WhyLabs es una plataforma comercial de observabilidad de inteligencia artificial, diseñada para el monitoreo continuo de modelos de machine learning y de los datos que los alimentan. Está dirigida a equipos de ciencia de datos, ingenieros de ML y profesionales de MLOps que necesitan mantener la calidad de los datos, el buen funcionamiento de los modelos y la estabilidad operativa en entornos productivos.

Con un enfoque centrado en los datos, WhyLabs permite detectar de forma escalable y automatizada derivas, anomalías y problemas de integridad en flujos complejos y de gran volumen. Es especialmente útil para organizaciones que ejecutan muchos modelos sobre datos masivos y variables.

Beneficios clave:

• Monitoreo automático de datos y modelos

• Altamente escalable para entornos empresariales

• Reduce el trabajo manual con insights accionables

¿Cuáles son las principales funcionalidades de WhyLabs?

Supervisión de calidad y distribución de datos

• Detecta valores nulos, outliers, cambios en la distribución y schema drift

• Seguimiento de métricas a nivel de feature

• Compatible con datos estructurados, semiestructurados y no estructurados

• Ayuda a identificar fallos en la cadena de datos antes de afectar al modelo

Observabilidad del comportamiento del modelo

• Supervisa la distribución de predicciones y niveles de confianza, incluso sin etiquetas

• Detecta concept drift y errores silenciosos

• Relaciona patrones de datos con anomalías en el rendimiento del modelo

• Permite establecer líneas base sin necesidad de verdad terreno

Detección de drift y alertas de anomalías

• Utiliza técnicas estadísticas para detectar drift en datos y modelos

• Envía alertas en tiempo real al superar umbrales definidos

• Permite reglas personalizadas y priorización de eventos

• Aplica a todo el pipeline de datos

Instrumentación ligera y escalabilidad

• Usa la biblioteca open-source WhyLogs para recopilar métricas eficientemente

• Funciona en entornos cloud, híbridos o on-premises

• Integración con Airflow, dbt, SageMaker, Databricks, MLflow, entre otros

• Soporta flujos batch y streaming a escala petabyte

Colaboración y gobernanza

• Dashboards centralizados por proyecto o equipo

• Control de acceso por roles y registro de auditoría

• Generación de informes para cumplimiento y análisis de incidentes

• Mejora la coordinación entre equipos de datos, ML e ingeniería

¿Por qué elegir WhyLabs?

• Observabilidad centrada en los datos: control total de calidad y comportamiento

• Funciona sin etiquetas: útil incluso sin ground truth disponible

• Alta escalabilidad para ML empresarial

• Fácil integración con stacks de datos existentes

• Detección temprana de problemas antes de que afecten al negocio