Con la irrupción de la IA, el volumen y la complejidad de modelos en producción se han disparado. En 2024, el 65% de las organizaciones declara usar gen-AI de forma regular y la adopción de IA en general subió hasta el 72%, extendiéndose a más funciones del negocio. Esto multiplica los activos que hay que vigilar y gobernar. Al mismo tiempo, la evidencia académica muestra que el 91% de los modelos sufre degradación temporal del rendimiento, lo que hace ineludible el monitoreo continuo y el reentrenamiento planificado.
En este contexto, SAS® Viya® destaca por ser una plataforma verticalmente integrada que cubre todo el ciclo de vida del modelo —desde la preparación de datos y el entrenamiento a escala con CAS, hasta ModelOps con gobierno, trazabilidad, detección de drift y sesgos, y control de versiones— reduciendo la fricción entre ciencia de datos, TI y negocio y ofreciendo la base operativa que la era de la IA exige.
1) Automatización y estandarización
Viya facilita automatizar y estandarizar el despliegue de modelos. La plataforma integra herramientas para agilizar tanto el desarrollo como la puesta en producción, con foco en la exactitud, la eficiencia y la fiabilidad. SAS® Model Manager centraliza la gestión de modelos creados en SAS, Python, R u otros lenguajes, de modo que desde una sola interfaz puedes registrar, validar, comparar, desplegar y monitorizar.
Este enfoque unificado aporta consistencia y gobierno a lo largo de todo el ciclo de vida, acelera los despliegues y reduce riesgos operativos y regulatorios. Además, las pipelines de ModelOps habilitan CI/CD para modelos, lo que impulsa de forma tangible la productividad. Estudios recientes señalan que los ingenieros de MLOps que utilizan SAS Viya pueden ser hasta cinco veces más productivos que con alternativas, gracias a la orquestación integrada y a la repetibilidad de los flujos.
2) Monitorización, mejora continua y adaptabilidad
Con Viya, la mejora continua del rendimiento pasa a ser parte natural del proceso. Las capacidades de seguimiento permiten revisar modelos en producción, detectar caídas de rendimiento o cambios en los datos y decidir cuándo reentrenar o sustituir. La infraestructura escalable de CAS facilita reentrenar con datasets grandes sin sacrificar plazos ni estabilidad, de forma que el modelo absorbe nuevos volúmenes de información manteniendo su relevancia.
Este ciclo se integra con tus flujos actuales, de modo que el reentrenamiento periódico no es un proyecto ad hoc sino un paso más del ciclo operativo. Cuando el rendimiento cae por debajo de umbrales definidos, las pipelines de CI/CD pueden disparar reentrenos con datos frescos y promover automáticamente un nuevo candidato a producción, aplicando patrones como champion–challenger, pruebas A/B o despliegues en sombra, todo ello con mínima intervención manual.
3) Gobierno de modelos
El gobierno integrado en Viya eleva la fiabilidad del modelo y refuerza la confianza y la rendición de cuentas en decisiones basadas en IA. La gestión centralizada ofrece trazabilidad extremo a extremo —desde los datos y la ingeniería de variables hasta el modelo y su despliegue— y conserva el historial de cambios, parámetros, métricas y aprobaciones.
Este marco favorece el cumplimiento normativo y la separación de roles, al tiempo que incorpora prácticas de IA responsable con indicadores de equidad, detección de sesgos y control del drift. Para facilitar la transparencia, Viya incluye model cards que funcionan como “etiquetas nutricionales” del modelo: explican su propósito e intención de uso, describen los datos de entrenamiento y la metodología, resumen métricas clave y documentan el gobierno y el versionado. Con ello resulta más sencillo entender cómo funciona un modelo, por qué se eligió y si satisface los estándares éticos y regulatorios, algo especialmente relevante en sectores como finanzas y salud.
