Definición
Gestionar los modelos de IA ayuda a mantener el control sobre qué modelo está en ejecución, con qué datos se entrenó, quién lo aprobó, qué riesgos se conocen y cuándo debe actualizarse. Esto es especialmente importante cuando la empresa tiene muchos modelos, versiones y equipos.
Ejemplo
Después de actualizar el modelo de soporte, el equipo registra la versión, compara métricas, revisa la seguridad y almacena la información sobre los motivos del cambio.
Por qué importa
El término es importante para la IA en producción: un modelo no es un archivo de una sola vez, sino un sistema que necesita mantenimiento.
Cómo funciona
La gestión incluye registros de modelos, documentación, versiones, accesos, métricas, monitorización, auditoría, roles responsables y procedimientos de cambio.
Dónde se usa
- MLOps
- sistemas de IA corporativos
- control de versiones de modelos
Limitaciones
Sin disciplina, es fácil lanzar la versión equivocada, perder la reproducibilidad o no detectar la degradación de la calidad tras cambios en los datos.
FAQ
¿Por qué es útil conocer “AI Model Governance”?
El término es importante para la IA en producción: un modelo no es un archivo de una sola vez, sino un sistema que necesita mantenimiento.