{"id":10223,"date":"2025-10-16T10:11:11","date_gmt":"2025-10-16T08:11:11","guid":{"rendered":"https:\/\/geko.cloud\/?p=10223"},"modified":"2025-10-16T10:58:42","modified_gmt":"2025-10-16T08:58:42","slug":"que-es-mlops","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/geko.cloud\/es\/que-es-mlops\/","title":{"rendered":"Qu\u00e9 es MLOps y en qu\u00e9 se diferencia de DevOps"},"content":{"rendered":"<h2><strong><span style=\"color: #619417;\">Por qu\u00e9 hablamos de MLOps<\/span><\/strong><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">DevOps resolvi\u00f3 c\u00f3mo pasar <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">c\u00f3digo<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> a producci\u00f3n con calidad y velocidad. Pero en machine learning no solo cambia el c\u00f3digo: <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">cambian los datos<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> y, cuando cambian los datos, <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">cambian las predicciones<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\">.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ah\u00ed aparece <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">MLOps<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\">, que aplica disciplina y automatizaci\u00f3n a todo el ciclo de <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">datos + features + modelos<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> para que el ML funcione de verdad en producci\u00f3n.<\/span><\/p>\n<p><strong><span style=\"color: #619417;\">DevOps<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> son las pr\u00e1cticas para que desarrollo y operaciones entreguen <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">software<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> de forma continua, con automatizaci\u00f3n (CI\/CD), pruebas y observabilidad.<\/span><\/p>\n<p><strong><span style=\"color: #619417;\">MLOps<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> lleva esas ideas al <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">machine learning<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\">. Adem\u00e1s del c\u00f3digo, gestiona <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">datos, experimentos y modelos<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\">, con piezas como <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">registro de modelos, entrenamiento continuo y monitorizaci\u00f3n del modelo y de los datos<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> en producci\u00f3n.<\/span><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2><strong><span style=\"color: #619417;\">En qu\u00e9 se parecen y en qu\u00e9 difieren<\/span><\/strong><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ambas disciplinas buscan estabilidad y rapidez, pero MLOps a\u00f1ade piezas porque el modelo depende de datos que cambian con el tiempo.<\/span><\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-10233 size-full\" src=\"https:\/\/geko.cloud\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/MLOps.png\" alt=\"\" width=\"892\" height=\"520\" srcset=\"https:\/\/geko.cloud\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/MLOps.png 892w, https:\/\/geko.cloud\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/MLOps-300x175.png 300w, https:\/\/geko.cloud\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/MLOps-768x448.png 768w\" sizes=\"(max-width: 892px) 100vw, 892px\" \/><\/p>\n<p><strong><span style=\"color: #619417;\">La idea clave es que<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> DevOps hace fiable el <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">c\u00f3digo hoy<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> y MLOps mantiene fiable <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">c\u00f3digo + datos + modelo a lo largo del tiempo<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2><strong><span style=\"color: #619417;\">C\u00f3mo MLOps est\u00e1 cambiando el sector gracias a la IA<\/span><\/strong><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La IA se ha metido en productos y procesos de negocio. <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">MLOps<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> es el puente que lo hace posible a escala. Lleva modelos a producci\u00f3n, los mantiene sanos y convierte datos en valor continuo:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong><span style=\"color: #619417;\">De proyectos a productos vivos<\/span><\/strong><b><br \/>\n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Antes hab\u00eda pilotos que mor\u00edan tras la demo. Ahora hay modelos con <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">ciclos de vida<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> claros, <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">SLOs<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> y <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">runbooks<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">, que se actualizan solos (CT) cuando cambian los datos.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong><span style=\"color: #619417;\">Time-to-value mucho menor<\/span><\/strong><b><br \/>\n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Pipelines y \u201cplantillas\u201d reducen meses a semanas. Los equipos lanzan <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">canaries<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> r\u00e1pidos, miden impacto online y promueven modelos con evidencia, no con intuici\u00f3n.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong><span style=\"color: #619417;\">Datos como activo de producto<\/span><\/strong><b><br \/>\n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Con <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">feature stores<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">, linaje y tests de calidad, las <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">features<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> se comparten entre equipos. Resultado: menos duplicidad, menos bugs y <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">aprendizaje cruzado<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> real.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong><span style=\"color: #619417;\">Coste y rendimiento bajo control<\/span><\/strong><b><br \/>\n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">MLOps a\u00f1ade <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">autoscaling<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">, elecci\u00f3n batch\/tiempo real y m\u00e9tricas de <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">coste por predicci\u00f3n y coste de reentrenar<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\">. La IA deja de ser \u201ccaja negra cara\u201d y pasa a ser <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">predecible<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong><span style=\"color: #619417;\">Observabilidad de modelos (no solo de apps)<\/span><\/strong><b><br \/>\n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Adem\u00e1s de logs y latencia, se vigilan <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">calidad de datos, drift y m\u00e9tricas del modelo<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> (F1, AUC, MAE). Cuando el modelo se degrada, salta una alerta y se activa el <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">reentrenamiento<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong><span style=\"color: #619417;\">Gobernanza y confianza<\/span><\/strong><b><br \/>\n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Linaje, explicabilidad y auditor\u00eda permiten cumplir normativas y pol\u00edticas internas. Decisiones sensibles (cr\u00e9dito, salud, precios) se <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">explican y trazan<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong><span style=\"color: #619417;\">LLMOps: IA generativa con reglas<\/span><\/strong><b><br \/>\n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Para GPT-like\/LLMs, MLOps evoluciona: <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">versionado de <i>prompts<\/i><\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\">, evaluaci\u00f3n autom\u00e1tica (calidad factual\/toxicidad), <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">RAG<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> con control de fuentes y m\u00e9tricas de <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">tokens, latencia y coste<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\">. Menos alucinaciones, m\u00e1s robustez.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong><span style=\"color: #619417;\">Casos con impacto directo<\/span><\/strong> <i><span style=\"font-weight: 400;\">(ejemplos t\u00edpicos)<\/span><\/i><i><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/>\n<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">Predicci\u00f3n de demanda y precios din\u00e1micos, <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">detecci\u00f3n de fraude<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> en tiempo real, mantenimiento predictivo, b\u00fasqueda\/soporte con IA generativa, <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">recomendadores<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> y <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">next-best-action<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3><strong><span style=\"color: #619417;\">Qu\u00e9 cambia en la pr\u00e1ctica con MLOps<\/span><\/strong><\/h3>\n<ol>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong><span style=\"color: #619417;\">De \u201cexperimento\u201d a \u201cproducto\u201d<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\">: un <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">owner<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">, SLOs y m\u00e9tricas online.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong><span style=\"color: #619417;\">Plantillas y pipelines<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\">: ingesta \u2192 features \u2192 entrenamiento \u2192 evaluaci\u00f3n \u2192 despliegue \u2192 monitorizaci\u00f3n.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong><span style=\"color: #619417;\">Medir y aprender<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\">: <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">dashboards<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> de negocio + modelo; reentrenos autom\u00e1ticos con aprobaci\u00f3n.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong><span style=\"color: #619417;\">Seguridad\/\u00e9tica integrada<\/span><span style=\"color: #619417;\">s<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\">: control de accesos, privacidad, explicabilidad y sesgos monitorizados.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La IA crea valor cuando <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">se opera<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\">. MLOps es esa operaci\u00f3n: convierte modelos en <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">capacidad repetible<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\">, con costes y riesgos controlados.<\/span><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2><strong><span style=\"color: #619417;\">Componentes principales de MLOps<\/span><\/strong><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Este es el \u201ckit\u201d b\u00e1sico. No necesitas todo desde el d\u00eda uno, pero conocer cada pieza te ahorra problemas despu\u00e9s.<\/span><\/p>\n<h3><strong><span style=\"color: #619417;\">1. Ingesta y calidad de datos<\/span><\/strong><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Este bloque trae los datos desde sus fuentes y comprueba que tengan <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">formato, rangos y reglas<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> correctas. Si entran columnas nuevas o valores extra\u00f1os, el modelo puede fallar sin avisar; por eso los <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">tests de datos<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> son tan importantes como los tests de c\u00f3digo.<\/span><\/p>\n<h3><strong><span style=\"color: #619417;\">2. Feature engineering y <i>feature store<\/i><\/span><\/strong><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Las <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">features<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> son las variables que usan los modelos. Un <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">feature store<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> guarda su definici\u00f3n y versiones para entrenamiento y producci\u00f3n. As\u00ed evitas el cl\u00e1sico error de \u201ccalcular una cosa en el notebook y otra diferente en el servicio\u201d.<\/span><\/p>\n<h3><strong><span style=\"color: #619417;\">3. Seguimiento de experimentos (<i>experiment tracking<\/i>)<\/span><\/strong><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Cada entrenamiento produce m\u00e9tricas y artefactos. Registrar <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">hiperpar\u00e1metros, datasets y resultados<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> permite comparar, repetir y justificar por qu\u00e9 elegiste \u201cel modelo B\u201d y no \u201cel A\u201d.<\/span><\/p>\n<h3><strong><span style=\"color: #619417;\">4. Registro de modelos (<i>model registry<\/i>)<\/span><\/strong><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Es el <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">cat\u00e1logo<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> donde viven los modelos con sus versiones y estados (dev, <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">staging<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">, prod). Facilita <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">promociones controladas, rollback<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> r\u00e1pido y auditor\u00eda de qu\u00e9 versi\u00f3n gener\u00f3 cada predicci\u00f3n.<\/span><\/p>\n<h3><strong><span style=\"color: #619417;\">5. Orquestaci\u00f3n de pipelines<\/span><\/strong><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Automatiza la cadena <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">datos \u2192 features \u2192 entrenamiento \u2192 evaluaci\u00f3n \u2192 registro \u2192 despliegue<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\">. Un orquestador convierte pasos manuales en un proceso repetible, con reintentos y visibilidad de cada tarea.<\/span><\/p>\n<h3><strong><span style=\"color: #619417;\">6. CI\/CD\/CT<\/span><\/strong><\/h3>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong><span style=\"color: #619417;\">CI<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> comprueba el c\u00f3digo y tambi\u00e9n puede validar <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">esquemas de datos<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong><span style=\"color: #619417;\">CD<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> despliega servicios y modelos con seguridad (blue-green\/canary).<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong><span style=\"color: #619417;\">CT<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> reentrena cuando toca: por calendario o porque la <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">calidad online<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> cay\u00f3 por debajo de un umbral.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h3><strong><span style=\"color: #619417;\">7. <i>Serving<\/i>: c\u00f3mo sirves predicciones<\/span><\/strong><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Hay tres modos principales: <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">batch<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> (jobs programados), <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">tiempo real<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> (API con autoscaling) y <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">streaming<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> (eventos). Lo cr\u00edtico es mantener <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">paridad de features<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> entre entrenamiento y producci\u00f3n para no degradar el modelo por diferencias de c\u00e1lculo.<\/span><\/p>\n<h3><strong><span style=\"color: #619417;\">8. Evaluaci\u00f3n <i>offline<\/i> y <i>online<\/i><\/span><\/strong><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Primero validas <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">offline<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> con conjuntos de prueba y checks de sesgo. Luego mides <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">online<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> con A\/B o <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">canary<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">: as\u00ed confirmas que el modelo nuevo mejora de verdad en tu entorno real.<\/span><\/p>\n<h3><strong><span style=\"color: #619417;\">9. Monitorizaci\u00f3n de modelo, datos y sistema<\/span><\/strong><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Adem\u00e1s de logs y latencia, vigila <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">calidad de datos, drift<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> (cuando cambian las distribuciones) y <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">m\u00e9tricas del modelo<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> como precisi\u00f3n o MAE. Define umbrales y <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">alertas<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> con planes de acci\u00f3n para reaccionar a tiempo.<\/span><\/p>\n<h3><strong><span style=\"color: #619417;\">10. Gobernanza y cumplimiento<\/span><\/strong><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Incluye <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">linaje<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> (qu\u00e9 datos y qu\u00e9 versi\u00f3n de modelo generaron una predicci\u00f3n), <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">explicabilidad<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> para decisiones sensibles y controles de <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">seguridad y privacidad<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\">. Esto no es adorno: reduce riesgos legales y operativos.<\/span><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2><strong><span style=\"color: #619417;\">El ciclo de vida de un sistema de ML<\/span><\/strong><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ver el proceso completo ayuda a priorizar. El flujo t\u00edpico es el siguiente:<\/span><\/p>\n<ol>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Define el <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">objetivo de negocio<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> y las m\u00e9tricas que importan.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong><span style=\"color: #619417;\">Ingiere y valida<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> los datos de entrada.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong><span style=\"color: #619417;\">Crea y versiona features<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> en un <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">feature store<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong><span style=\"color: #619417;\">Entrena<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> y registra tus <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">experimentos<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> con sus resultados.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong><span style=\"color: #619417;\">Promueve<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> el mejor modelo en el <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">registry<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong><span style=\"color: #619417;\">Despliega<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> con <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">canary<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> o <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">shadow<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> para reducir riesgos.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong><span style=\"color: #619417;\">Monitoriza<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> datos, modelo y sistema con alertas.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong><span style=\"color: #619417;\">Reentrena<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> (CT) si la calidad cae o llegan datos nuevos relevantes.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2><strong><span style=\"color: #619417;\">Arquitectura de referencia<\/span><\/strong><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Piensa en capas para no mezclar responsabilidades:\u00a0<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Una <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">capa de datos<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> con calidad y cat\u00e1logo.\u00a0<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Una <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">capa de features<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> com\u00fan para train y serve.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong><span style=\"color: #619417;\">Pipelines<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> orquestados.\u00a0<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong><span style=\"color: #619417;\">Tracking\/registry<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> para saber qu\u00e9 funciona.\u00a0<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong><span style=\"color: #619417;\">Serving<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> en batch o tiempo real.\u00a0<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong><span style=\"color: #619417;\">Observabilidad<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> que ve app + modelo + datos.\u00a0<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong><span style=\"color: #619417;\">Gobernanza<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> para auditar y explicar.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2><strong><span style=\"color: #619417;\">Herramientas por categor\u00eda\u00a0<\/span><\/strong><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">No se trata de tener \u201cla herramienta de moda\u201d, sino de cubrir bien cada categor\u00eda y que todo integre f\u00e1cil:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong><span style=\"color: #619417;\">Tracking\/registry<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\">: MLflow, Weights &amp; Biases, registries gestionados en nube.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong><span style=\"color: #619417;\">Orquestaci\u00f3n<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\">: Airflow, Prefect, Dagster, Kubeflow.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong><span style=\"color: #619417;\">Feature store<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\">: Feast u opciones cloud (Vertex\/Databricks\/Tecton).<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong><span style=\"color: #619417;\">Serving<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\">: KServe\/Seldon, BentoML o endpoints gestionados.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong><span style=\"color: #619417;\">Monitoring de ML<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\">: Evidently, Arize, Fiddler, WhyLabs.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong><span style=\"color: #619417;\">Data quality<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\">: Great Expectations, Deequ.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong><span style=\"color: #619417;\">Base DevOps<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\">: Git, CI\/CD (GitHub\/GitLab\/Jenkins), contenedores, Kubernetes y observabilidad cl\u00e1sica.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2><strong><span style=\"color: #619417;\">M\u00e9tricas relevantes<\/span><\/strong><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Medir es lo que convierte un proyecto bonito en un sistema fiable. Sigue <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">time-to-value<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> (idea \u2192 primer canary), <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">calidad online vs offline, tasa de drift y tiempo de reacci\u00f3n, coste por predicci\u00f3n y por reentrenamiento<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\">, adem\u00e1s de <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">SLOs<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> (latencia, disponibilidad) y <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">auditabilidad<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> de predicciones.<\/span><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2><strong><span style=\"color: #619417;\">Errores comunes y c\u00f3mo evitarlos<\/span><\/strong><\/h2>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong><span style=\"color: #619417;\">Todo en un notebook<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> \u2192 a\u00f1ade <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">tracking + registry + CI<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> desde el inicio.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong><span style=\"color: #619417;\">Features distintas en train\/serve<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> \u2192 usa <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">feature store<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> y tests de paridad.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong><span style=\"color: #619417;\">Desplegar sin monitorizar<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> \u2192 define <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">m\u00e9tricas online y alertas<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> obligatorias.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong><span style=\"color: #619417;\">Reentrenos sin control<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> \u2192 aplica <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">CT<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> con aprobaciones y <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">rollback<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong><span style=\"color: #619417;\">Lock-in prematuro<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> \u2192 usa patrones portables y un <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">plan de salida<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2><strong><span style=\"color: #619417;\">Ejemplo pr\u00e1ctico\u00a0<\/span><\/strong><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Sup\u00f3n que detectas <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">fraude en pagos<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\">: entrenas con 12 meses de datos, registras experimentos y promueves el mejor modelo. Despliegas una <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">API<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> con <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">canary<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> al 10% y monitorizas <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">precision\/recall<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\">, latencia y <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">drift<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> en variables clave (importe, pa\u00eds, dispositivo).\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Si la calidad baja, el <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">CT<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> reentrena con los \u00faltimos 30 d\u00edas, valida <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">offline<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">, promueve a <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">staging<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> y vuelve a <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">canary<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">. Todo queda trazado con <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">linaje<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\">, para saber qu\u00e9 datos y qu\u00e9 modelo generaron cada decisi\u00f3n.<\/span><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2><strong><span style=\"color: #619417;\">Glosario r\u00e1pido<\/span><\/strong><\/h2>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong><span style=\"color: #619417;\">C<\/span><span style=\"color: #619417;\">T (Continuous Training)<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\">: reentrenar modelos de forma autom\u00e1tica y controlada.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong><span style=\"color: #619417;\">Drift<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\">: cambio en los datos o en su relaci\u00f3n con la etiqueta que degrada el modelo.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong><span style=\"color: #619417;\">Model registry<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\">: cat\u00e1logo de versiones de modelos con estados y metadatos.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong><span style=\"color: #619417;\">Feature store<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\">: capa com\u00fan para <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">definir, versionar y servir<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> features coherentes.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong><span style=\"color: #619417;\">Canary\/shadow<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\">: probar un modelo nuevo con poco tr\u00e1fico o en paralelo, reduciendo riesgos.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2><strong><span style=\"color: #619417;\">La gran diferencia es simple<\/span><\/strong><\/h2>\n<p><strong><span style=\"color: #619417;\">DevOps asegura el software; MLOps asegura el software + el modelo + los datos<\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> mientras todo cambia.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Empieza por cubrir lo b\u00e1sico (tracking, registry, CI\/CD, monitorizaci\u00f3n y paridad de features) y ve sumando piezas cuando el valor ya sea visible. As\u00ed pasas de prototipos brillantes a <\/span><strong><span style=\"color: #619417;\">impacto sostenido en producci\u00f3n.\u00a0<\/span><\/strong><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">\u00bfQuieres saber m\u00e1s? <\/span><a href=\"https:\/\/geko.cloud\/es\/contacto\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">Contacta<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> con nuestro equipo de expertos. <\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Por qu\u00e9 hablamos de MLOps DevOps resolvi\u00f3 c\u00f3mo pasar c\u00f3digo a producci\u00f3n con calidad y velocidad. Pero en machine learning no solo cambia el c\u00f3digo: cambian los datos y, cuando cambian los datos, cambian las predicciones.\u00a0 Ah\u00ed aparece MLOps, que aplica disciplina y automatizaci\u00f3n a todo el ciclo de datos + features + modelos para [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":38,"featured_media":10228,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v22.5 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Qu\u00e9 es MLOps y en qu\u00e9 se diferencia de DevOps - Geko Cloud<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"En este art\u00edculo explicamos cu\u00e1les son las principales diferencias entre MLOps y DevOps.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/geko.cloud\/es\/que-es-mlops\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Qu\u00e9 es MLOps y en qu\u00e9 se diferencia de DevOps - Geko Cloud\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"En este art\u00edculo explicamos cu\u00e1les son las principales diferencias entre MLOps y DevOps.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/geko.cloud\/es\/que-es-mlops\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Geko Cloud\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2025-10-16T08:11:11+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2025-10-16T08:58:42+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/geko.cloud\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/que\u0301-es-MLOps-Geko-Cloud-scaled.jpg\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"2560\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"1319\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/jpeg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Geko Cloud\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:creator\" content=\"@geko_cloud\" \/>\n<meta name=\"twitter:site\" content=\"@geko_cloud\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/geko.cloud\/es\/que-es-mlops\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/geko.cloud\/es\/que-es-mlops\/\"},\"author\":{\"name\":\"Geko Cloud\",\"@id\":\"https:\/\/geko.cloud\/es\/#\/schema\/person\/c87e3587fb419825d72ac2043e798ab6\"},\"headline\":\"Qu\u00e9 es MLOps y en qu\u00e9 se diferencia de DevOps\",\"datePublished\":\"2025-10-16T08:11:11+00:00\",\"dateModified\":\"2025-10-16T08:58:42+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/geko.cloud\/es\/que-es-mlops\/\"},\"wordCount\":1576,\"commentCount\":0,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/geko.cloud\/es\/#organization\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/geko.cloud\/es\/que-es-mlops\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\/\/geko.cloud\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/que\u0301-es-MLOps-Geko-Cloud-scaled.jpg\",\"articleSection\":[\"Sin categorizar\"],\"inLanguage\":\"es\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"CommentAction\",\"name\":\"Comment\",\"target\":[\"https:\/\/geko.cloud\/es\/que-es-mlops\/#respond\"]}]},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/geko.cloud\/es\/que-es-mlops\/\",\"url\":\"https:\/\/geko.cloud\/es\/que-es-mlops\/\",\"name\":\"Qu\u00e9 es MLOps y en qu\u00e9 se diferencia de DevOps - Geko Cloud\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/geko.cloud\/es\/#website\"},\"primaryImageOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/geko.cloud\/es\/que-es-mlops\/#primaryimage\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/geko.cloud\/es\/que-es-mlops\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\/\/geko.cloud\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/que\u0301-es-MLOps-Geko-Cloud-scaled.jpg\",\"datePublished\":\"2025-10-16T08:11:11+00:00\",\"dateModified\":\"2025-10-16T08:58:42+00:00\",\"description\":\"En este art\u00edculo explicamos cu\u00e1les son las principales diferencias entre MLOps y DevOps.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/geko.cloud\/es\/que-es-mlops\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"es\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/geko.cloud\/es\/que-es-mlops\/\"]}]},{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"es\",\"@id\":\"https:\/\/geko.cloud\/es\/que-es-mlops\/#primaryimage\",\"url\":\"https:\/\/geko.cloud\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/que\u0301-es-MLOps-Geko-Cloud-scaled.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\/\/geko.cloud\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/que\u0301-es-MLOps-Geko-Cloud-scaled.jpg\",\"width\":2560,\"height\":1319},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/geko.cloud\/es\/que-es-mlops\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Portada\",\"item\":\"https:\/\/geko.cloud\/es\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Qu\u00e9 es MLOps y en qu\u00e9 se diferencia de DevOps\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/geko.cloud\/es\/#website\",\"url\":\"https:\/\/geko.cloud\/es\/\",\"name\":\"Geko Cloud\",\"description\":\"Servicios de consultor\u00eda cloud y devops\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/geko.cloud\/es\/#organization\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/geko.cloud\/es\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"es\"},{\"@type\":\"Organization\",\"@id\":\"https:\/\/geko.cloud\/es\/#organization\",\"name\":\"Geko Cloud\",\"url\":\"https:\/\/geko.cloud\/es\/\",\"logo\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"es\",\"@id\":\"https:\/\/geko.cloud\/es\/#\/schema\/logo\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/geko.cloud\/wp-content\/uploads\/2021\/10\/geko_logo-positivo.png\",\"contentUrl\":\"https:\/\/geko.cloud\/wp-content\/uploads\/2021\/10\/geko_logo-positivo.png\",\"width\":1650,\"height\":809,\"caption\":\"Geko Cloud\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/geko.cloud\/es\/#\/schema\/logo\/image\/\"},\"sameAs\":[\"https:\/\/x.com\/geko_cloud\",\"https:\/\/www.instagram.com\/gekocloud\/\",\"https:\/\/www.linkedin.com\/company\/gekocloud\",\"https:\/\/www.youtube.com\/channel\/UC5EFLCqUM7fEaXSa_0nWowQ\"]},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/geko.cloud\/es\/#\/schema\/person\/c87e3587fb419825d72ac2043e798ab6\",\"name\":\"Geko Cloud\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"es\",\"@id\":\"https:\/\/geko.cloud\/es\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/10fe5eb7a547a27afabbe3a5a0f60c96?s=96&d=mm&r=g\",\"contentUrl\":\"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/10fe5eb7a547a27afabbe3a5a0f60c96?s=96&d=mm&r=g\",\"caption\":\"Geko Cloud\"}}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Qu\u00e9 es MLOps y en qu\u00e9 se diferencia de DevOps - Geko Cloud","description":"En este art\u00edculo explicamos cu\u00e1les son las principales diferencias entre MLOps y DevOps.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/geko.cloud\/es\/que-es-mlops\/","og_locale":"es_ES","og_type":"article","og_title":"Qu\u00e9 es MLOps y en qu\u00e9 se diferencia de DevOps - Geko Cloud","og_description":"En este art\u00edculo explicamos cu\u00e1les son las principales diferencias entre MLOps y DevOps.","og_url":"https:\/\/geko.cloud\/es\/que-es-mlops\/","og_site_name":"Geko Cloud","article_published_time":"2025-10-16T08:11:11+00:00","article_modified_time":"2025-10-16T08:58:42+00:00","og_image":[{"width":2560,"height":1319,"url":"https:\/\/geko.cloud\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/que\u0301-es-MLOps-Geko-Cloud-scaled.jpg","type":"image\/jpeg"}],"author":"Geko Cloud","twitter_card":"summary_large_image","twitter_creator":"@geko_cloud","twitter_site":"@geko_cloud","schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/geko.cloud\/es\/que-es-mlops\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/geko.cloud\/es\/que-es-mlops\/"},"author":{"name":"Geko Cloud","@id":"https:\/\/geko.cloud\/es\/#\/schema\/person\/c87e3587fb419825d72ac2043e798ab6"},"headline":"Qu\u00e9 es MLOps y en qu\u00e9 se diferencia de DevOps","datePublished":"2025-10-16T08:11:11+00:00","dateModified":"2025-10-16T08:58:42+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/geko.cloud\/es\/que-es-mlops\/"},"wordCount":1576,"commentCount":0,"publisher":{"@id":"https:\/\/geko.cloud\/es\/#organization"},"image":{"@id":"https:\/\/geko.cloud\/es\/que-es-mlops\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/geko.cloud\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/que\u0301-es-MLOps-Geko-Cloud-scaled.jpg","articleSection":["Sin categorizar"],"inLanguage":"es","potentialAction":[{"@type":"CommentAction","name":"Comment","target":["https:\/\/geko.cloud\/es\/que-es-mlops\/#respond"]}]},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/geko.cloud\/es\/que-es-mlops\/","url":"https:\/\/geko.cloud\/es\/que-es-mlops\/","name":"Qu\u00e9 es MLOps y en qu\u00e9 se diferencia de DevOps - Geko Cloud","isPartOf":{"@id":"https:\/\/geko.cloud\/es\/#website"},"primaryImageOfPage":{"@id":"https:\/\/geko.cloud\/es\/que-es-mlops\/#primaryimage"},"image":{"@id":"https:\/\/geko.cloud\/es\/que-es-mlops\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/geko.cloud\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/que\u0301-es-MLOps-Geko-Cloud-scaled.jpg","datePublished":"2025-10-16T08:11:11+00:00","dateModified":"2025-10-16T08:58:42+00:00","description":"En este art\u00edculo explicamos cu\u00e1les son las principales diferencias entre MLOps y DevOps.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/geko.cloud\/es\/que-es-mlops\/#breadcrumb"},"inLanguage":"es","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/geko.cloud\/es\/que-es-mlops\/"]}]},{"@type":"ImageObject","inLanguage":"es","@id":"https:\/\/geko.cloud\/es\/que-es-mlops\/#primaryimage","url":"https:\/\/geko.cloud\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/que\u0301-es-MLOps-Geko-Cloud-scaled.jpg","contentUrl":"https:\/\/geko.cloud\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/que\u0301-es-MLOps-Geko-Cloud-scaled.jpg","width":2560,"height":1319},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/geko.cloud\/es\/que-es-mlops\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Portada","item":"https:\/\/geko.cloud\/es\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Qu\u00e9 es MLOps y en qu\u00e9 se diferencia de DevOps"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/geko.cloud\/es\/#website","url":"https:\/\/geko.cloud\/es\/","name":"Geko Cloud","description":"Servicios de consultor\u00eda cloud y devops","publisher":{"@id":"https:\/\/geko.cloud\/es\/#organization"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/geko.cloud\/es\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"es"},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/geko.cloud\/es\/#organization","name":"Geko Cloud","url":"https:\/\/geko.cloud\/es\/","logo":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"es","@id":"https:\/\/geko.cloud\/es\/#\/schema\/logo\/image\/","url":"https:\/\/geko.cloud\/wp-content\/uploads\/2021\/10\/geko_logo-positivo.png","contentUrl":"https:\/\/geko.cloud\/wp-content\/uploads\/2021\/10\/geko_logo-positivo.png","width":1650,"height":809,"caption":"Geko Cloud"},"image":{"@id":"https:\/\/geko.cloud\/es\/#\/schema\/logo\/image\/"},"sameAs":["https:\/\/x.com\/geko_cloud","https:\/\/www.instagram.com\/gekocloud\/","https:\/\/www.linkedin.com\/company\/gekocloud","https:\/\/www.youtube.com\/channel\/UC5EFLCqUM7fEaXSa_0nWowQ"]},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/geko.cloud\/es\/#\/schema\/person\/c87e3587fb419825d72ac2043e798ab6","name":"Geko Cloud","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"es","@id":"https:\/\/geko.cloud\/es\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/10fe5eb7a547a27afabbe3a5a0f60c96?s=96&d=mm&r=g","contentUrl":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/10fe5eb7a547a27afabbe3a5a0f60c96?s=96&d=mm&r=g","caption":"Geko Cloud"}}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/geko.cloud\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/10223"}],"collection":[{"href":"https:\/\/geko.cloud\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/geko.cloud\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/geko.cloud\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/38"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/geko.cloud\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=10223"}],"version-history":[{"count":6,"href":"https:\/\/geko.cloud\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/10223\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":10227,"href":"https:\/\/geko.cloud\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/10223\/revisions\/10227"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/geko.cloud\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/10228"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/geko.cloud\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=10223"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/geko.cloud\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=10223"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/geko.cloud\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=10223"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}