El profesional en MLOps se ha convertido en una pieza fundamental para las empresas que saben aprovechar este perfil y entienden la manera eficiente de implementar herramientas de IA en sus procesos operacionales.
Las ventajas que ofrece a nivel de costos, optimización de tiempo y generación de valor a la organización son muchas y, por lo tanto, en la actualidad, es un profesional que es muy requerido a nivel nacional e internacional.
Su presencia en el mercado laboral ha ido en crecimiento y ofrece excelentes oportunidades a los profesionales con habilidades en este campo.
De esta manera, si quieres fortalecer tus conocimientos y habilidades en el sector, puedes hacer el Programa en Inteligencia Artificial y Data Science de la Universidad Internacional de La Rioja – UNIR.
¿Qué es MLOps?
También definido como Operaciones de Machine Learning, el MLOps se considera un conjunto de prácticas que tienen como objetivo automatizar y simplificar los flujos de trabajo dentro de una organización. Esto se hace por medio de la creación de líneas de ensamblaje que crean y ejecutan modelos de machine learning.
Estos modelos permiten a los profesionales implicados en los procesos operativos, como los ingenieros o científicos de datos, monitorizar las operaciones con el fin de mejorar la precisión y el rendimiento de los mismos.
Según Mucci, “MLOps, abreviatura de operaciones de machine learning, es un conjunto de prácticas diseñadas para crear una línea de ensamblaje para crear y ejecutar modelos de machine learning. Ayuda a las empresas a automatizar tareas e implementar modelos con rapidez, garantizando que todos los implicados (científicos de datos, ingenieros, informáticos) puedan cooperar sin problemas y monitorizar y mejorar los modelos para mejorar la precisión y el rendimiento” 1.
Fuente: ¿Qué son las operaciones de machine learning (MLOps)?
¿Qué hace un especialista en MLOps?
En pocas palabras, el ingeniero MLOps es el encargado de producir, automatizar, actualizar y dar mantenimiento a los modelos de machine learning implementados en procesos operativos. Sin embargo, para entender qué es MLOps y cuál es su objetivo, debemos ver qué responsabilidades debe desarrollar dentro de una organización.
Este perfil lo puede desempeñar perfectamente un data engineer y este debe encargarse de que todos los procesos integrados con modelos de ML sean seguros y funcionen adecuadamente. Además, debe considerar posibles errores en la ejecución de dichos protocolos y contar con las herramientas necesarias para ofrecer soluciones rápidas y actualizaciones que permitan optimizar el despliegue de los mismos.
¿Qué funciones desempeña un profesional de MLOps?
Las funciones específicas que puede desarrollar un profesional de MLOps son:
- Crear infraestructuras para automatizar el entrenamiento, ejecución, despliegue y mantenimiento de modelos de ML.
- Coordinar y trabajar con equipos multidisciplinares para garantizar una infraestructura eficiente, segura y escalable
- Supervisar el funcionamiento de los modelos de machine learning para detectar errores, fallos o pérdida de precisión
- Establecer protocolos de acción para asegurar el funcionamiento adecuado y la realización de operaciones automatizadas
- Implementar sistemas de gestión de integración y despliegue para proyectos de IA
- Garantizar la escalabilidad de soluciones de inteligencia artificial
- Optimizar el uso de recursos en la nube
- Diseñar pipelines de machine learning automáticos
Como podemos observar, para trabajar en este sector, es necesario contar con unos conocimientos muy específicos en el desarrollo e implementación de modelos de la IA. Uno de los perfiles que podría acomodarse muy bien en este rol es el del ingeniero de datos que en su formación desarrolla las habilidades y competencias adecuadas para el trabajo.
¿Por qué las empresas necesitan especialistas en MLOps?
Las empresas de diferentes sectores en la actualidad tienen la capacidad de desarrollar diferentes modelos de inteligencia artificial. No obstante, contar con un profesional especializado en esta área es necesario para garantizar que los modelos de IA funcionen correctamente y no presenten errores que puedan significar riesgos de seguridad, gastos inesperados y retrasos en la operatividad de la organización.
Por lo tanto, la importancia de esta radica en que puede evitar riesgos para la operatividad de las organizaciones como:
- Aparición de errores constantes en el despliegue de modelos de IA
- No contar con escalabilidad operativa
- Ralentización de los procesos operativos, lo que se traduce en menor eficiencia
- Falta de integración entre los diferentes equipos colaboradores (como con los científicos de datos)
- Costos elevados de operación y mantenimiento
Diferencias entre MLOps, DevOps y DataOps
Dentro de las empresas, existen diferentes perfiles con roles similares, como es el caso del MLOps y el DevOPs o, incluso, el DataOps. Aunque parezca que desarrollan las mismas funciones dentro de la organización, cada uno de estos tiene un enfoque diferenciador, para entender lo que es cada uno, te contaremos a continuación sus diferencias principales:
MLOps
Aplica estos principios específicamente al ciclo de vida de los modelos de machine learning. Además del software y los datos, debe gestionar aspectos propios de la inteligencia artificial, como el entrenamiento, la validación, el rendimiento del modelo y su evolución a lo largo del tiempo.
DevOps
Su función principal es acelerar el proceso de despliegue de aplicaciones de software mediante prácticas como la integración y la entrega continuas (CI/CD) 2.
DataOps
El rol de este perfil está enfocado en el flujo de datos de la organización, es decir, debe garantizar su organización, calidad, disponibilidad y gobernanza en proyectos de inteligencia artificial y de análisis.
Habilidades y competencias para trabajar en MLOps
Si eres un profesional enfocado en la IA y quieres entrar a trabajar en IA en el área del MLOps, es necesario que conozcas el data engineer roadmap para conseguir nuevas oportunidades laborales en el sector. Lo primero es que desarrolles habilidades y competencias como las siguientes:
- Programación el Python MLOps
- Conocer lo que es el MLflow como MLOps
- Entender los fundamentos del machine learning
- Manejar bases de datos SQL y NoSQL
- Orquestación mediante Kubernetes
- Gestión de servicios en la nube
- Automatización de procesos CI/CD
- Monitorización y observabilidad
- Conocimiento en ingeniería de datos
Por otra parte, también es necesario que, si quieres encontrar empleo como data engineer, cuentes con habilidades como resolución de problemas, comunicación efectiva, aprendizaje continuo, adaptación al cambio, pensamiento analítico, entre otras.
¿Qué estudiar para especializarse en MLOps?
Para encontrar MLOps jobs en Colombia, no solo deberás desarrollar habilidades y competencias en el sector, sino que también tendrás que contar con una formación específica, como es el caso del programa en IA y ciencia de datos de la UNIR.
Incluso podrías optar por complementar tu perfil con una especialización en DevOps, verás que estos programas te capacitarán para desarrollar y fortalecer tus conocimientos en inteligencia artificial y machine learning.
Podrás tener a disposición un programa de formación innovador y actualizado en el que conocerás cuáles son las tendencias actuales de mercado y las estrategias más efectivas para desenvolverte como especialista en MLOps. Sin embargo, recuerda que como base es importante que tengas una carrera en informática o ingeniería que siente las bases adecuadas para construir un perfil profesional adecuado en el sector.
¿Cuánto gana un ingeniero MLOps y cuáles son sus salidas profesionales?
Según el portal web Indeed Colombia, un ingeniero o especialista en MLOps puede estar ganando en promedio 7 millones de pesos al mes dependiendo de su experiencia, formación, la ubicación o el tipo de empresa en la que trabaje 3.
En nuestro país, también es una profesión que tiene excelentes salidas laborales, sueldos competitivos y un crecimiento constante. Por esta razón, si quieres ingresar a este mundo laboral, debes tener en cuenta cuáles son los perfiles profesionales más demandados:
- Ingeniero de plataformas ML
- Arquitecto de MLOps
- Líder técnico de MLOps
- Ingeniero DevOps especializado en IA
- Ingeniero de datos especializado en ML
Puede que encuentres más opciones laborales en la actualidad, pero estos son los más comunes. Si te especializas en MLOps, podrás acceder a nuevas oportunidades que se enfoquen en tu perfil y te permitan acercarte cada vez más a cumplir tus objetivos profesionales.
Referencias bibliográficas:
1 Mucci, T. (s.f.). ¿Qué son las operaciones de machine learning (MLOps)? IBM. Tomado de: https://www.ibm.com/es-es/think/topics/mlops
2 Google Cloud (s.f.). ¿Qué es MLOps? Tomado de: https://cloud.google.com/discover/what-is-mlops?hl=es#benefits-of-mlops
3 Indeed Colombia (2026). Sueldo de Machine learning engineer/a en Colombia. Tomado de: https://co.indeed.com/career/machine-learning-engineer/salaries
