¿Cómo crear modelos de IA en Azure Machine Learning (2025) 

(Guía Técnica 2025)

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 Introducción: 

La Inteligencia Artificial dejó de ser experimental y en 2025 se ha convertido en un activo estratégico para empresas. Sin embargo, muchas organizaciones fracasan al intentar implementar IA por falta de arquitectura, gobierno de datos y una plataforma adecuada. 

Azure Machine Learning (Azure ML) es la plataforma de Microsoft diseñada para crear, entrenar, desplegar y operar modelos de IA de forma empresarial, segura y escalable. 

En esta guía aprenderás cómo crear modelos de IA en Azure Machine Learning paso a paso, desde cero, con una visión práctica y orientada a negocio. 

IA moderna en Azure guia

  ¿Qué es Azure Machine Learning? 

Azure Machine Learning es un servicio cloud que permite a equipos de datos y TI: 

  • Crear modelos de Machine Learning y Deep Learning 
  • Entrenar modelos a gran escala 
  • Gestionar experimentos y versiones 
  • Desplegar modelos en producción 
  • Monitorear rendimiento, sesgos y drift 
  • Cumplir estándares de seguridad y gobierno 

Todo integrado nativamente con Azure Data, Azure DevOps, Azure OpenAI y Azure Security. 

azure
¿Por qué usar Azure Machine Learning en 2025?
Azure ML destaca frente a otras plataformas por:
1.- Integración total con Azure (Data, Seguridad, DevOps
2.- Escalabilidad bajo demanda (GPU/CPU)
3.-Seguridad empresarial (RBAC,  Private Endpoints)
4.- Soporte para Python, MLflow, Scikit-learn
5.- Despliegue sencillo en APIs, AKS o endpoints 
6.-  Ideal para entornos regulados (finanzas, gobierno, salud)
Casos de uso reales de IA empresarial
 Sector financiero 
                            Retatil 
  • Scoring crediticio 
  • Detección de fraude 
  • Predicción de riesgo 

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  • Predicción de demanda 

  • Recomendaciones de productos 
  • Optimización de precios 

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Manufactura
                            Gobierno
  • Mantenimiento predictivo 
  • Control de calidad con visión artificial 
  • Optimización de procesos  

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  • Análisis de datos ciudadanos 
  • Clasificación documental 
  • Detección de anomalías 

ICONO NEGRO SIN INCLUIR TEXTO NI FONDO SOBRE GOBIERNO-1

Arquitectura típica de Azure Machine Learning
IA moderna en Azure

Una arquitectura moderna de IA en Azure incluye: 

  • Fuentes de datos: SQL, Data Lake, Synapse, Fabric 
  • Azure Machine Learning Workspace 
  • Compute: clusters CPU/GPU 
  • Experimentos y modelos (MLflow) 
  • Endpoints de inferencia 
  • Monitorización y seguridad 

Esta arquitectura permite pasar de experimento a producción sin rehacer el trabajo. 

 Paso a paso: cómo crear un modelo de IA en Azure ML

Paso 1

 Preparar los datos 

Los datos pueden venir de: 

  • Azure SQL 
  • Data Lake Gen2 
  • Synapse / Fabric 
  • APIs externas 

Buenas prácticas: 

  • Limpieza de datos 
  • Validación de calidad 
  • Separación train / test 

Paso 2

Crear el Workspace de Azure Machine Learning 

El workspace es el centro de control del proyecto de IA. 

Incluye: 

  • Gestión de modelos 
  • Historial de experimentos 
  • Accesos y permisos 
  • Integración con seguridad y redes privadas 

 

Paso 3

Configurar el cómputo 

Azure ML permite crear: 

  • Compute Instances (desarrollo) 
  • Compute Clusters (entrenamiento escalable) 
  • GPU para Deep Learning 

👉 Pagas solo por lo que usas. 

 

Paso 4

 PEntrenar el modelo 

Puedes entrenar modelos usando: 

  • Jupyter Notebooks 
  • Scripts Python 
  • AutoML (entrenamiento automático) 

Ejemplo típico: 

from sklearn.linear_model import LogisticRegression 
model = LogisticRegression() 
model.fit(X_train, y_train) 

Azure ML registra métricas, parámetros y resultados automáticamente. 

Paso 5

 Registrar y versionar el modelo 

Cada modelo queda: 

  • Versionado 
  • Auditado 
  • Reproducible 

Esto es clave para cumplimiento y mejora continua. 


 

Paso 6

Desplegar el modelo en producción 

Opciones de despliegue: 

  • Endpoint administrado (API REST) 
  • AKS (alta demanda) 
  • Batch inference 

El modelo queda disponible para apps, sistemas y procesos. 

 

PASO A PASO DE COMO CREAR UN MODELO
 AutoML vs modelos personalizados
Enfoque Cuándo usar:

AutoML

Prototipos rápidos, PYMES 

Custom ML

Casos complejos, alta precisión 

Deep Learning 

Visión, NLP, grandes volúmenes 
Seguridad y gobierno en proyectos de IA

Azure ML incluye: 

  • RBAC por rol 
  • Key Vault para secretos 
  • Private Endpoints 
  • Cumplimiento ISO, SOC, GDPR 
  • Auditoría completa 

Esto lo hace ideal para empresas reguladas en México y LATAM. 

seguridad y gobierno

 

 Costos y optimización en Azure ML

Buenas prácticas: 

  • Apagar compute cuando no se use 
  • Usar clusters escalables 
  • Separar entornos DEV / PROD 
  • Medir ROI del modelo 
  • Usar AutoML para reducir ciclos 

 

Buenas prácticas: 

  • Apagar compute cuando no se use 
  • Usar clusters escalables 
  • Separar entornos DEV / PROD 
  • Medir ROI del modelo 
  • Usar AutoML para reducir ciclos 

 

¿Por qué implementar IA con C&A System?

En C&A System ayudamos a las empresas a: 

palomita verde sin fondo-1 Diseñar arquitectura de IA en Azure 

palomita verde sin fondo-1Preparar y gobernar datos 

palomita verde sin fondo-1 Crear modelos de ML y Deep Learning 

palomita verde sin fondo-1 Integrar Azure ML con sistemas existentes 

palomita verde sin fondo-1 Implementar IA segura y escalable 

palomita verde sin fondo-1Operar y optimizar modelos en producción