Esta charla explora cómo aplicar prácticas de DevOps, MLOps y tecnologías como IA, 5G e IoT para mejorar la preparación, protección y respuesta de servicios de emergencia y la sociedad civil. A través de casos reales, veremos cómo los datos —en tiempo real, históricos y predictivos— se convierten en herramientas decisivas para salvar vidas en contextos críticos.

¿Cómo encajan DevOps y MLOps?
1. Velocidad y fiabilidad en el desarrollo de soluciones críticas
Con DevOps, se puede iterar y desplegar con rapidez plataformas que integren datos de sensores, alertas y visualizaciones.
Con MLOps, se garantiza que los modelos de predicción de incendios, terremotos, inundaciones o evacuación funcionen bien, se monitoricen y actualicen automáticamente con nuevos datos.
2. Resiliencia y escalabilidad ante situaciones extremas
DevOps promueve infraestructura como código, automatización y observabilidad: claves cuando se necesita responder a un desastre a escala nacional.
MLOps permite que los modelos se adapten cuando cambian las condiciones (por ejemplo, un modelo entrenado en incendios de la zona central puede requerir ajuste cuando se traslada al sur).
3. Transformación cultural en los equipos y la sociedad
DevOps implica romper silos, colaborar, iterar y aprender rápido: lo mismo que necesitan los organismos públicos y la sociedad civil ante una emergencia.
La adopción de MLOps requiere que los equipos confíen en los datos y entiendan el ciclo de vida de los modelos, lo cual impulsa una nueva cultura de toma de decisiones basada en evidencia.