El Machine Learning Operations (MLOps) es un conjunto de prácticas que extiende los principios de DevOps al mundo del aprendizaje automático. Su objetivo es llevar modelos de ML a producción de forma segura, reproducible y escalable. Esto incluye CI/CD para modelos, versionado de datasets y artefactos, validación automática, monitorización de deriva en tiempo real y capacidad de rollback si algo sale mal. Herramientas como MLflow, Kubeflow o Tecton ayudan a automatizar todo el pipeline: desde la ingeniería de features hasta el despliegue del modelo. ¿El resultado? Menos fricción entre científicos de datos y devs, y un camino más corto entre un experimento y el impacto real en el negocio.