De Jupyter Notebook a producción: cómo desplegar sistemas de IA que realmente funcionen
La transición de la experimentación en notebooks a sistemas de IA en producción requiere un cambio profundo en la mentalidad, arquitectura e ingeniería. No basta con crear modelos precisos; es indispensable garantizar su reproducibilidad, escalabilidad, monitorización y gobernanza para que funcionen en entornos reales y dinámicos.
