Errores en la traducción del código y mitigación

A medida que los desarrolladores reescriben el código para el entorno de producción, es posible que no entiendan las complejidades del modelo de datos, sus características o los resultados que la solución está diseñada para generar. Del mismo modo que escribir cualquier código puede generar errores o errores en el código, la codificación también puede introducir errores en el modelo o en la forma en que procesa los datos.

Los modelos deben probarse utilizando datos de producción, y los resultados de los datos de producción deben compararse y revisarse para detectar sesgos o errores. Si los datos de producción se pueden limpiar y procesar para producir conjuntos de datos que tienen las características requeridas por el procesamiento del modelo, pero el modelo genera resultados que muestran sesgos, son inesperados o son radicalmente diferentes de los que produjo con datos de diseño, podría ser un indicador de errores de traducción de código.

Para mitigar los errores de traducción de código, los profesionales de IA/AA que han desarrollado el modelo deben proporcionar documentación, información y aclaraciones al equipo de desarrollo de software durante todo el proceso de implementación. Una vez que el modelo está en línea en el entorno de producción, se debe probar para comprobar que se ha traducido correctamente a producción y que funciona según lo previsto.