos en todos los sistemas. La IA se utiliza a menudo en herramientas de observabilidad para procesar grandes volúmenes de datos de telemetría, detectando problemas más rápidamente que los sistemas tradicionales basados en reglas.

¿En qué se diferencian las herramientas de observabilidad de IA de las soluciones de supervisión tradicionales?

La supervisión tradicional se centra en el estado de la infraestructura, lo que incluye aspectos como la CPU, la memoria y el tiempo de actividad. La observabilidad de la IA, por el contrario, realiza un seguimiento de la calidad de los datos, la deriva de los modelos, la precisión de las predicciones y la equidad. Está diseñada para la naturaleza probabilística del aprendizaje automático, en lugar de para los sistemas deterministas.

¿Cuáles son los retos que plantea la implementación de herramientas de observabilidad de IA?

Entre los principales retos figuran:

• Integración con diversas infraestructuras de datos y modelos.
• Gestión de costes a gran escala.
• Interpretación de comportamientos complejos de modelos para partes interesadas sin conocimientos técnicos.
• Garantizar el cumplimiento normativo y la privacidad de los datos.

La observabilidad de datos de Actian ayuda a mantener canales de datos limpios y eficientes.

Actian Data Observability está a la vanguardia de las herramientas de observabilidad de IA y ofrece una amplia integración con las plataformas existentes y cientos de fuentes de datos. ¿Está listo para ver cómo transforma la forma en que las organizaciones gestionan sus datos? Programe una demostración completa para experimentar sus capacidades.

Acerca del autor

Acerca de Actian Corporation

Actian permite a las empresas gestionar y controlar con confianza datos a gran escala. Las organizaciones confían en las soluciones de gestión e inteligencia de datos de Actian para optimizar entornos de datos complejos y acelerar la entrega de datos preparados para la inteligencia artificial. Diseñadas para ser flexibles, las soluciones de Actian se integran a la perfección y funcionan de forma fiable en entornos locales, en la nube e híbridos. Obtenga más información sobre Actian, la división de datos e inteligencia artificial de HCLSoftware, en actian.com.