<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>MLOps on Formize.com Blog</title><link>https://blog.formize.com/es/categories/mlops/</link><description>Recent content in MLOps on Formize.com Blog</description><generator>Hugo</generator><language>es</language><atom:link href="https://blog.formize.com/es/categories/mlops/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Gobernanza Continua de Datos en Pipelines MLOps con Formize</title><link>https://blog.formize.com/es/continuous-data-governance-in-mlops/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.formize.com/es/continuous-data-governance-in-mlops/</guid><description>&lt;h1 id="gobernanza-continua-de-datos-en-pipelines-mlops-con-formize">Gobernanza Continua de Datos en Pipelines MLOps con Formize&lt;/h1>
&lt;p>Las empresas que despliegan modelos de aprendizaje automático a gran escala enfrentan una paradoja: cuanto más rápido iteran, más difícil se vuelve garantizar que los datos utilizados para entrenamiento, validación e inferencia cumplan con las políticas internas y las regulaciones externas. Los enfoques tradicionales de gobernanza de datos —auditorías manuales, informes periódicos y mapas de linaje estáticos— no pueden seguir el ritmo de los flujos de trabajo modernos de MLOps.&lt;/p></description></item></channel></rss>