Uno de los grandes retos en los proyectos de ciencia de datos, más allá de construir modelos complejos, es mantenerlos útiles una vez están en producción. En ese punto, aparece un fenómeno muchas veces ignorado: el data drift. El data drift ocurre cuando los datos que alimentan a un modelo cambian con el tiempo. Es decir, el entorno que el modelo conocía en el momento del entrenamiento ya no es el mismo. Como consecuencia, su rendimiento empieza a deteriorarse, aunque el modelo no haya cambiado.
Supongamos que una empresa manufacturera implementa un modelo predictivo para estimar la demanda de piezas de repuesto en sus sistemas logísticos. El modelo se entrena con datos históricos de producción, fallos reportados y patrones de mantenimiento. Durante un tiempo el modelo funciona bien. Pero, meses después, la empresa introduce una nueva línea de productos y actualiza su estrategía de mantenimiento. Las máquinas fallan menos, se reemplazan con mayor frecuencia y los ciclos de producción cambian, El modelo, sin estar actualizado, empieza a sobreestimar la demanda de repuestos ya que la distrbución de los datos que modelaba el modelo predictivo ha cambiado, desajustando lo que el modelo espera y lo que realmente ocurre. El resultado: compras innecesarias, exceso de inventario y pérdida de eficiencia operativa.
Ignorar el data drift en un entorno productivo puede traducirse en decisiones erroneas, pérdidas económicas, etc. En el ejemplo anterior, afectaría a la logística y la planificación. Por eso, monitorizar y tratar el data drift no es opcional, sino una parte esencial del ciclo de vida de un sistema basado en datos. Establecer métricas, alarmas y procesos de reentrenamiento continuo es tan importante como elegir el algoritmo correcto.
En Mirai diseñamos todos nuestros proyectos con una visión clara: los modelos no son piezas estáticas, son sistemas vivos que deben adaptarse. Por eso, incluimos siempre pipelines de monitorización y reentrenamiento continuo en nuestras propuestas. Porque no se trata solo de lanzar un modelo, sino de asegurarse de que siga siendo útil con el paso del tiempo. Si vas a invertir en inteligencia artificial, asegúrate de que también estás invirtiendo en su mantenimiento. Todo lo demás es jugártela a que el modelo falle justo cuando más lo necesitas.
