Los gemelos digitales han dejado de ser un concepto futurista para convertirse en una herramienta cada vez más habitual en sectores como la industria, la energía o el transporte. Su propósito es claro: replicar digitalmente el comportamiento de un sistema físico, integrando datos en tiempo real, modelos predictivos y simulaciones para ofrecer una representación virtual sincronizada con el mundo real.
Pero para que un gemelo digital sea algo más que un dashboard, es necesario contar con una infraestructura capaz de manejar de forma automatizada todo el ciclo de vida de los datos y los modelos que lo alimentan. Y es ahí donde Kubeflow entra en escena.
Kubeflow es una plataforma de MLOps sobre Kubernetes que permite gestionar el entrenamiento, despliegue y monitorización de modelos de machine learning de forma escalable, reproducible y modular. Aunque nació en el contexto de la inteligencia artificial, su diseño lo convierte en una herramienta muy útil en entornos complejos donde la actualización continua de modelos y la orquestación de pipelines son esenciales. Como, por ejemplo, en un gemelo digital.
Kubeflow en el flujo de datos
Un gemelo digital típico necesita procesar datos que provienen continuamente desde sensores o sistemas SCADA. A partir de esos datos, se pueden realizar tareas como limpieza, agregación, o extracción de características, para después usarlos en modelos de simulación, predicción o clasificación. Estas tareas no solo se repiten de forma regular, sino que muchas veces requieren paralelismo, control de versiones, registros de auditoría y mecanismos de actualización automática. Justo lo que Kubeflow facilita a través de sus principales componentes.
Por un lado, Kubeflow Pipelines permite definir flujos de trabajo complejos como DAGs (grafos dirigidos acíclicos), especificando los pasos necesarios para preparar datos, entrenar modelos o lanzar simulaciones. Estos pipelines se ejecutan sobre Argo Workflows, lo que permite aprovechar el potencial de Kubernetes para correr tareas en paralelo, hacer reintentos, escalar automáticamente y reutilizar recursos. Cada paso del flujo puede empaquetarse en un contenedor y configurarse con los recursos específicos que necesite, lo que resulta muy útil cuando algunas tareas son ligeras (como transformar CSVs) y otras son pesadas (como ejecutar simulaciones en GPU o modelos físicos complejos).
Además, Kubeflow ofrece herramientas como Katib, que permite hacer ajustes automáticos de hiperparámetros sin tener que programar bucles de entrenamiento. Esto es especialmente útil en entornos donde el modelo del gemelo debe ser recalibrado regularmente para adaptarse a nuevas condiciones, como cambios en temperatura, presión o patrones de uso.
Una vez entrenado el modelo, este puede desplegarse con KServe, que expone un endpoint de inferencia accesible desde otras aplicaciones. Esto permite que los sistemas que consumen el gemelo (por ejemplo, un sistema de control de planta, un SCADA o un panel de operaciones) puedan hacer peticiones al modelo de forma sencilla y obtener predicciones o simulaciones en tiempo real. KServe, además, escala automáticamente los recursos según la carga, y permite hacer despliegues tipo canary o A/B para introducir nuevos modelos de forma gradual, lo cual es clave en entornos críticos donde no se puede parar el sistema ante un fallo.
Otro aspecto relevante en contextos industriales es la trazabilidad. En un entorno de gemelo digital, es importante poder saber qué datos y qué versión de modelo generaron una determinada predicción, sobre todo si hay implicaciones operativas o regulatorias. Para ello, Kubeflow integra un sistema de ML Metadata que permite registrar cada ejecución, cada conjunto de datos, cada modelo generado y cada relación entre ellos. De este modo, es posible reconstruir toda la historia de un proceso, desde los datos originales hasta el resultado final.
Por último, un punto no menor: la colaboración. En muchos proyectos de gemelo digital, participan tanto perfiles de data science como expertos en operaciones o ingenieros industriales. Kubeflow facilita este trabajo conjunto gracias a sus entornos de notebooks integrados, que permiten experimentar en un Jupyter Notebook dentro del mismo clúster, y luego convertir ese código en componentes reutilizables dentro de un pipeline de producción.
Ventajas y limitaciones
Ahora bien, como cualquier solución avanzada, Kubeflow también tiene desafíos. Su despliegue no es trivial: requiere manejar Kubernetes, entender el funcionamiento de Istio y trabajar con varios CRDs personalizados. Tampoco está pensado para flujos puramente en streaming —algo habitual en sensores industriales—, por lo que, en algunos casos, será necesario intermediar con buffers, microservicios o almacenamiento temporal antes de procesar los datos por lotes. Aun así, en muchos escenarios reales donde los datos pueden agruparse por ventanas temporales o donde el procesamiento no requiere latencias ultra-bajas, esta limitación no es crítica.
En definitiva, aunque Kubeflow no es una plataforma de gemelo digital como tal, sí puede actuar como el motor de automatización que orquesta los datos, los modelos y las operaciones necesarias para mantener actualizado un gemelo en producción. Gracias a su modularidad, permite empezar poco a poco —por ejemplo, con pipelines para actualizar modelos— y escalar progresivamente hacia una arquitectura completa con inferencia online, gestión de versiones, experimentación y trazabilidad total.
Para equipos que ya trabajan sobre Kubernetes, Kubeflow representa una opción natural y potente para llevar sus flujos de machine learning y simulación a producción de forma ordenada, reproducible y segura. Y en el contexto de un gemelo digital, puede ser la pieza que marque la diferencia entre una visualización estática y un sistema vivo, adaptativo y conectado con la realidad física.