Grid Dynamics ha desplegado una nueva plataforma de aprendizaje automático (ML, por sus siglas en inglés) para Yieldmo, la bolsa de publicidad programática que procesa miles de millones de anuncios al día. El objetivo es concreto: emparejar usuarios, editores y anunciantes con más precisión y recortar el tiempo que tarda un modelo nuevo en pasar del laboratorio a producción.
Qué hace la plataforma
El sistema gestiona en tiempo real el inventario de anuncios de Yieldmo para distintos públicos, campañas y anunciantes, y calcula la probabilidad de que una solicitud de anuncio concreta termine en el resultado que se busca, ya sea un clic o la finalización de un vídeo. Detrás hay modelos de ML e ingeniería de software pensados para llevar esos modelos a producción sin fricciones constantes, algo que hasta ahora exigía revisar manualmente cada despliegue.
«La experiencia publicitaria influye de forma directa en el éxito de las campañas, así que hemos construido un sistema de experimentación y optimización flexible y escalable para sacar el máximo partido a los resultados de nuestros clientes», explica Sergei Izrailev, director de Análisis y Ciencia de Datos de Yieldmo.
Por qué importa el enfoque MLOps
Las plataformas de MLOps (operaciones de aprendizaje automático) y LLMOps (su equivalente para modelos de lenguaje) ganan peso porque resuelven un problema muy concreto: entrenar un modelo es solo la mitad del trabajo, y mantenerlo actualizado en producción, con datos que cambian cada hora, es la otra mitad. «Tenemos una oferta sólida en esta área y la colaboración con Yieldmo ilustra bien cómo ayuda a construir una solución de vanguardia incluso en un dominio tan exigente como la publicidad en internet», apunta Ilya Katsov, vicepresidente de tecnología de Grid Dynamics.
Frente a los sistemas de despliegue manual habituales en adtech, este enfoque promete menos requisitos de mantenimiento y experimentos que se lanzan sin depender de un equipo de ingeniería dedicado a cada cambio. Grid Dynamics no ha publicado cifras de rendimiento (latencia, throughput o mejora de CTR) que permitan comparar el sistema con la infraestructura anterior de Yieldmo, así que conviene tomar las afirmaciones de la nota como punto de partida y no como benchmark verificado.
Para quién está pensado
El caso de uso encaja con empresas de adtech y publishers que gestionan grandes volúmenes de inventario publicitario en tiempo real, donde cada milisegundo de latencia en la decisión de qué anuncio mostrar tiene impacto económico directo. Grid Dynamics empaqueta esta experiencia en su ML Platform Starter Kit, uno de los productos de su estrategia de crecimiento GigaCube, pensado para que otras compañías repliquen el despliegue sin partir de cero.
Disponibilidad
Grid Dynamics (NASDAQ: GDYN), con sede en Silicon Valley y oficinas en Estados Unidos, México, Jamaica, Reino Unido, Europa e India, ofrece el ML Platform Starter Kit como parte de sus servicios de consultoría en inteligencia artificial, nube y modernización de aplicaciones para empresas Fortune 1000. Yieldmo, por su parte, sigue operando su plataforma de tecnología publicitaria con foco en formatos creativos, señales de atención propias y curaduría de inventario respetuosa con la privacidad.
Preguntas frecuentes
¿Qué es MLOps?
MLOps son las prácticas y herramientas que permiten llevar un modelo de aprendizaje automático desde el entrenamiento hasta producción y mantenerlo funcionando con datos actualizados, de forma similar a como DevOps gestiona el ciclo de vida del software tradicional.
¿Qué hace exactamente la plataforma de Yieldmo?
Evalúa en tiempo real la probabilidad de que una solicitud de anuncio concreta derive en un clic o en la visualización completa de un vídeo, y con ese cálculo decide qué anuncio mostrar a cada usuario.
¿Qué es el ML Platform Starter Kit?
Es un producto de Grid Dynamics pensado para acelerar el despliegue de plataformas de ML en otras empresas, dentro de su estrategia de crecimiento GigaCube.
¿Ha publicado Grid Dynamics cifras de rendimiento del sistema?
No. La nota no incluye datos de latencia, throughput ni mejora de resultados frente al sistema anterior, así que las afirmaciones de eficiencia deben leerse como declaraciones de la propia empresa.
¿Dónde opera Grid Dynamics?
Tiene sede en Silicon Valley y oficinas en Estados Unidos, México, Jamaica, Reino Unido, Europa e India, y cotiza en el Nasdaq bajo el símbolo GDYN.
Para saber más sobre cómo otras plataformas resuelven el mismo problema de despliegue de modelos, puedes consultar cómo Grid Dynamics certificó su especialización en IA y ML en Microsoft Azure, revisar el enfoque de una plataforma MLOps segura basada en Terraform y GitHub, o ver cómo la IA generativa está cambiando la omnicanalidad en la publicidad digital.
