Observabilidad de la IA: qué es y cómo funciona

A medida que la inteligencia artificial (IA) se convierte en una piedra angular de la transformación digital en todos los sectores, es fundamental garantizar su fiabilidad, transparencia y rendimiento. La observabilidad de la IA es una disciplina en auge diseñada para proporcionar información sobre el funcionamiento interno de los sistemas de IA.

Permite a las organizaciones supervisar, depurar y mejorar los modelos y la infraestructura de IA en tiempo real, de forma muy similar a como la observabilidad tradicional ayuda a gestionar los sistemas de software. Este artículo analiza qué es la observabilidad de la IA, por qué es importante, cuáles son sus componentes básicos y cómo las empresas pueden implementarla de forma eficaz.

Definición de la observabilidad de la IA

La observabilidad de la IA se refiere a la capacidad de supervisar, comprender y explicar el comportamiento de los sistemas de IA a lo largo de todo su ciclo de vida, desde la ingesta de datos y el entrenamiento de modelos hasta la implementación y la inferencia en tiempo real. Va más allá del simple registro o supervisión, ya que ofrece una visibilidad holística de cómo interactúan los datos, los modelos y la infraestructura.

El papel de la observabilidad de la IA en los sistemas modernos

En la ingeniería de software tradicional, la observabilidad se centra en métricas, registros y trazas para garantizar el buen funcionamiento de las aplicaciones. La observabilidad de la IA se basa en estos fundamentos, pero aborda elementos específicos de la IA, como la deriva de los modelos, el sesgo de los datos y la equidad.

Su función es multifacética:

• Transparencia: Hacer que los modelos de caja negra sean más comprensibles.
• Responsabilidad: Garantizar que los modelos funcionen de forma ética y dentro de los límites normativos.
• Optimización: Mejorar el rendimiento del sistema y reducir el desperdicio de recursos.

Ahora que la IA se ha integrado en los flujos de trabajo críticos (por ejemplo, las organizaciones utilizan cada vez más la IA para la aprobación de préstamos, los diagnósticos médicos y la detección de fraudes), la observabilidad no solo es beneficiosa, sino que es esencial.

El papel de la observabilidad de la IA

Echemos un vistazo más de cerca al papel de la observabilidad de la IA dentro de una organización más grande. A continuación, analizamos algunas ventajas sencillas que se derivan de un programa de observabilidad de datos coherente.

Mejora de la fiabilidad del sistema

Los sistemas de IA son notoriamente complejos y sensibles a los cambios en las entradas, los entornos y el comportamiento de los usuarios. La observabilidad de la IA mejora la fiabilidad mediante el seguimiento continuo de indicadores clave como:

• Precisión y latencia del modelo.
• Tendencias de datos de entrada/salida.
• Disponibilidad de infraestructura.

Esto garantiza que el sistema de IA funcione de manera consistente, incluso en condiciones dinámicas.

Facilitar la resolución proactiva de problemas

En lugar de reaccionar ante los fallos después de que se produzcan, la observabilidad permite a los equipos anticiparse a los problemas. Por ejemplo, un aumento en la latencia de las predicciones o una caída en las puntuaciones de confianza pueden indicar un fallo inminente. Las herramientas de observabilidad pueden activar alertas, identificar las causas raíz e incluso sugerir soluciones antes de que los clientes o usuarios finales se vean afectados.

Componentes clave de la observabilidad de la IA

La observabilidad de la IA consta de varios componentes. En primer lugar, analizaremos el ciclo de observabilidad de la IA y, a continuación, enumeraremos algunas formas en las que un programa de observabilidad adecuado puede ayudar a las organizaciones a mejorar y mantener una alta calidad de los datos.

El ciclo de observabilidad de la IA: de las observaciones a la implementación

La observabilidad de la IA es un proceso continuo e iterativo que garantiza que los modelos sigan siendo precisos, justos y estén alineados con los objetivos empresariales. Este proceso suele seguir un ciclo que consiste en observaciones, correcciones, formación, validación e implementación:

1. Observaciones
   La observabilidad comienza con la captura de información en tiempo real sobre el comportamiento del modelo en producción. Esto incluye el seguimiento de métricas de rendimiento, el análisis de distribuciones de entradas y la detección de anomalías o patrones de fallo. Estas observaciones proporcionan los datos críticos necesarios para comprender cómo funciona un modelo en la práctica.
2. Correcciones
   Una vez detectados los problemas, los equipos pueden aplicar correcciones específicas. Esto puede implicar marcar muestras problemáticas, ajustar los umbrales de decisión o actualizar los procesos de preprocesamiento. Las correcciones no siempre son cambios inmediatos en el modelo, sino más bien aportaciones estructuradas al proceso de mejora.
3. Formación
   Los conocimientos corregidos sirven de base para el siguiente ciclo de entrenamiento. Se utilizan datos nuevos o actualizados, incluidos casos extremos y ejemplos previamente clasificados de forma errónea, para volver a entrenar el modelo. Este paso garantiza que el modelo aprenda de sus errores y se adapte a nuevos patrones o distribuciones.
4. Validación
   Antes de su implementación, los modelos reentrenados deben ser rigurosamente validados. Esto incluye no solo métricas estándar, sino también comprobaciones de solidez, auditorías de equidad y evaluaciones de rendimiento en diversas condiciones. La validación garantiza que los cambios mejoren el modelo sin introducir nuevos riesgos.
5. Implementación
   Una vez validado, el modelo mejorado se implementa en producción. Sin embargo, esto no marca el final del ciclo. En cambio, las herramientas de observabilidad comienzan inmediatamente a recopilar nuevos datos y métricas, reiniciando el bucle en el paso «Observaciones». Este ciclo continuo de implementación y retroalimentación permite un rendimiento y una fiabilidad sostenidos del modelo a lo largo del tiempo.

Métricas utilizadas en la observabilidad de la IA

Más allá de métricas estándar como la exactitud o la precisión, la observabilidad de la IA va más allá. Incluye factores como:

• Detección de desviaciones (por ejemplo, desviaciones conceptuales y de datos).
• Comprobaciones de imparcialidad y sesgos.
• Análisis del intervalo de confianza.

Estos conocimientos permiten evaluar y reentrenar los modelos de forma continua, lo que ayuda a evitar su deterioro con el paso del tiempo.

Gestión de recursos del sistema

Los sistemas de IA requieren importantes recursos computacionales. La observabilidad también implica comprobar y gestionar el uso de los recursos, lo que incluye:

• Utilización de la GPU/CPU.
• Cuellos de botella de memoria.
• Rendimiento por nodo o contenedor.

La supervisión de los recursos del sistema garantiza que las cargas de trabajo de IA estén optimizadas y sean rentables.

Desafíos en la implementación de la observabilidad de la IA

La implementación de cualquier programa de observabilidad sistemática conllevará algunos retos, a pesar de sus numerosas ventajas. A continuación, enumeramos algunos de los problemas más comunes a los que se pueden enfrentar las organizaciones a la hora de implantar un proceso sólido de observabilidad de la IA.

Superar la complejidad de los datos

Los modelos de IA se basan en datos diversos y de alta dimensión. Observar los flujos de datos que implican transmisiones en tiempo real, procesamiento por lotes y fuentes de terceros es una tarea compleja. Las organizaciones deben diseñar soluciones de observabilidad que puedan gestionar:

• Datos no estructurados (por ejemplo, imágenes, texto).
• Entradas multimodales.
• Conjuntos de características a gran escala.

Para resolver esto se necesitan sistemas de seguimiento de datos escalables y mecanismos de validación robustos.

Garantizar la escalabilidad y la flexibilidad

A medida que las organizaciones implementan la IA en más unidades de negocio y casos de uso, los sistemas de observabilidad deben escalarse en consecuencia. Esto incluye:

• Compatible con entornos nativos en la nube, híbridos y locales.
• Integración con múltiples marcos de IA (por ejemplo, TensorFlow, PyTorch).
• Gestión de flujos de datos de alto rendimiento.

La escalabilidad también debe ir acompañada de flexibilidad para permitir la experimentación y las actualizaciones de modelos sin afectar a la observabilidad.

Cómo empezar con la observabilidad de la IA

Estos son los seis pasos que hay que seguir al implementar por primera vez un proceso de observabilidad de la IA dentro de una organización.

1. Definir objetivos: Comprender lo que la organización quiere observar. Esto podría incluir la deriva de datos, el sesgo del modelo, el uso de recursos, etc.
2. Auditar la pila de IA actual: Identificar las deficiencias en la visibilidad de los datos, los modelos y la infraestructura.
3. Seleccionar herramientas de observabilidad: Elija soluciones que se ajusten a los casos de uso seleccionados y se integren bien con los canales de datos existentes.
4. Comience con proyectos piloto: Supervise un único sistema de IA, recopile comentarios y repita el proceso en otros proyectos. Esto puede ayudar a identificar problemas en el proceso antes de que afecten a cosas a mayor escala.
5. Automatizar y escalar: Una vez que haya tenido éxito, aplique prácticas de observabilidad en otros modelos y sistemas.
6. Crear un marco de gobernanza: Asigne funciones, responsabilidades y acuerdos de nivel de servicio (SLA) para mantener la observabilidad.

Herramientas y tecnologías a tener en cuenta

A continuación se presentan las herramientas clave para la observabilidad de la IA, clasificadas por funcionalidad:

• Supervisión de modelos: Arize AI, Fiddler, Superwise, WhyLabs.
• Orquestación de canalizaciones: Airflow, Kubeflow, Prefect.
• Control de versiones y seguimiento de experimentos: MLflow, DVC, Weights & Biases.
• Validación de datos: Grandes expectativas, evidentemente IA.
• Supervisión de la infraestructura: Prometheus, Grafana, Datadog.

Elegir la combinación adecuada garantiza que todas las capas de la pila de IA (datos, modelo e infraestructura) sean continuamente observables.

Actian: a la vanguardia de las tendencias en observabilidad de la IA

Actian es líder en análisis de datos híbridos y está configurando activamente el futuro de la observabilidad de la IA.

Así es como la plataforma de inteligencia de datos Actian respalda la observabilidad de la IA:

• Supervisión de datos en tiempo real: Garantiza que los sistemas de IA reciban datos actualizados y fiables mediante la validación y limpieza integradas.
• Observabilidad del modelo integrado: Conecta a la perfección los resultados de los modelos con paneles operativos y alertas.
• Integración entre sistemas: Conecta las cargas de trabajo de IA entre entornos en la nube y locales, ofreciendo visibilidad sobre todo el recorrido de los datos.
• Arquitectura de datos escalable: Admite implementaciones de IA a gran escala sin comprometer el rendimiento ni el control.

Con Actian, las organizaciones obtienen la infraestructura y las herramientas necesarias para supervisar los procesos de IA, responder de forma proactiva a los problemas y garantizar que los modelos ofrezcan resultados coherentes y fiables.

Acerca de Actian Corporation

Actian permite a las empresas gestionar y gobernar con confianza los datos a escala, agilizando los entornos de datos complejos y acelerando la entrega de datos listos para la IA. El enfoque de inteligencia de datos de Actian combina el descubrimiento de datos, la gestión de metadatos y la gobernanza federada para permitir un uso más inteligente de los datos y mejorar el cumplimiento. Con capacidades intuitivas de autoservicio, los usuarios empresariales y técnicos pueden encontrar, comprender y confiar en los activos de datos en entornos en la nube, híbridos y locales. Actian ofrece soluciones flexibles de gestión de datos a 42 millones de usuarios en empresas de Fortune 100 y otras empresas de todo el mundo, al tiempo que mantiene una puntuación de satisfacción del cliente del 95%.