Impacto y Resultados
Esta página destaca resultados medibles de sistemas de ML en producción, plataformas de GenAI e iniciativas de MLOps que he liderado o contribuido. Los números están sanitizados para respetar confidencialidad mientras demuestran escala e impacto.
Impacto de ML en Producción y Plataforma
1. Redes de Seguridad para Despliegues de ML
Desafío: Los despliegues de modelos carecían de infraestructura de reversión. Modelos malos llegaban a producción, causando problemas visibles para clientes antes que los equipos pudieran reaccionar.
Solución: Diseñé e implementé planos de control para rollout de modelos con validación en shadow deployment, suites de pruebas doradas para detección de regresiones, y runbooks automatizados de failover de tráfico.
Impacto:
- Reducción del 100% en regresiones de modelos con impacto en clientes después del despliegue de infraestructura de rollback
- < 5 min tiempo medio de rollback (MTTR) para problemas de modelos vs. intervenciones manuales previas de varias horas
- 3 incidentes mayores prevenidos en los primeros 6 meses vía detección en shadow deployment
Ver caso de estudio: Guardrails de Plataforma para Servicios de ML
2. Medición de Incrementalidad de Anuncios a Escala
Desafío: Modelos de atribución mostraban correlación pero no podían responder preguntas causales. Stakeholders necesitaban saber: “¿Nuestros anuncios realmente generan compras incrementales?”
Solución: Construí framework de medición causal usando experimentos geo, controles sintéticos y reducción de varianza CUPED. Diseñé dashboards ejecutivos comunicando estimaciones de lift con intervalos de confianza.
Impacto:
- Infraestructura de medición de lift sirviendo 10M+ impresiones diarias de anuncios con simulaciones contrafácticas
- 15-20% de incrementalidad medida en campañas clave (lift real vs. baseline), habilitando asignación de presupuesto basada en datos
- 40% de reducción en tiempo de experimentos vía técnicas de reducción de varianza manteniendo poder estadístico
Ver caso de estudio: Incrementalidad de Anuncios a Escala
3. Rails de Seguridad y Loops de Evaluación de GenAI
Desafío: Copilotos basados en LLM para Q&A de productos y generación creativa carecían de evaluación estructurada. Equipos dependían de revisiones manuales y evaluación “basada en vibes”.
Solución: Implementé loops de evaluación con patrones LLM-as-judge, checks de seguridad basados en reglas, e integración de feedback humano. Construí pipelines CI/CD que condicionan despliegues a métricas de eval.
Impacto:
- Tasa de incidentes de seguridad reducida >90% (alucinaciones, respuestas fuera de marca) post-despliegue de loops de eval
- Cobertura de evaluación aumentada a 100% del tráfico de producción vía evals automatizadas (vs. <5% de revisión manual baseline)
- Ciclo de despliegue de 2 días para iteraciones de features de GenAI (vs. 2+ semanas de validación manual)
4. CI/CD/CT para ML: Reduciendo Fricción en Despliegues de Modelos
Desafío: Equipos de ML carecían de pipelines de despliegue estandarizados. Cada proyecto reimplementaba infraestructura de entrenamiento, validación y serving, causando demoras e inconsistencia.
Solución: Diseñé y evangelicé templates de CI/CD/CT (Continuous Training) con contratos basados en esquemas, pruebas doradas automatizadas, y patrones de observabilidad por defecto. Entregué workshops e implementaciones de referencia.
Impacto:
- 60% de reducción en tiempo a producción para nuevos modelos de ML en 15+ equipos
- Cero incidentes de producción relacionados con esquemas después de adopción de enforcement de contratos
- 30+ equipos adoptaron templates estandarizados de despliegue de ML en 12 meses
5. Optimización de Serving de Recomendaciones Basadas en GNN
Desafío: Modelos de redes neuronales de grafos (GNN) para recomendaciones de productos tenían latencia de serving >500ms, excediendo requisitos de producto para personalización en tiempo real.
Solución: Re-arquitecté serving de GNN con tuning de batch size, embeddings cacheados para items populares, y patrones de inferencia async. Implementé budgeting de latencia y monitoreo de SLO.
Impacto:
- Latencia reducida de >500ms a <100ms latencia p99 de serving (mejora 5x)
- Aumento de throughput 10x habilitando personalización en tiempo real para páginas de producto de alto tráfico
- Eficiencia de costos: Misma infraestructura sirvió 10x más QPS post-optimización
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Metodologías y Principios
Los resultados anteriores siguen patrones consistentes:
1. Contratos sobre Código Cowboy Contratos basados en esquemas entre datos, modelos y servicios previenen fallas silenciosas y habilitan iteración segura.
2. Observabilidad por Defecto Si no está instrumentado, no está listo para producción. Métricas, logs y traces desde el día uno.
3. Rollback Primero, Deploy Segundo Si no puedes revertirlo de forma segura, no lo despliegues. Planos de control y kill switches son requisitos básicos.
4. Mide lo que Importa Correlación es fácil. Causalidad es difícil. Invierte en medición causal y comunica incertidumbre honestamente.
5. Pensamiento de Plataforma Construye sistemas que hacen lo correcto fácil y lo incorrecto difícil. Mecanismos de forzado > documentación.
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