Estandarización y automatización del ciclo de vida de modelos de Machine learning en entornos empresariales mediante prácticas de MLOps

Montoya Múnera, Edwin Nelson2026-02-242025https://hdl.handle.net/10784/37077En la actualidad, el desarrollo e implementación de modelos de Machine learning (ML) en entornos empresariales enfrenta desafíos relacionados con la reproducibilidad, escalabilidad y automatización de los procesos. La falta de estándares claros en la gestión del ciclo de vida de los modelos puede generar ineficiencias operativas, problemas de gobernanza de datos y dificultades en la integración con los sistemas productivos. Este trabajo propone la implementación de una arquitectura basada en una metodología estructurada mediante prácticas de MLOps, con el objetivo de estandarizar el proceso de desarrollo, despliegue y monitoreo de modelos de ML en la organización. La metodología y arquitectura diseñada integra herramientas y enfoques modernos para la automatización del pipeline, la gestión del versionado de modelos, el monitoreo en producción y la optimización de los recursos computacionales.Currently, the development and deployment of Machine learning (ML) models in enterprise environments face significant challenges related to reproducibility, scalability, and process automation. The absence of clear standards for managing the ML model lifecycle can lead to operational inefficiencies, data governance issues, and integration difficulties with production systems. This work proposes the implementation of an architecture based on a structured methodology following MLOps practices, aiming to standardize the development, deployment, and monitoring of ML models within the organization. The proposed methodology and architecture integrate modern tools and approaches to automate the ML pipeline, manage model versioning, enable production monitoring, and optimize computational resource usage.application/pdfspaTodos los derechos reservadosAutomatización Machine learningMLOpsModelo como servicioCICD en Machine learningCiclo de vida MLKubeflowVertex AIEstandarización y automatización del ciclo de vida de modelos de Machine learning en entornos empresariales mediante prácticas de MLOpsinfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessAPRENDIZAJE AUTOMÁTICO (INTELIGENCIA ARTIFICIAL)INGENIERÍA DE SOFTWARE - METODOLOGÍAARQUITECTURA DE COMPUTADORESPROCESAMIENTO AUTOMÁTICO DE DATOSMachine learning automationModel servingML lifecycleAcceso abierto2026-02-24Escobar Diaz, Juan Estebanreponame:Repositorio Institucional Universidad EAFITinstname:Universidad EAFITrepourl:https://repository.eafit.edu.cohttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2