El Aprendizaje Automático es un pilar clave de la innovación digital y ha dado lugar a un ecosistema dinámico y creciente de activos reutilizables, tales como modelos, datos, algoritmos, y herramientas. Sin embargo, la selección e integración de estos activos en sistemas software basados en aprendizaje automático sigue siendo un reto, especialmente cuando éstos sistemas deben evolucionar de forma continua y cumplir requisitos de calidad, confiabilidad y regulación. El objetivo de este proyecto es proponer un marco basado en métodos, prácticas y herramientas de Ingeniería de Software para dar soporte a la evolución continua y eficiente de los sistemas software basados en aprendizaje automático, guiada por el ecosistema actual de activos existentes.