Este artículo señala que, a medida que la tecnología de IA avanza y los modelos de ML se implementan en sistemas reales, la heterogeneidad de los grandes datos y los requisitos de respuesta eficiente de los entornos reales revelan las limitaciones de las arquitecturas de software existentes. Centrándonos en la arquitectura centrada en datos (DOA), que ha surgido como una nueva arquitectura para abordar estos problemas, investigamos cómo y en qué medida la DOA se ha adoptado implícitamente en el proceso real de implementación y despliegue de sistemas basados en ML. Utilizando una metodología sistemática y semiautomatizada en ingeniería de software, revisamos los artículos y demostramos que la adopción de la DOA contribuye a satisfacer requisitos como la gestión de big data, el procesamiento de baja latencia, la gestión de recursos, la seguridad y la protección de la privacidad, y ofrecemos consejos prácticos para la implementación de sistemas basados en ML.
