El desarrollo de un modelo de inteligencia artificial (IA) es solo el primer paso en un proceso de DevOps para IA. Gartner estima que "para 2022, al menos el 50% de los proyectos de machine learning no se desplegarán completamente en producción".* Para aprovechar los beneficios empresariales de su inversión en IA, el modelo debe ponerse en práctica en un despliegue de producción. El despliegue en un sistema operacional implica más que un punto de conexión de API RESTful.

En este informe de Gartner, encontrará:

  • Prácticas recomendadas de DevOps para IA, incluyendo MLOps y DataOps
  • Principales desafíos a los que se enfrentan los líderes tecnológicos cuando trasladan los modelos de IA y machine learning a la producción
  • Cómo y dónde DevOps ayuda a reducir el tiempo y el riesgo de trasladar los modelos a un entorno de producción
  • La importancia de la cultura de DataOps

You can deploy your MATLAB® AI models to vehicles, industrial equipment, operational systems, enterprise applications, or browser-based applications without recoding in another language.

* Gartner, Accelerate Your Machine Learning and Artificial Intelligence Journey Using These DevOps Best Practices, Arun Chandrasekaran, Farhan Choudhary, 12 de noviembre de 2019.