El avance de la inteligencia artificial ha transformado la manera en que las empresas y organizaciones toman decisiones, automatizan procesos y crean productos innovadores. Machine Learning (ML) y Deep Learning (DL) son dos ramas fundamentales dentro de este campo, permitiendo a los sistemas aprender a partir de datos y mejorar su desempeño sin necesidad de programación explícita.

En la actualidad, las organizaciones están adoptando machine learning como una herramienta clave para tomar decisiones basadas en datos, optimizar procesos y ofrecer productos inteligentes. Sin embargo, llevar un modelo de machine learning desde su fase experimental hasta su implementación en producción representa un desafío significativo. Muchas veces, los modelos que funcionan bien en un entorno de desarrollo no logran el mismo desempeño en producción debido a problemas de escalabilidad, mantenimiento, integración con sistemas empresariales y cambios en los datos a lo largo del tiempo. Aquí es donde MLOps (Machine Learning Operations) juega un papel fundamental.