El campo de investigación en Inteligencia Artificial se creó en los años 50, y desde entonces hemos estado esperando que la IA sea el nuevo disruptor que cambie el mundo. 70 años después, la Analítica Avanzada se asoma (por fin?) a su era de oro pero menos del 15% de los modelos de ML acaban siendo productivos. ¿Por qué? Nos encontramos en una situación en la que queremos un modelo con una calidad que se mantenga en el tiempo, que se desarrolle y productivice en un entorno tecnológico flexible, ágil y colaborativo. ¿Es un marco realista? ¿Está el mercado implantándolo de manera fiel? Si bien no hay dos diseños e implantaciones iguales del marco y el ciclo completo, en todos los casos se empieza por tender un puente entre los equipos de tecnología y DevOps y los Data Scientists. Solo así se podrá llegar a despliegues eficientes y útiles.