# Mejor Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático - Página 14 *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)* Las plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático (DSML) proporcionan herramientas para construir, desplegar y monitorear algoritmos de aprendizaje automático (ML) combinando datos con modelos inteligentes de toma de decisiones para apoyar soluciones empresariales. Estas plataformas pueden ofrecer algoritmos preconstruidos y flujos de trabajo visuales para usuarios no técnicos o requerir habilidades de desarrollo más avanzadas para la creación de modelos complejos. Capacidades principales del software de ciencia de datos y aprendizaje automático (DSML) Para calificar para la inclusión en la categoría de Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático (DSML), un producto debe: - Presentar una forma para que los desarrolladores conecten datos a algoritmos para que puedan aprender y adaptarse - Permitir a los usuarios crear algoritmos de ML y ofrecer algoritmos preconstruidos para usuarios novatos - Proporcionar una plataforma para desplegar IA a escala Cómo el software DSML difiere de otras herramientas Las plataformas DSML se diferencian de las ofertas tradicionales de plataforma como servicio (PaaS) al proporcionar funcionalidades específicas de ML, como algoritmos preconstruidos, flujos de trabajo de entrenamiento de modelos y características automatizadas que reducen la necesidad de una amplia experiencia en ciencia de datos. Perspectivas de las reseñas de G2 sobre el software DSML Según los datos de reseñas de G2, los usuarios destacan el valor del desarrollo de modelos simplificado, la facilidad de despliegue y las opciones que apoyan tanto a practicantes no técnicos como avanzados a través de interfaces visuales o flujos de trabajo basados en codificación. ## How Many Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 821 ## How Does G2 Rank Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático Products? **Por qué puedes confiar en las clasificaciones de software de G2:** - 30 Analistas y Expertos en Datos - 13,000+ Reseñas auténticas - 821+ Productos - Clasificaciones Imparciales Las clasificaciones de software de G2 se basan en reseñas de usuarios verificadas, moderación rigurosa y una metodología de investigación consistente mantenida por un equipo de analistas y expertos en datos. Cada producto se mide utilizando los mismos criterios transparentes, sin colocación pagada ni influencia del proveedor. Aunque las reseñas reflejan experiencias reales de los usuarios, que pueden ser subjetivas, ofrecen información valiosa sobre cómo funciona el software en manos de profesionales. Juntos, estos aportes impulsan el G2 Score, una forma estandarizada de comparar herramientas dentro de cada categoría. ## Which Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático Is Best for Your Use Case? - **Líder:** [Gemini Enterprise Agent Platform](https://www.g2.com/es/products/gemini-enterprise-agent-platform/reviews) - **Mejor Desempeño:** [Saturn Cloud](https://www.g2.com/es/products/saturn-cloud-saturn-cloud/reviews) - **Más Fácil de Usar:** [Databricks](https://www.g2.com/es/products/databricks/reviews) - **Tendencia Principal:** [Hex](https://www.g2.com/es/products/hex-tech-hex/reviews) - **Mejor Software Gratuito:** [Databricks](https://www.g2.com/es/products/databricks/reviews) --- **Sponsored** ### Alteryx Alteryx, a través de su plataforma Alteryx One, ayuda a las empresas a transformar datos complejos y desconectados en un estado limpio y listo para la IA. 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[eDNA Explorer](https://www.g2.com/es/products/edna-explorer/reviews) eDNA Explorer es una plataforma avanzada de bioinformática que aprovecha el ADN ambiental (eDNA) para proporcionar conocimientos completos sobre la biodiversidad global. Al analizar el material genético desprendido por los organismos en su entorno, eDNA Explorer permite a los usuarios detectar y monitorear la presencia de especies sin observación directa, facilitando evaluaciones de ecosistemas eficientes y no invasivas. La plataforma está diseñada para servir a una amplia gama de usuarios, incluidas organizaciones de investigación ambiental, organismos gubernamentales y ONG, ofreciendo herramientas que simplifican la recopilación, análisis y compartición de datos de eDNA. Características y Funcionalidades Clave: - Soporte Integral de Proyectos: eDNA Explorer ofrece asistencia de principio a fin, desde la planificación del proyecto y el desarrollo de protocolos de muestreo hasta el análisis de laboratorio y la interpretación de datos, asegurando una ejecución sin problemas de proyectos de biodiversidad impulsados por eDNA. - Software de Análisis Fácil de Usar: La plataforma proporciona una interfaz intuitiva que transforma datos genéticos y geoespaciales complejos en visualizaciones accesibles, haciéndola adecuada para ecologistas, gestores de tierras e investigadores por igual. - Perspectiva Global con Procesamiento Local: Al asociarse con laboratorios locales acreditados en todo el mundo, eDNA Explorer asegura que las muestras se procesen dentro de su país de origen, manteniendo la integridad de los datos y el cumplimiento de las regulaciones locales. - Soberanía de Datos y Compartición Controlada: Los usuarios retienen la propiedad total de sus datos, con opciones para mantenerlos privados, descargarlos o compartirlos con colaboradores o el público, proporcionando flexibilidad y control sobre información sensible. - Monitoreo Interactivo de Especies: La plataforma permite a los usuarios monitorear especies y comunidades objetivo en varios entornos creando líneas base, rastreando especies amenazadas e invasoras, y comparando hallazgos de eDNA con métodos tradicionales de biomonitoreo. - Herramientas de Análisis Geoespacial: Las herramientas de IA integradas permiten a los usuarios explorar cómo los factores ambientales influyen en los patrones locales de especies, ofreciendo listas clasificadas de variables terrestres relacionadas con datos de biodiversidad y facilitando comparaciones de sitios. - Análisis Avanzado e Informes: eDNA Explorer genera informes y visualizaciones completas, rastrea tendencias de biodiversidad a lo largo del tiempo y proporciona figuras listas para publicación, ayudando en la toma de decisiones informadas y el cumplimiento regulatorio. Valor Principal y Soluciones Proporcionadas: eDNA Explorer aborda la creciente necesidad de métodos eficientes, precisos y no invasivos de monitoreo de biodiversidad y evaluación de ecosistemas. Al aprovechar el poder del eDNA, los datos geoespaciales y la IA, la plataforma permite a los usuarios: - Mejorar los Esfuerzos de Conservación: Al proporcionar conocimientos detallados sobre la presencia de especies y la salud del ecosistema, eDNA Explorer apoya el desarrollo e implementación de estrategias de conservación efectivas. - Agilizar el Cumplimiento Regulatorio: La plataforma ayuda a las organizaciones a cumplir con los requisitos de evaluación ambiental ofreciendo herramientas de informes precisas y basadas en estándares. - Informar Prácticas Sostenibles: Los conocimientos basados en datos de eDNA Explorer asisten a industrias como la agricultura, la silvicultura y la pesca en la adopción de prácticas sostenibles que equilibran el crecimiento económico con la gestión ambiental. - Facilitar la Planificación de Restauración: Al establecer líneas base y monitorear cambios a lo largo del tiempo, la plataforma apoya proyectos de restauración destinados a rehabilitar ecosistemas degradados. En resumen, eDNA Explorer sirve como una herramienta crítica para organizaciones que buscan entender y preservar la biodiversidad, ofreciendo una solución escalable y fácil de usar para el análisis de ADN ambiental y la gestión de ecosistemas. **Who Is the Company Behind eDNA Explorer?** - **Vendedor:** [eDNA Explorer](https://www.g2.com/es/sellers/edna-explorer) - **Año de fundación:** 2023 - **Ubicación de la sede:** Mountain View, US - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/edna-explorer/ (9 empleados en LinkedIn®) ### 2. [Electe](https://www.g2.com/es/products/electe-electe/reviews) Electe es una plataforma innovadora diseñada para democratizar el acceso a la inteligencia artificial, permitiendo a empresas de todos los tamaños tomar decisiones basadas en datos. Al transformar datos en bruto en información procesable, Electe empodera a las organizaciones para mantenerse a la vanguardia en un mercado competitivo. Su interfaz fácil de usar asegura que incluso aquellos sin experiencia técnica puedan aprovechar el poder de la IA para impulsar el crecimiento y la eficiencia. Características y Funcionalidades Clave: - Análisis Avanzado Impulsado por IA: Electe ofrece herramientas analíticas sofisticadas que procesan grandes cantidades de datos, proporcionando información clara y procesable para informar decisiones estratégicas. - Informes y Paneles Personalizables: Los usuarios pueden crear informes a medida y paneles interactivos, facilitando el monitoreo en tiempo real de indicadores clave de rendimiento y métricas empresariales. - Soluciones Escalables: Con planes de precios flexibles, Electe atiende a empresas que van desde startups hasta grandes corporaciones, asegurando escalabilidad a medida que las organizaciones crecen. - Integraciones Sin Esfuerzo: La plataforma se integra sin problemas con herramientas y servicios existentes, optimizando flujos de trabajo y mejorando la productividad. - Privacidad por Diseño: Comprometido con la seguridad de los datos, Electe incorpora medidas de privacidad en todos los niveles, asegurando que la información sensible permanezca protegida. Valor Principal y Problema Resuelto: Electe aborda el desafío que muchas empresas enfrentan al aprovechar datos complejos para la toma de decisiones informadas. Al proporcionar una plataforma accesible y poderosa impulsada por IA, elimina las barreras al análisis de datos, permitiendo a las empresas descubrir tendencias, optimizar operaciones e impulsar la innovación. Este empoderamiento conduce a una mayor eficiencia, reducción de costos operativos y una ventaja competitiva significativa en el mercado. **Who Is the Company Behind Electe?** - **Vendedor:** [Electe](https://www.g2.com/es/sellers/electe-3ba72783-44e7-472e-844b-e48bedc6c323) - **Año de fundación:** 2023 - **Ubicación de la sede:** Milan, IT - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/electe/ (4 empleados en LinkedIn®) ### 3. [Elevin AI](https://www.g2.com/es/products/elevin-ai/reviews) Elevin AI es una plataforma de inteligencia artificial avanzada diseñada para mejorar las operaciones empresariales mediante la automatización de tareas complejas y la provisión de análisis perspicaces. Aprovecha algoritmos de aprendizaje automático de vanguardia para procesar grandes cantidades de datos, permitiendo a las organizaciones tomar decisiones informadas de manera rápida y precisa. Al integrarse sin problemas con los sistemas existentes, Elevin AI ofrece una solución escalable que se adapta a las diversas necesidades de la industria, impulsando la eficiencia y la innovación. Características y Funcionalidad Clave: - Procesamiento y Análisis de Datos: Elevin AI maneja eficientemente grandes conjuntos de datos, extrayendo patrones y tendencias significativos para informar decisiones estratégicas. - Automatización de Tareas Rutinarias: La plataforma automatiza procesos repetitivos, reduciendo la carga de trabajo manual y minimizando el error humano. - Análisis Predictivo: Utilizando algoritmos avanzados, Elevin AI pronostica tendencias y resultados futuros, ayudando en la planificación proactiva. - Soluciones Personalizables: El sistema se adapta a requisitos empresariales específicos, asegurando un enfoque a medida para la resolución de problemas. - Integración Sin Problemas: Elevin AI se integra con software y plataformas existentes, facilitando una transición suave y un flujo de trabajo continuo. Valor Principal y Soluciones para el Usuario: Elevin AI aborda el desafío de gestionar e interpretar grandes volúmenes de datos proporcionando una plataforma robusta que automatiza el análisis y ofrece información procesable. Esto empodera a las empresas para optimizar operaciones, mejorar la productividad y mantener una ventaja competitiva en sus respectivos mercados. Al reducir la dependencia de procesos manuales y ofrecer capacidades predictivas, Elevin AI permite a las organizaciones centrarse en iniciativas estratégicas e innovación. **Who Is the Company Behind Elevin AI?** - **Vendedor:** [Elevin AI](https://www.g2.com/es/sellers/elevin-ai) - **Año de fundación:** 2024 - **Ubicación de la sede:** Hyderabad, IN - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/elevin-ai/ (1 empleados en LinkedIn®) ### 4. [Emly Labs](https://www.g2.com/es/products/emly-labs/reviews) Emly Labs es una plataforma integral de IA sin código diseñada para empoderar a individuos y organizaciones a construir, desplegar y gestionar soluciones de IA sin necesidad de experiencia en programación. Al ofrecer un conjunto de herramientas intuitivas, Emly Labs permite a los usuarios aprovechar todo el potencial de la IA generativa y predictiva, facilitando la integración sin problemas en varios procesos empresariales. Características y Funcionalidades Clave: - Emly Generative AI Bots: Crea y despliega bots personalizables impulsados por IA para mejorar el compromiso del cliente y fomentar el crecimiento empresarial. - Emly DataLab: Acelera la preparación y enriquecimiento de datos a través de un enfoque sin código, asegurando escalabilidad para manejar grandes conjuntos de datos. - Emly Hub: Gestiona y despliega proyectos de IA sin problemas con herramientas integradas de gestión y colaboración de IA en una plataforma fácil de usar. - Emly AutoML: Preprocesa datos automáticamente, selecciona algoritmos, ajusta parámetros y evalúa modelos con mínima intervención humana. - Emly Vizard: Simplifica la visualización de datos con herramientas rápidas e intuitivas para mejorar la narración y descubrir insights. - Emly X-Data: Incorpora datos externos para mejorar los insights, la precisión y la generalización en los modelos de IA. Valor Principal y Soluciones Proporcionadas: Emly Labs democratiza la IA al eliminar la necesidad de habilidades de codificación, haciendo la IA accesible a un público más amplio. Aborda desafíos comunes en la adopción de IA, como la preparación compleja de datos, la selección de modelos y el despliegue, proporcionando un entorno integrado sin código. Este enfoque acelera el tiempo de comercialización de las soluciones de IA, reduce los costos asociados con el desarrollo y fomenta una cultura basada en datos dentro de las organizaciones. Al simplificar los procesos de IA, Emly Labs permite a las empresas centrarse en obtener insights accionables y lograr resultados tangibles de sus iniciativas de IA. **Who Is the Company Behind Emly Labs?** - **Vendedor:** [Emlylabs](https://www.g2.com/es/sellers/emlylabs) - **Año de fundación:** 2023 - **Ubicación de la sede:** Bengaluru, IN - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/emlylabs/ (3 empleados en LinkedIn®) ### 5. [Energent.ai](https://www.g2.com/es/products/energent-ai/reviews) Energent.ai es un asistente impulsado por inteligencia artificial diseñado para transformar datos en bruto en información procesable sin necesidad de codificación o integraciones complejas. Automatiza tareas repetitivas, mejora el procesamiento de datos y proporciona visualizaciones en tiempo real, permitiendo a los equipos centrarse en la toma de decisiones estratégicas. Características y Funcionalidades Clave: - Centro de Conocimiento: Agrega datos de múltiples fuentes en un punto de referencia unificado, facilitando la recuperación rápida y eficiente de información. - Visualización Personalizada: Genera paneles y gráficos claros y en tiempo real, convirtiendo datos en bruto en inteligencia procesable sin esfuerzo manual. - Flujo de Trabajo Agente: Automatiza tareas repetitivas como la entrada de datos, la programación y el llenado de formularios, liberando recursos humanos para trabajos de mayor valor. - Ingeniería de Datos: Transforma información no estructurada en conjuntos de datos estructurados y confiables listos para el análisis. - Aprendizaje Continuo: Aprende de las operaciones diarias y de los datos históricos para mejorar las recomendaciones con el tiempo. Valor Principal y Soluciones para el Usuario: Energent.ai aborda el desafío de gestionar e interpretar grandes cantidades de datos proporcionando una plataforma intuitiva y sin código que automatiza el procesamiento y análisis de datos. Empodera a los usuarios para tomar decisiones informadas rápidamente, reduce los errores manuales y mejora la productividad en varios departamentos, incluyendo RRHH, finanzas y operaciones. Al simplificar flujos de trabajo complejos y ofrecer información en tiempo real, Energent.ai permite a las organizaciones centrarse en iniciativas estratégicas y fomentar el crecimiento empresarial. **Who Is the Company Behind Energent.ai?** - **Vendedor:** [Energent.ai](https://www.g2.com/es/sellers/energent-ai) - **Año de fundación:** 2023 - **Ubicación de la sede:** Abu Dhabi, AE - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/energent-ai/ (5 empleados en LinkedIn®) ### 6. [Enterix AI](https://www.g2.com/es/products/enterix-ai/reviews) Enterix AI ayuda a las empresas a transformar su experiencia, servicios y propiedad intelectual en productos de software empresarial escalables impulsados por IA. Proporcionamos una solución completamente hecha para usted, combinando estrategia, desarrollo y despliegue para eliminar las barreras técnicas que típicamente ralentizan la innovación. Lo que distingue a Enterix AI es nuestro ecosistema de software propietario y a medida, construido internamente para acelerar el desarrollo y ofrecer soluciones de IA altamente personalizadas adaptadas al modelo de negocio de cada cliente. Esto nos permite movernos más rápido, integrarnos más profundamente y crear sistemas que sean tanto poderosos como prácticos para el uso en el mundo real. Más allá de construir software, nos asociamos estrechamente con nuestros clientes a través de mentoría personalizada y soporte práctico. Nuestro equipo de expertos lo guía en cada etapa, desde el concepto y diseño del producto hasta la implementación y el crecimiento. También apoyamos la ejecución de la entrada al mercado, ayudándole a aplicar estrategias de marketing de crecimiento probadas para atraer clientes y escalar de manera efectiva. Ya sea que sea una agencia, consultor o propietario de un negocio que busca productizar su conocimiento, Enterix AI proporciona las herramientas, sistemas y experiencia para convertir su negocio en una operación escalable impulsada por IA. Nuestro enfoque está en ofrecer soluciones que generen ingresos reales, mejoren la eficiencia y creen una ventaja competitiva a largo plazo. **Who Is the Company Behind Enterix AI?** - **Vendedor:** [Enterix AI](https://www.g2.com/es/sellers/enterix-ai) - **Ubicación de la sede:** N/A - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 empleados en LinkedIn®) ### 7. [EonLabs](https://www.g2.com/es/products/eonlabs/reviews) EonLabs es una plataforma impulsada por IA diseñada para simplificar la toma de decisiones para las empresas transformando datos complejos en información procesable. Reconociendo que el análisis de datos tradicional a menudo no logra ofrecer resultados tangibles, EonLabs aborda la brecha entre la recopilación de datos y la ejecución efectiva de decisiones. Características y Funcionalidades Clave: - Descubrir Perspectivas Ocultas: Utiliza análisis avanzados para revelar patrones y oportunidades que los paneles convencionales pueden pasar por alto. - Priorizar Datos Procesables: Filtra la información superflua, enfocándose en perspectivas que se alinean con los objetivos empresariales. - Proporcionar Recomendaciones Procesables: Ofrece pasos claros a seguir para cada perspectiva, facilitando transiciones rápidas del análisis a la implementación. - Permitir la Toma de Decisiones Autónoma: Evoluciona para automatizar decisiones rutinarias con el tiempo, permitiendo que los equipos se concentren en iniciativas estratégicas. Valor Principal y Soluciones Ofrecidas: EonLabs empodera a las empresas para aprovechar al máximo sus datos al cerrar la brecha entre la información y la acción. Al ofrecer perspectivas más inteligentes y capacidades de toma de decisiones más rápidas, la plataforma impulsa resultados medibles como el crecimiento de ingresos, la reducción de costos y la mejora de la eficiencia operativa. Su adaptabilidad en tiempo real asegura que las empresas se mantengan ágiles, mientras que la visión para la ejecución autónoma busca ahorrar tiempo y reducir el error humano en procesos de decisión repetitivos. **Who Is the Company Behind EonLabs?** - **Vendedor:** [EonLabs](https://www.g2.com/es/sellers/eonlabs) - **Ubicación de la sede:** Singapore - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/eonlabsai/ (1 empleados en LinkedIn®) ### 8. [Esai](https://www.g2.com/es/products/esai/reviews) Esai es una plataforma avanzada impulsada por inteligencia artificial diseñada para revolucionar la forma en que las empresas analizan e interpretan datos. Al aprovechar algoritmos de aprendizaje automático de vanguardia, Esai permite a las organizaciones extraer información significativa de conjuntos de datos complejos, facilitando la toma de decisiones informadas y la planificación estratégica. Características y Funcionalidad Clave: - Integración de Datos: Combina sin problemas datos de múltiples fuentes, proporcionando una vista unificada para un análisis integral. - Análisis Predictivo: Utiliza algoritmos sofisticados para pronosticar tendencias y resultados, ayudando en estrategias empresariales proactivas. - Tableros Personalizables: Ofrece tableros intuitivos que pueden adaptarse a necesidades empresariales específicas, asegurando que las métricas relevantes sean fácilmente accesibles. - Informes Automatizados: Genera informes detallados automáticamente, ahorrando tiempo y reduciendo el potencial de error humano. - Escalabilidad: Diseñado para manejar grandes volúmenes de datos, lo que lo hace adecuado para empresas de todos los tamaños. Valor Principal y Soluciones Proporcionadas: Esai aborda el desafío de la sobrecarga de datos transformando la información bruta en conocimientos accionables. Empodera a los usuarios para tomar decisiones basadas en datos con confianza, mejora la eficiencia operativa a través de la automatización y proporciona una ventaja competitiva al identificar tendencias y oportunidades emergentes. Al simplificar los procesos complejos de análisis de datos, Esai permite a las empresas centrarse en el crecimiento y la innovación. **Who Is the Company Behind Esai?** - **Vendedor:** [ES.AI](https://www.g2.com/es/sellers/es-ai) - **Ubicación de la sede:** New York, US - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/esaitoolkit (22 empleados en LinkedIn®) ### 9. [Eventual](https://www.g2.com/es/products/eventual/reviews) Eventual es una plataforma de datos que capacita a científicos de datos e ingenieros para construir aplicaciones de datos resilientes en varios dominios, incluyendo ETL, analítica y aprendizaje automático. Su producto estrella, Daft, es un motor de datos distribuido de código abierto capaz de operar a gran escala, utilizando más de 800,000 núcleos de CPU diariamente. Eventual aborda las necesidades cambiantes de las cargas de trabajo de datos modernas al unir la analítica de datos tradicional con capacidades avanzadas de ML/IA, permitiendo la ejecución sin problemas de tareas de datos complejas y multimodales. La empresa está bien financiada por inversores prominentes y está compuesta por un equipo con sólidos antecedentes en computación de alto rendimiento e infraestructura en la nube, todos comprometidos con el desarrollo de tecnologías de datos de vanguardia. Eventual fomenta una cultura de curiosidad intelectual y resolución colaborativa de problemas, convirtiéndola en un lugar de trabajo atractivo para aquellos apasionados por el futuro de los datos. Características y Funcionalidades Clave: - Motor de Datos Daft: Un motor de datos distribuido de código abierto diseñado para el procesamiento de datos a gran escala, capaz de utilizar más de 800,000 núcleos de CPU diariamente. - Procesamiento de Datos Multimodal: Soporta tareas de datos complejas y multimodales, uniendo la analítica de datos tradicional con capacidades avanzadas de ML/IA. - Plataforma Nativa de Python: Proporciona un entorno nativo de Python que se integra sin problemas con herramientas existentes, mejorando la experiencia del usuario para científicos de datos e ingenieros. - Integración en la Nube: Se integra con servicios populares de almacenamiento de datos en la nube como S3, PostgreSQL y Snowflake, eliminando la necesidad de código complejo de E/S de datos o serialización. - Escalabilidad: Ofrece una solución escalable y de código abierto adecuada para organizaciones de todos los tamaños, desde startups hasta grandes empresas. Valor Principal y Problema Resuelto: Eventual simplifica las cargas de trabajo de datos modernas al proporcionar una plataforma robusta que integra ingeniería de datos, aprendizaje automático y analítica. Al ofrecer un entorno nativo de Python e integración sin problemas en la nube, reduce la complejidad de gestionar la infraestructura, permitiendo a los profesionales de datos centrarse en desarrollar y desplegar aplicaciones de datos de manera eficiente. Este enfoque aborda los desafíos de procesar datos complejos y no estructurados a gran escala, desbloqueando el potencial del 80% restante de los datos del mundo que son en gran parte no estructurados y compuestos por imágenes y videos. **Who Is the Company Behind Eventual?** - **Vendedor:** [Eventual](https://www.g2.com/es/sellers/eventual) - **Ubicación de la sede:** N/A - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/showcase/daftengine/ (1 empleados en LinkedIn®) ### 10. [Everstring AI](https://www.g2.com/es/products/everstring-ai/reviews) EverString AI es una plataforma de análisis predictivo basada en la nube diseñada para empoderar a los equipos de ventas y marketing B2B mediante el uso de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Permite a los usuarios identificar y relacionarse con prospectos de clientes de alta calidad, optimizar la puntuación de leads y mejorar los esfuerzos de generación de demanda. Al analizar vastos conjuntos de datos, EverString ayuda a las empresas a construir nuevos canales y aumentar las tasas de conversión de manera efectiva. Características y Funcionalidades Clave: - Puntuación Predictiva: Utiliza IA para evaluar y priorizar leads según su probabilidad de conversión, permitiendo a los equipos de ventas centrarse en los prospectos más prometedores. - Generación de Demanda Predictiva: Identifica nuevos leads de alta calidad que se alinean con el perfil de cliente ideal de una empresa, ampliando la base de clientes potenciales. - Segmentación Predictiva de Anuncios: Mejora las campañas de marketing al dirigir anuncios a prospectos con el mayor potencial de conversión, mejorando el ROI. - Inteligencia de Datos Impulsada por IA: Combina datos internos de CRM con más de 20,000 señales externas para proporcionar información integral sobre oportunidades de mercado. - Integraciones Sin Problemas: Se integra con plataformas como Microsoft Dynamics CRM Online, permitiendo a los usuarios optimizar el viaje de prospecto a cliente dentro de sus flujos de trabajo existentes. Valor Principal y Soluciones para el Usuario: EverString AI aborda el desafío de identificar y relacionarse eficientemente con los prospectos B2B más prometedores. Al aprovechar la ciencia de datos avanzada y la IA, agiliza el proceso de generación de leads, mejora la calidad de los leads y aumenta las tasas de conversión. Esto empodera a los equipos de ventas y marketing para centrar sus esfuerzos en cuentas de alto valor, impulsando en última instancia el crecimiento de los ingresos y mejorando la eficiencia del marketing. **Who Is the Company Behind Everstring AI?** - **Vendedor:** [Chorus](https://www.g2.com/es/sellers/chorus) - **Ubicación de la sede:** Vancouver, Washington, United States - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/zoominfo (4,333 empleados en LinkedIn®) ### 11. [EvoML](https://www.g2.com/es/products/evoml/reviews) evoML es una plataforma de optimización de IA que permite a las empresas impulsar un mayor valor comercial con IA inteligente y eficiente. Impulsado por la investigación galardonada de TurinTech, evoML mejora las habilidades de los equipos técnicos y comerciales para construir, desplegar y optimizar modelos de IA, a escala y a velocidad. Al proporcionar una plataforma simplificada de extremo a extremo, evoML permite a los usuarios acceder y comprender fácilmente los datos de toda la organización, y tenerlos listos para IA en unos pocos clics; mejorar el rendimiento empresarial con mejores modelos (precisos, rápidos y energéticamente eficientes); tomar decisiones comerciales con confianza con total transparencia e informes explicables automatizados. evoML ayuda a las empresas a maximizar el retorno de la inversión en IA de manera más efectiva y eficiente. **Who Is the Company Behind EvoML?** - **Vendedor:** [TurinTech AI](https://www.g2.com/es/sellers/turintech-ai) - **Año de fundación:** 2018 - **Ubicación de la sede:** London, GB - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/turintechai (44 empleados en LinkedIn®) ### 12. [Exegy](https://www.g2.com/es/products/exegy/reviews) Exegy es un proveedor líder de soluciones de datos de mercado de alto rendimiento, plataformas de trading y tecnologías de ejecución adaptadas para los mercados de capitales. Aprovechando más de 20 años de innovación y un portafolio de más de 150 patentes, Exegy ofrece soluciones resilientes y de baja latencia que satisfacen las diversas necesidades de las instituciones financieras, incluyendo creadores de mercado, traders propietarios, gestores de activos e intercambios. Sus ofertas abarcan feeds de datos de mercado en tiempo real, señales de trading predictivas y plataformas de trading integrales, todas diseñadas para mejorar el rendimiento del trading y la eficiencia operativa. Características y Funcionalidad Clave: - Datos de Mercado en Tiempo Real: Las soluciones de Exegy proporcionan datos de mercado normalizados, enriquecidos y filtrados de más de 300 mercados globales, cubriendo clases de activos como acciones, opciones, renta fija, materias primas y divisas. - Señales de Trading Predictivas: La suite Signum ofrece señales en tiempo real impulsadas por IA que predicen movimientos de precios e identifican liquidez oculta, permitiendo a los traders tomar decisiones informadas con hasta un 80% de precisión. - Plataformas de Trading: La plataforma Metro de Exegy soporta estrategias de trading automatizadas, algorítmicas y de clic en los principales mercados de futuros y opciones de EE.UU. y Europa, proporcionando un entorno robusto para ejecutar estrategias de trading complejas. - Servicios Gestionados: Exegy ofrece servicios completamente gestionados, incluyendo monitoreo 24/7, gestión de capacidad y soporte para cambios impulsados por intercambios, permitiendo a los clientes centrarse en sus actividades de trading principales mientras se asegura la fiabilidad y el cumplimiento del sistema. Valor Principal y Soluciones Proporcionadas: La suite integral de soluciones de Exegy aborda desafíos críticos en el panorama del trading financiero al ofrecer: - Mejora del Rendimiento del Trading: Al proporcionar datos de mercado de alta calidad y baja latencia junto con análisis predictivos, Exegy empodera a los traders para ejecutar estrategias de manera más efectiva, capturando oportunidades con mayor precisión. - Eficiencia Operativa: El modelo de servicios gestionados reduce la carga de la gestión de infraestructura, permitiendo a las empresas asignar recursos hacia iniciativas estratégicas e innovación. - Escalabilidad y Flexibilidad: Las soluciones de Exegy están diseñadas para escalar con las necesidades de los clientes, apoyando el crecimiento y la adaptación a las condiciones del mercado en evolución sin comprometer la velocidad o la estabilidad. - Mitigación de Riesgos: Con monitoreo y soporte en tiempo real, Exegy asegura la resiliencia y el cumplimiento del sistema, mitigando los riesgos operativos asociados con los datos de mercado y la infraestructura de trading. Al integrar tecnología avanzada con servicios expertos, Exegy permite a las instituciones financieras navegar por las complejidades de los entornos de trading modernos, optimizar el rendimiento y lograr un crecimiento sostenible. **Who Is the Company Behind Exegy?** - **Vendedor:** [Exegy](https://www.g2.com/es/sellers/exegy-8a3519d9-01f8-45c9-aca2-ebdccf999fd1) - **Año de fundación:** 2003 - **Ubicación de la sede:** St Louis, Missouri, United States - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/exegy (394 empleados en LinkedIn®) ### 13. [Exonic](https://www.g2.com/es/products/exonic/reviews) Exonic is an advanced AI-driven platform designed to revolutionize the way businesses manage and analyze their data. By leveraging cutting-edge machine learning algorithms, Exonic enables organizations to extract meaningful insights, automate complex processes, and enhance decision-making capabilities. Its intuitive interface and robust analytics tools cater to a wide range of industries, ensuring scalability and adaptability to various business needs. Key Features and Functionality: - Data Integration: Seamlessly connects with multiple data sources, allowing for comprehensive data aggregation and management. - Advanced Analytics: Utilizes sophisticated algorithms to perform predictive analytics, trend analysis, and anomaly detection. - Automation: Automates routine tasks and workflows, increasing operational efficiency and reducing human error. - Customizable Dashboards: Offers interactive and customizable dashboards for real-time data visualization and reporting. - Scalability: Designed to handle large datasets and scale with the growth of the organization. Primary Value and Solutions Provided: Exonic addresses the challenge of data overload by providing a centralized platform that simplifies data analysis and interpretation. It empowers users to make informed decisions quickly, enhances productivity through automation, and drives business growth by uncovering actionable insights. By transforming raw data into strategic assets, Exonic enables organizations to stay competitive in a data-driven world. **Who Is the Company Behind Exonic?** - **Vendedor:** [Exonic](https://www.g2.com/es/sellers/exonic) - **Ubicación de la sede:** N/A - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 empleados en LinkedIn®) ### 14. [Expert.ai](https://www.g2.com/es/products/expert-ai/reviews) Expert.ai Studio es un entorno de desarrollo completamente integrado y de bajo código para construir y desplegar modelos de texto personalizados basados en IA para abordar cualquier desafío lingüístico. Nuestra solución ayuda a las organizaciones y desarrolladores a crear soluciones avanzadas y únicas para ampliar el alcance de la automatización de procesos inteligentes y hacer que el descubrimiento de conocimiento sea más efectivo. Expert.ai Studio aplica capacidades de comprensión del lenguaje natural (NLU) y una configuración de procesamiento de texto detallada para lograr una comprensión precisa de su contenido. Como resultado, obtiene un control completo sobre sus datos para que pueda utilizarlos de manera más eficiente y a gran escala en apoyo de sus operaciones comerciales. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **Who Is the Company Behind Expert.ai?** - **Vendedor:** [Expert.ai](https://www.g2.com/es/sellers/expert-ai) - **Ubicación de la sede:** Modena, IT - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/expert-ai/ (266 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** BIT:EXSY - **Ingresos totales (MM USD):** $31 **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Empresa ### 15. [Exploratory](https://www.g2.com/es/products/exploratory/reviews) Exploratory permite a los usuarios comprender los datos al transformarlos, visualizarlos y aplicar estadísticas avanzadas y algoritmos de aprendizaje automático. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 3 **How Do G2 Users Rate Exploratory?** - **Facilidad de administración:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Exploratory?** - **Vendedor:** [Exploratory](https://www.g2.com/es/sellers/exploratory) - **Ubicación de la sede:** N/A - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Pequeña Empresa #### What Are Exploratory's Pros and Cons? **Pros:** - Modelado de ML (1 reviews) - Resolución de problemas (1 reviews) - Mejora de la productividad (1 reviews) ### 16. [Extracta.ai](https://www.g2.com/es/products/extracta-ai/reviews) Extracta.ai es una plataforma avanzada impulsada por IA que automatiza la extracción de datos estructurados de documentos no estructurados, como facturas, currículums, contratos y recibos. Al aprovechar la tecnología de Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR) de vanguardia y Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs) ajustados, Extracta.ai logra hasta un 99% de precisión en la extracción de datos sin necesidad de entrenamiento previo. Esta solución está diseñada para agilizar los flujos de trabajo, reducir la entrada manual de datos y mejorar la eficiencia operativa en diversas industrias, incluyendo finanzas, salud y logística. Características y Funcionalidades Clave: - Procesamiento Versátil de Documentos: Soporta una amplia gama de formatos de documentos, incluyendo PDFs, documentos de Word, archivos de texto e imágenes escaneadas (PNG, JPG), permitiendo capacidades de extracción de datos completas. - Extracción Personalizable: Permite a los usuarios definir sus propias plantillas y adaptar el proceso de extracción de datos para cumplir con requisitos específicos, mejorando la relevancia y precisión de los datos extraídos. - Alta Precisión: Utiliza algoritmos avanzados para asegurar hasta un 99% de precisión en la extracción de datos, minimizando errores y mejorando la fiabilidad de los datos. - Facilidad de Integración: Ofrece una API RESTful para una integración sin problemas en sistemas y flujos de trabajo existentes, facilitando el procesamiento automatizado de datos sin cambios significativos en la infraestructura. - Privacidad y Seguridad de los Datos: Prioriza la confidencialidad e integridad de los datos de los usuarios al adherirse a los más altos estándares de protección de datos, incluyendo el cumplimiento total con las regulaciones GDPR. Valor Principal y Problema Resuelto: Extracta.ai aborda el desafío de procesar eficientemente grandes volúmenes de documentos no estructurados al automatizar las tareas de extracción de datos. Esta automatización reduce la dependencia de la entrada manual de datos, disminuyendo así la probabilidad de errores y aumentando la productividad general. Al transformar datos no estructurados en información estructurada y procesable, Extracta.ai permite a las empresas tomar decisiones informadas de manera más rápida y efectiva. Sus plantillas definidas por el usuario y la ausencia de requisitos de pre-entrenamiento ofrecen una flexibilidad sin igual, convirtiéndolo en una solución ideal para organizaciones que buscan mejorar sus capacidades de procesamiento de datos sin una configuración o entrenamiento extensivo. **Who Is the Company Behind Extracta.ai?** - **Vendedor:** [Extracta.ai](https://www.g2.com/es/sellers/extracta-ai) - **Año de fundación:** 2023 - **Ubicación de la sede:** Bucharest, RO - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/extracta-ai/ (2 empleados en LinkedIn®) ### 17. [Extractninja](https://www.g2.com/es/products/extractninja/reviews) ExtractNinja es una poderosa herramienta de extracción de datos diseñada para simplificar el proceso de recuperación y organización de información de diversas fuentes en línea. Permite a los usuarios recopilar datos de manera eficiente sin la necesidad de codificación compleja o esfuerzo manual, convirtiéndola en una solución ideal para empresas e individuos que buscan automatizar sus procesos de recolección de datos. Características y Funcionalidad Clave: - Extracción de Datos Automatizada: ExtractNinja automatiza el proceso de extracción de datos de sitios web, reduciendo el tiempo y esfuerzo requeridos para la recolección manual de datos. - Interfaz Amigable: La plataforma ofrece una interfaz intuitiva que permite a los usuarios configurar y gestionar tareas de extracción con facilidad, independientemente de su experiencia técnica. - Parámetros de Extracción Personalizables: Los usuarios pueden definir parámetros y criterios específicos para adaptar el proceso de extracción de datos a sus necesidades únicas. - Organización y Exportación de Datos: Los datos extraídos se organizan sistemáticamente y pueden exportarse en varios formatos, facilitando la integración sin problemas con otras herramientas y sistemas. Valor Principal y Problema Resuelto: ExtractNinja aborda el desafío de recopilar y gestionar eficientemente grandes volúmenes de datos de la web. Al automatizar el proceso de extracción, elimina la necesidad de recolección manual de datos, reduciendo errores y ahorrando tiempo valioso. Esto empodera a los usuarios para centrarse en analizar y utilizar los datos para impulsar decisiones y estrategias informadas. **Who Is the Company Behind Extractninja?** - **Vendedor:** [ExtractNinja](https://www.g2.com/es/sellers/extractninja) - **Ubicación de la sede:** N/A - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 empleados en LinkedIn®) ### 18. [Factful](https://www.g2.com/es/products/factful/reviews) Factful es una plataforma integral de gestión de datos diseñada para optimizar la recopilación, el análisis y la visualización de conjuntos de datos complejos. Empodera a las organizaciones para tomar decisiones informadas al proporcionar información en tiempo real y facilitar estrategias basadas en datos. Características y Funcionalidad Clave: - Integración de Datos: Se conecta sin problemas con diversas fuentes de datos, asegurando una vista unificada de la información. - Análisis Avanzado: Ofrece herramientas analíticas robustas para descubrir patrones y tendencias dentro de los conjuntos de datos. - Tableros Personalizables: Proporciona tableros interactivos adaptados a las necesidades específicas del negocio. - Herramientas de Colaboración: Permite a los equipos compartir información y trabajar juntos de manera efectiva. - Medidas de Seguridad: Implementa protocolos de seguridad estrictos para proteger datos sensibles. Valor Principal y Soluciones para el Usuario: Factful aborda el desafío de gestionar e interpretar grandes volúmenes de datos al ofrecer una plataforma intuitiva que simplifica estos procesos. Mejora la eficiencia operativa, apoya la planificación estratégica y fomenta el crecimiento empresarial al proporcionar información procesable. Los usuarios se benefician de la reducción del tiempo dedicado al procesamiento de datos y del aumento de la precisión en sus análisis, lo que lleva a una toma de decisiones más informada. **Who Is the Company Behind Factful?** - **Vendedor:** [Factful](https://www.g2.com/es/sellers/factful) - **Año de fundación:** 2023 - **Ubicación de la sede:** Oakville, CA - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/factfulpage/ (8 empleados en LinkedIn®) ### 19. [Faculty.ai](https://www.g2.com/es/products/faculty-ai/reviews) Ayudamos a nuestros clientes a tomar mejores decisiones. Ya sea que busques crecer, trabajar de manera más eficiente o ofrecer servicios de mayor calidad, construimos IA líder en la industria que te ayuda a convertir tus datos en conocimientos más profundos, mejores estrategias y decisiones más inteligentes. **Who Is the Company Behind Faculty.ai?** - **Vendedor:** [faculty platform](https://www.g2.com/es/sellers/faculty-platform) - **Año de fundación:** 2014 - **Ubicación de la sede:** London, England, United Kingdom - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/facultyai (921 empleados en LinkedIn®) ### 20. [FalkorDB](https://www.g2.com/es/products/falkordb/reviews) Una base de datos de grafos de ultra baja latencia que perfecciona el grafo de conocimiento para GraphRAG. Superando efectivamente las limitaciones existentes de RAG para GenAI y modelos de lenguaje grande (LLM). **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 4 **How Do G2 Users Rate FalkorDB?** - **Facilidad de administración:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind FalkorDB?** - **Vendedor:** [FalkorDB](https://www.g2.com/es/sellers/falkordb) - **Ubicación de la sede:** N/A - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Pequeña Empresa ### 21. [Fast](https://www.g2.com/es/products/fast-ai-fast/reviews) Fast.ai es un grupo de investigación sin fines de lucro dedicado a democratizar el aprendizaje profundo y la inteligencia artificial al hacer estas tecnologías más accesibles para personas de diversos orígenes. Fundado en 2016 por Jeremy Howard y Rachel Thomas, Fast.ai ofrece cursos en línea gratuitos, una biblioteca de aprendizaje profundo de código abierto construida sobre PyTorch, e investigaciones de vanguardia para simplificar la implementación de modelos de IA. Su misión es permitir que las personas, independientemente de su experiencia previa, aprovechen el poder del aprendizaje profundo en aplicaciones prácticas. Características y Funcionalidades Clave: - Cursos en Línea Gratuitos: Fast.ai ofrece cursos integrales como "Aprendizaje Profundo Práctico para Programadores", diseñados para enseñar aprendizaje profundo a través de codificación práctica y aplicaciones del mundo real. - Biblioteca Fastai: Una biblioteca de aprendizaje profundo de código abierto que ofrece componentes de alto nivel para construir modelos de última generación en varios dominios, incluyendo visión por computadora, procesamiento de lenguaje natural y análisis de datos tabulares. - Enfoque de Enseñanza de Arriba hacia Abajo: Enfatiza comenzar con aplicaciones prácticas y código funcional antes de profundizar en las teorías subyacentes, haciendo que el aprendizaje sea más intuitivo y efectivo. - Apoyo Comunitario: Una comunidad vibrante que fomenta la colaboración, proporcionando foros y recursos para que los estudiantes compartan conocimientos y busquen asistencia. Valor Principal y Problema Resuelto: Fast.ai aborda el desafío de hacer el aprendizaje profundo accesible a un público más amplio al eliminar barreras como la necesidad de conocimientos matemáticos avanzados o experiencia extensa en codificación. Al ofrecer cursos prácticos gratuitos y herramientas fáciles de usar, Fast.ai empodera a las personas para aplicar técnicas de aprendizaje profundo a problemas del mundo real, fomentando así la innovación y la inclusividad en el campo de la IA. **Who Is the Company Behind Fast?** - **Vendedor:** [Fast AI](https://www.g2.com/es/sellers/fast-ai-ad3618ee-c234-4a71-ba78-223da6fe8f04) - **Ubicación de la sede:** N/A - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 empleados en LinkedIn®) ### 22. [Featurewave](https://www.g2.com/es/products/featurewave-featurewave/reviews) Featurewave es una plataforma avanzada impulsada por IA diseñada para mejorar el desarrollo de productos proporcionando información y análisis en tiempo real. Permite a los equipos tomar decisiones basadas en datos, optimizar flujos de trabajo y acelerar el tiempo de lanzamiento al mercado. Características y Funcionalidades Clave: - Análisis en Tiempo Real: Ofrece información inmediata sobre el rendimiento del producto y el compromiso del usuario. - Herramientas Colaborativas: Facilita la comunicación y colaboración sin problemas entre los miembros del equipo. - Tableros Personalizables: Permite a los usuarios adaptar los tableros a las necesidades específicas del proyecto. - Capacidades de Integración: Se integra fácilmente con herramientas y plataformas existentes. - Modelado Predictivo: Utiliza IA para prever tendencias y posibles desafíos. Valor y Soluciones Principales: Featurewave aborda los desafíos comunes en el desarrollo de productos proporcionando información procesable y fomentando la colaboración. Ayuda a los equipos a reducir los ciclos de desarrollo, mejorar la calidad del producto y responder rápidamente a las demandas del mercado, lo que en última instancia conduce a una mayor satisfacción del cliente y crecimiento empresarial. **Who Is the Company Behind Featurewave?** - **Vendedor:** [Featurewave](https://www.g2.com/es/sellers/featurewave) - **Año de fundación:** 2023 - **Ubicación de la sede:** San Francisco, US - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/amplify10/ (4 empleados en LinkedIn®) ### 23. [Fencer](https://www.g2.com/es/products/fencer/reviews) Fencer es una plataforma integral diseñada para optimizar la gestión de proyectos de desarrollo de software al integrar diversas herramientas y servicios en una interfaz unificada. Ofrece un centro centralizado donde los equipos pueden colaborar, seguir el progreso y gestionar tareas de manera eficiente, mejorando la productividad y reduciendo la complejidad asociada con el manejo de múltiples plataformas. Características y Funcionalidades Clave: - Panel Unificado: Proporciona una vista única de todas las actividades del proyecto, permitiendo a los equipos monitorear el progreso e identificar cuellos de botella rápidamente. - Gestión de Tareas: Facilita la creación, asignación y seguimiento de tareas, asegurando claridad y responsabilidad dentro del equipo. - Capacidades de Integración: Se conecta sin problemas con herramientas y servicios de desarrollo populares, permitiendo un flujo de trabajo cohesivo sin la necesidad de cambiar entre aplicaciones. - Herramientas de Colaboración: Ofrece canales de comunicación y funciones de intercambio de documentos para mejorar la colaboración del equipo y el intercambio de información. - Análisis e Informes: Proporciona informes y análisis perspicaces para ayudar a los equipos a tomar decisiones basadas en datos y mejorar los resultados del proyecto. Valor Principal y Soluciones para el Usuario: Fencer aborda los desafíos comunes que enfrentan los equipos de desarrollo de software, como flujos de trabajo fragmentados y brechas de comunicación, proporcionando una plataforma todo en uno que consolida herramientas y servicios esenciales. Esta integración conduce a una mayor eficiencia, mejor visibilidad del proyecto y una colaboración mejorada del equipo, resultando finalmente en tiempos de entrega más rápidos y productos de software de mayor calidad. **Who Is the Company Behind Fencer?** - **Vendedor:** [Fencer](https://www.g2.com/es/sellers/fencer) - **Año de fundación:** 2024 - **Ubicación de la sede:** N/A - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/fencer-security (12 empleados en LinkedIn®) ### 24. [Fetch Hive](https://www.g2.com/es/products/fetch-hive/reviews) Fetch Hive es una plataforma de colaboración de IA generativa todo en uno, repleta de características y herramientas que te ahorran tiempo y aumentan la productividad: Gestión de Prompts de IA Generativa: La plataforma ayuda a construir y gestionar prompts de IA, permitiendo a los usuarios refinar y lograr resultados deseados de manera eficiente. Flujos de Trabajo de IA: Integra las últimas herramientas de IA como prompts y Agentes, junto con tus herramientas existentes como la Búsqueda de Google, Raspado de Sitios Web y más, para crear contenido de calidad y relevante. Agentes de Chat RAG Personalizados: Los usuarios pueden crear agentes de chat con generación aumentada por recuperación, lo que mejora la calidad y relevancia de las respuestas. Almacenamiento Centralizado de Datos: Proporciona un sistema para acceder y gestionar fácilmente todos los datos necesarios para el entrenamiento y despliegue de modelos de IA. Integración de Datos en Tiempo Real: Al incorporar datos en tiempo real de la Búsqueda de Google, Fetch Hive mejora los flujos de trabajo con información actualizada, impulsando la toma de decisiones y la productividad. Fetch Hive es una solución integral para aquellos que buscan desarrollar y gestionar proyectos de IA generativa de manera efectiva, optimizando las interacciones con características avanzadas y flujos de trabajo simplificados. **Who Is the Company Behind Fetch Hive?** - **Vendedor:** [Fetch Hive](https://www.g2.com/es/sellers/fetch-hive) - **Ubicación de la sede:** N/A - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/fetchhive (1 empleados en LinkedIn®) ### 25. [FinanceGPT](https://www.g2.com/es/products/financegpt/reviews) FinanceGPT es una plataforma avanzada impulsada por IA diseñada para revolucionar el análisis financiero y la toma de decisiones. Al integrar IA generativa con datos financieros completos, gráficos y conocimiento experto, empodera a los usuarios para navegar por paisajes financieros complejos con confianza. La plataforma atiende a una clientela diversa, incluidos inversores, gerentes financieros y contadores, proporcionándoles las herramientas para tomar decisiones informadas y basadas en datos. Características y Funcionalidad Clave: - Análisis e Investigación: Utiliza IA de vanguardia para realizar análisis financieros profundos, permitiendo a los usuarios comprender las condiciones del mercado y el rendimiento de las empresas de manera efectiva. - Gestión de Activos: Optimiza las estrategias de inversión a través de la optimización de carteras impulsada por IA, la recolección inteligente de impuestos y la elaboración de informes perspicaces. - Planificación Financiera: Aprovecha las ideas generadas por IA para una gestión de objetivos efectiva y planes financieros personalizados que se adaptan a las necesidades cambiantes de los clientes. - Herramientas Generativas: Accede a más de diez herramientas de IA diseñadas para realizar tareas financieras complejas y que consumen mucho tiempo, incluyendo análisis de balance, análisis de flujo de caja, análisis de crédito, estrategia de diversificación, investigación de acciones, análisis de tipo de cambio, estrategia de recaudación de fondos, estrategia de cobertura, estrategia de inversión, análisis de liquidez, análisis de ganancias y pérdidas, análisis de precios de acciones, estrategia de planificación fiscal, análisis técnico de acciones y análisis de valoración. - FinChat: Interactúa con seis chatbots especializados impulsados por IA—Sima, Suzy, Nomu, Yonde, Mike y Wethu—cada uno ofreciendo experiencia en áreas como asesoramiento de inversión, gestión de riesgos, análisis financiero, estrategia empresarial, banca y orientación legal. Valor Principal y Soluciones para el Usuario: FinanceGPT aborda los desafíos de interpretar datos financieros complejos transformándolos en ideas y pronósticos accionables. Su conjunto de herramientas de IA acelera el análisis de datos financieros, la optimización de carteras de inversión y la automatización de flujos de trabajo financieros. Al desplegar Modelos Cuantitativos Grandes (LQMs), FinanceGPT ofrece soluciones especializadas adaptadas a las dinámicas financieras únicas de los mercados fronterizos, incluyendo África Subsahariana, Medio Oriente y África del Norte, y las regiones de Asia-Pacífico. Esto empodera a los profesionales financieros para tomar decisiones informadas, optimizar estrategias de inversión y navegar por las complejidades de las finanzas modernas con confianza. **Who Is the Company Behind FinanceGPT?** - **Vendedor:** [FinanceGPT](https://www.g2.com/es/sellers/financegpt) - **Año de fundación:** 2022 - **Ubicación de la sede:** London, GB - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/FinanceGPT (2 empleados en LinkedIn®) ## What Is Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático? [Software de Inteligencia Artificial](https://www.g2.com/es/categories/artificial-intelligence) ## What Software Categories Are Similar to Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático? - [Software de Análisis Predictivo](https://www.g2.com/es/categories/predictive-analytics) - [Plataformas de Análisis](https://www.g2.com/es/categories/analytics-platforms) - [Software de aprendizaje automático](https://www.g2.com/es/categories/machine-learning) - [Software de Análisis de Big Data](https://www.g2.com/es/categories/big-data-analytics) - [Plataformas de MLOps](https://www.g2.com/es/categories/mlops-platforms) - [Software de Infraestructura de IA Generativa](https://www.g2.com/es/categories/generative-ai-infrastructure) - [Plataformas de Software de Aprendizaje Automático de Bajo Código](https://www.g2.com/es/categories/low-code-machine-learning-platforms) --- ## How Do You Choose the Right Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático? ### Lo que debes saber sobre las plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático ### ¿Qué son las plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático (DSML)? La cantidad de datos que se produce dentro de las empresas está aumentando rápidamente. Las empresas están dándose cuenta de su importancia y están aprovechando estos datos acumulados para obtener una ventaja competitiva. Las compañías están convirtiendo sus datos en información para impulsar decisiones empresariales y mejorar sus ofertas de productos. Con la ciencia de datos, de la cual [la inteligencia artificial (IA)](https://www.g2.com/articles/what-is-artificial-intelligence) es una parte, los usuarios pueden extraer grandes cantidades de datos. Ya sean estructurados o no estructurados, descubre patrones y realiza predicciones basadas en datos. Un aspecto crucial de la ciencia de datos es el desarrollo de modelos de aprendizaje automático. Los usuarios aprovechan las plataformas de ingeniería de ciencia de datos y aprendizaje automático que facilitan todo el proceso, desde la integración de datos hasta la gestión de modelos. Con esta única plataforma, los científicos de datos, ingenieros, desarrolladores y otros interesados empresariales colaboran para garantizar que los datos se gestionen adecuadamente y se extraigan para obtener significado. ### Tipos de plataformas DSML No todas las plataformas de software de ciencia de datos y aprendizaje automático están diseñadas de la misma manera. Estas herramientas permiten a los desarrolladores y científicos de datos construir, entrenar y desplegar [modelos de aprendizaje automático](https://www.g2.com/articles/what-is-machine-learning). Sin embargo, difieren en términos de los tipos de datos que soportan y el método y la manera de despliegue.  **Plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático en la nube** Con la capacidad de almacenar datos en servidores remotos y acceder a ellos fácilmente, las empresas pueden centrarse menos en construir infraestructura y más en sus datos, tanto en términos de cómo derivar información de ellos como de asegurar su calidad. Las plataformas DSML basadas en la nube les permiten tanto entrenar como desplegar los modelos en la nube. Esto también ayuda cuando estos modelos se están integrando en varias aplicaciones, ya que proporciona un acceso más fácil para cambiar y ajustar los modelos que se han desplegado. **Plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático en las instalaciones** La nube no siempre es la respuesta, ya que no siempre es una solución viable. No todos los expertos en datos tienen el lujo de trabajar en la nube por varias razones, incluyendo la seguridad de los datos y problemas relacionados con la latencia. En casos como el cuidado de la salud, regulaciones estrictas, como [HIPAA](https://www.g2.com/glossary/hipaa-definition), requieren que los datos sean seguros. Por lo tanto, las soluciones DSML en las instalaciones pueden ser vitales para algunos profesionales, como aquellos en la industria de la salud y el sector gubernamental, donde el cumplimiento de la privacidad es estricto y a veces necesario. **Plataformas de borde** Algunas herramientas y software DSML permiten ejecutar algoritmos en el borde, que consiste en una red de malla de [centros de datos](https://www.g2.com/glossary/data-center-definition) que procesan y almacenan datos localmente antes de ser enviados a un centro de almacenamiento centralizado o a la nube. [La computación en el borde](https://learn.g2.com/trends/edge-computing) optimiza los sistemas de computación en la nube para evitar interrupciones o ralentizaciones en el envío y recepción de datos. ** ** ### ¿Cuáles son las características comunes de las soluciones de ciencia de datos y aprendizaje automático? Las siguientes son algunas características principales dentro de las plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático que pueden ayudar a los usuarios a preparar datos y entrenar, gestionar y desplegar modelos. **Preparación de datos:** Las características de ingestión de datos permiten a los usuarios integrar e ingerir datos de varias fuentes internas o externas, como aplicaciones empresariales, bases de datos o dispositivos de Internet de las Cosas (IoT). Los datos sucios (es decir, datos incompletos, inexactos o incoherentes) son un obstáculo para construir modelos de aprendizaje automático. Un mal entrenamiento de IA genera malos modelos, que a su vez generan malas predicciones que pueden ser útiles en el mejor de los casos y perjudiciales en el peor. Por lo tanto, las capacidades de preparación de datos permiten la [limpieza de datos](https://www.g2.com/articles/data-cleaning) y la augmentación de datos (en la que conjuntos de datos relacionados se aplican a los datos de la empresa) para asegurar que el viaje de los datos comience bien. **Entrenamiento de modelos:** La ingeniería de características transforma datos en bruto en características que representan mejor el problema subyacente a los modelos predictivos. Es un paso clave en la construcción de un modelo y mejora la precisión del modelo en datos no vistos. Construir un modelo requiere entrenarlo alimentándolo con datos. Entrenar un modelo es el proceso de determinar los valores adecuados para todos los pesos y el sesgo a partir de los datos ingresados. Dos métodos clave utilizados para este propósito son [aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado](https://www.g2.com/articles/supervised-vs-unsupervised-learning). El primero es un método en el que la entrada está etiquetada, mientras que el segundo trata con datos no etiquetados. **Gestión de modelos:** El proceso no termina una vez que el modelo se libera. Las empresas deben monitorear y gestionar sus modelos para asegurar que sigan siendo precisos y actualizados. La comparación de modelos permite a los usuarios comparar rápidamente modelos con una línea base o con un resultado anterior para determinar la calidad del modelo construido. Muchas de estas plataformas también tienen herramientas para rastrear métricas, como precisión y pérdida. **Despliegue de modelos:** El despliegue de modelos de aprendizaje automático es el proceso de hacerlos disponibles en entornos de producción, donde proporcionan predicciones a otros sistemas de software. Los métodos de despliegue incluyen APIs REST, GUI para análisis bajo demanda, y más. ### ¿Cuáles son los beneficios de usar plataformas de ingeniería DSML? A través del uso de plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático, los científicos de datos pueden obtener visibilidad de todo el viaje de los datos, desde la ingestión hasta la inferencia. Esto les ayuda a entender mejor qué está funcionando y qué no, y les proporciona las herramientas necesarias para solucionar problemas si y cuando surjan. Con estas herramientas, los expertos preparan y enriquecen sus datos, aprovechan las bibliotecas de aprendizaje automático y despliegan sus algoritmos en producción. **Compartir información de datos:** Los usuarios pueden compartir datos, modelos, paneles u otra información relacionada con herramientas basadas en colaboración para fomentar y facilitar el trabajo en equipo. **Simplificar y escalar la ciencia de datos:** Muchas plataformas están abriendo estas herramientas a un público más amplio con características fáciles de usar y capacidades de arrastrar y soltar. Además, los modelos preentrenados y las canalizaciones listas para usar adaptadas a tareas específicas ayudan a agilizar el proceso. Estas plataformas ayudan fácilmente a escalar experimentos a través de muchos nodos para realizar entrenamiento distribuido en grandes conjuntos de datos. **Experimentación:** Antes de que un modelo se lleve a producción, los científicos de datos pasan una cantidad significativa de tiempo trabajando con los datos y experimentando para encontrar una solución óptima. Los proveedores de ciencia de datos y aprendizaje automático facilitan esta experimentación a través de herramientas de visualización de datos, augmentación de datos y preparación de datos. Diferentes tipos de capas y optimizadores para [aprendizaje profundo](https://www.g2.com/articles/deep-learning), que son algoritmos o métodos utilizados para cambiar los atributos de las redes neuronales, como pesos y tasa de aprendizaje, para reducir pérdidas, también se utilizan en la experimentación. ### ¿Quién utiliza productos de ciencia de datos y aprendizaje automático? Los científicos de datos están en alta demanda, pero hay escasez de profesionales capacitados. El conjunto de habilidades es variado y vasto (por ejemplo, hay una necesidad de entender varios algoritmos, matemáticas avanzadas, habilidades de programación y más). Por lo tanto, tales profesionales son difíciles de encontrar y exigen una alta compensación. Para abordar este problema, las plataformas incluyen cada vez más características que facilitan el desarrollo de soluciones de IA, como capacidades de arrastrar y soltar y algoritmos preconstruidos. Además, para que los proyectos de ciencia de datos se inicien, es clave que el negocio en general los apoye. Las plataformas más robustas proporcionan recursos que ayudan a los usuarios no técnicos a entender los modelos, los datos involucrados y los aspectos del negocio que han sido impactados. **Ingenieros de datos:** Con capacidades robustas de integración de datos, los ingenieros de datos encargados del diseño, integración y gestión de datos utilizan estas plataformas para colaborar con científicos de datos y otros interesados dentro de la organización. **Científicos de datos ciudadanos:** Con el aumento de características más fáciles de usar, los científicos de datos ciudadanos, que no están profesionalmente capacitados pero han desarrollado habilidades de datos, están recurriendo cada vez más a plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático para llevar la IA a sus organizaciones. **Científicos de datos profesionales:** Los científicos de datos expertos utilizan estas soluciones para escalar las operaciones de ciencia de datos a lo largo del ciclo de vida, simplificando el proceso de experimentación a despliegue y acelerando la exploración y preparación de datos, así como el desarrollo y entrenamiento de modelos. **Interesados empresariales:** Los interesados empresariales utilizan estas herramientas para obtener claridad sobre los modelos de aprendizaje automático y entender mejor cómo se relacionan con el negocio en general y sus operaciones. ### ¿Cuáles son las alternativas a las plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático? Las alternativas a las soluciones de ciencia de datos y aprendizaje automático pueden reemplazar este tipo de software, ya sea parcial o completamente: [Software de operacionalización de IA y aprendizaje automático](https://www.g2.com/categories/ai-machine-learning-operationalization) **:** Dependiendo del caso de uso, las empresas podrían considerar el software de operacionalización de IA y aprendizaje automático. Este software no proporciona una plataforma para el desarrollo completo de modelos de aprendizaje automático, pero puede ofrecer características más robustas en torno a la operacionalización de estos algoritmos. Esto incluye monitorear la salud, el rendimiento y la precisión de los modelos. [Software de aprendizaje automático](https://www.g2.com/categories/machine-learning) **:** Las plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático son excelentes para el desarrollo a gran escala de modelos, ya sea para [visión por computadora](https://learn.g2.com/computer-vision), procesamiento de lenguaje natural (NLP), y más. Sin embargo, en algunos casos, las empresas pueden querer una solución que esté más disponible de inmediato, que puedan usar de manera plug-and-play. En tal caso, pueden considerar el software de aprendizaje automático, que implicará menos tiempo de configuración y costos de desarrollo. Existen muchos tipos diferentes de algoritmos de aprendizaje automático que realizan una variedad de tareas y funciones. Estos algoritmos pueden consistir en otros más específicos, como el aprendizaje de reglas de asociación, [redes bayesianas](https://www.g2.com/articles/artificial-intelligence-terms#:~:text=Bayesian%20network%3A%20also%20known%20as%20the%20Bayes%20network%2C%20Bayes%20model%2C%20belief%20network%2C%20and%20decision%20network%2C%20is%20a%20graph%2Dbased%20model%20representing%20a%20set%20of%20variables%20and%20their%20dependencies.%C2%A0), agrupamiento, aprendizaje de árboles de decisión, algoritmos genéticos, sistemas de clasificación de aprendizaje y máquinas de soporte vectorial, entre otros. Esto ayuda a las organizaciones a buscar soluciones puntuales. ### **Software y servicios relacionados con plataformas de ingeniería de ciencia de datos y aprendizaje automático** Las soluciones relacionadas que se pueden usar junto con las plataformas DSML incluyen: [Software de preparación de datos](https://www.g2.com/categories/data-preparation) **:** El software de preparación de datos ayuda a las empresas con su gestión de datos. Estas soluciones permiten a los usuarios descubrir, combinar, limpiar y enriquecer datos para un análisis simple. Aunque las plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático ofrecen características de preparación de datos, las empresas podrían optar por una herramienta de preparación dedicada. [Software de almacén de datos](https://www.g2.com/categories/data-warehouse) **:** La mayoría de las empresas tienen muchas fuentes de datos dispares, y para integrar mejor todos sus datos, implementan un almacén de datos. Los almacenes de datos albergan datos de múltiples bases de datos y aplicaciones empresariales, lo que permite que las herramientas de inteligencia empresarial y análisis extraigan todos los datos de la empresa de un único repositorio. Esta organización es crítica para la calidad de los datos ingeridos por las plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático. [Software de etiquetado de datos](https://www.g2.com/categories/data-labeling) **:** Para lograr que el aprendizaje supervisado despegue, es clave tener datos etiquetados. Establecer un esfuerzo de etiquetado sistemático y sostenido puede ser ayudado por el software de etiquetado de datos, que proporciona un conjunto de herramientas para que las empresas conviertan datos no etiquetados en datos etiquetados y construyan algoritmos de IA correspondientes. [Software de procesamiento de lenguaje natural (NLP)](https://www.g2.com/categories/natural-language-processing-nlp) **:** [NLP](https://www.g2.com/articles/natural-language-processing) permite a las aplicaciones interactuar con el lenguaje humano utilizando un algoritmo de aprendizaje profundo. Los algoritmos de NLP ingresan lenguaje y dan una variedad de salidas basadas en la tarea aprendida. Los algoritmos de NLP proporcionan [reconocimiento de voz](https://www.g2.com/articles/voice-recognition) y [generación de lenguaje natural (NLG)](https://www.g2.com/categories/natural-language-generation-nlg), que convierte datos en lenguaje humano comprensible. Algunos ejemplos de usos de NLP incluyen [chatbots](https://www.g2.com/categories/chatbots), aplicaciones de traducción y [herramientas de monitoreo de redes sociales](https://www.g2.com/categories/social-media-listening-tools) que escanean redes sociales en busca de menciones. ### Desafíos con las plataformas DSML Las soluciones de software pueden venir con su propio conjunto de desafíos.  **Requisitos de datos:** Se requiere una gran cantidad de datos para que la mayoría de los algoritmos de IA aprendan lo necesario. Los usuarios necesitan entrenar algoritmos de aprendizaje automático utilizando técnicas como el aprendizaje por refuerzo, el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado para construir una aplicación verdaderamente inteligente. **Escasez de habilidades:** También hay una escasez de personas que entienden cómo construir estos algoritmos y entrenarlos para realizar las acciones necesarias. El usuario común no puede simplemente iniciar un software de IA y hacer que resuelva todos sus problemas. **Sesgo algorítmico:** Aunque la tecnología es eficiente, no siempre es efectiva y está marcada por varios tipos de sesgos en los datos de entrenamiento, como sesgos de raza o género. Por ejemplo, dado que muchos algoritmos de reconocimiento facial se entrenan en conjuntos de datos con rostros principalmente de hombres blancos, es más probable que otros sean identificados erróneamente por los sistemas. ### ¿Qué empresas deberían comprar plataformas de ingeniería DSML? La implementación de IA puede tener un impacto positivo en las empresas de una variedad de industrias diferentes. Aquí hay algunos ejemplos: **Servicios financieros:** La IA se utiliza ampliamente en los servicios financieros, con bancos que la utilizan para todo, desde desarrollar algoritmos de puntuación de crédito hasta analizar documentos de ganancias para detectar tendencias. Con soluciones de software de ciencia de datos y aprendizaje automático, los equipos de ciencia de datos pueden construir modelos con datos de la empresa y desplegarlos en aplicaciones internas y externas. **Cuidado de la salud:** Dentro del cuidado de la salud, las empresas pueden usar estas plataformas para entender mejor las poblaciones de pacientes, como predecir visitas de pacientes internados y desarrollar sistemas que puedan emparejar a las personas con ensayos clínicos relevantes. Además, dado que el proceso de descubrimiento de medicamentos es particularmente costoso y lleva una cantidad significativa de tiempo, las organizaciones de salud están utilizando la ciencia de datos para acelerar el proceso, utilizando datos de ensayos anteriores, artículos de investigación y más. **Venta al por menor:** En el comercio minorista, especialmente en el comercio electrónico, la personalización es primordial. Los principales minoristas están aprovechando estas plataformas para ofrecer a los clientes experiencias altamente personalizadas basadas en factores como el comportamiento anterior y la ubicación. Con el aprendizaje automático en su lugar, estas empresas pueden mostrar material altamente relevante y captar la atención de clientes potenciales.  ### Cómo elegir la mejor plataforma de ciencia de datos y aprendizaje automático (DSML) #### Recolección de requisitos (RFI/RFP) para plataformas DSML Si una empresa está comenzando y busca comprar su primera plataforma de ciencia de datos y aprendizaje automático, o donde sea que esté en su proceso de compra, g2.com puede ayudar a seleccionar la mejor opción. El primer paso en el proceso de compra debe involucrar un examen cuidadoso de los datos de la empresa. Como parte fundamental del viaje de la ciencia de datos implica la ingeniería de datos (es decir, la recolección y análisis de datos), las empresas deben asegurarse de que la calidad de sus datos sea alta y que la plataforma en cuestión pueda manejar adecuadamente sus datos, tanto en términos de formato como de volumen. Si la empresa ha acumulado muchos datos, necesita buscar una solución que pueda crecer con la organización. Los usuarios deben pensar en los puntos de dolor y anotarlos; estos deben usarse para ayudar a crear una lista de criterios. Además, el comprador debe determinar el número de empleados que necesitarán usar este software, ya que esto determina el número de licencias que probablemente comprarán. Tomar una visión holística del negocio e identificar puntos de dolor puede ayudar al equipo a lanzarse a crear una lista de criterios. La lista sirve como una guía detallada que incluye tanto características necesarias como deseables, incluyendo presupuesto, características, número de usuarios, integraciones, requisitos de seguridad, soluciones en la nube o en las instalaciones, y más. Dependiendo del alcance del despliegue, producir un RFI, una lista de una página con algunos puntos clave que describan lo que se necesita de una plataforma de ciencia de datos podría ser útil. #### Comparar productos DSML **Crear una lista larga** Desde satisfacer las necesidades de funcionalidad empresarial hasta la implementación, las evaluaciones de proveedores son una parte esencial del proceso de compra de software. Para facilitar la comparación, después de que se completen todas las demostraciones, ayuda a preparar una lista consistente de preguntas sobre necesidades y preocupaciones específicas para hacer a cada proveedor. **Crear una lista corta** De la lista larga de proveedores, es útil reducir la lista de proveedores y llegar a una lista más corta de contendientes, preferiblemente no más de tres a cinco. Con esta lista en mano, las empresas pueden producir una matriz para comparar las características y precios de las diversas soluciones. **Realizar demostraciones** Para asegurar una comparación exhaustiva, el usuario debe demostrar cada solución en la lista corta utilizando el mismo caso de uso y conjuntos de datos. Esto permitirá a la empresa evaluar de manera similar y ver cómo cada proveedor se compara con la competencia. #### Selección de plataformas DSML **Elegir un equipo de selección** Antes de comenzar, es crucial crear un equipo ganador que trabajará junto durante todo el proceso, desde identificar puntos de dolor hasta la implementación. El equipo de selección de software debe consistir en miembros de la organización que tengan los intereses, habilidades y tiempo adecuados para participar en este proceso. Un buen punto de partida es apuntar a tres a cinco personas que ocupen roles como el principal tomador de decisiones, gerente de proyecto, propietario del proceso, propietario del sistema o experto en materia de personal, así como un líder técnico, administrador de TI o administrador de seguridad. En empresas más pequeñas, el equipo de selección de proveedores puede ser más pequeño, con menos participantes, multitarea y asumiendo más responsabilidades. **Negociación** El hecho de que algo esté escrito en la página de precios de una empresa no significa que sea fijo (aunque algunas empresas no cederán). Es imperativo abrir una conversación sobre precios y licencias. Por ejemplo, el proveedor puede estar dispuesto a dar un descuento por contratos de varios años o a recomendar el producto a otros. **Decisión final** Después de esta etapa, y antes de comprometerse por completo, se recomienda realizar una prueba piloto o programa piloto para probar la adopción con una pequeña muestra de usuarios. Si la herramienta se utiliza bien y es bien recibida, el comprador puede estar seguro de que la selección fue correcta. Si no, podría ser el momento de volver a la mesa de dibujo. ### Costo de las plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático Como se mencionó anteriormente, las plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático están disponibles como soluciones tanto en las instalaciones como en la nube. Los precios entre los dos pueden diferir, siendo el primero a menudo más costoso en términos de infraestructura inicial.  Como con cualquier software, estas plataformas están frecuentemente disponibles en diferentes niveles, siendo las soluciones más básicas menos costosas que las de escala empresarial. Las primeras frecuentemente no tendrán tantas características y pueden tener límites de uso. Los proveedores de DSML pueden tener precios escalonados, en los que el precio se adapta al tamaño de la empresa del usuario, al número de usuarios o a ambos. Esta estrategia de precios puede venir con algún grado de soporte, que podría ser ilimitado o limitado a un cierto número de horas por ciclo de facturación. Una vez configuradas, no suelen requerir costos de mantenimiento significativos, especialmente si se despliegan en la nube. Como estas plataformas a menudo vienen con muchas características adicionales, las empresas que buscan maximizar el valor de su software pueden contratar consultores externos para ayudarles a derivar información de sus datos y obtener el máximo provecho del software. #### Retorno de la inversión (ROI) Las empresas deciden desplegar plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático con el objetivo de obtener algún grado de ROI. Como buscan recuperar las pérdidas que gastaron en el software, es crítico entender los costos asociados con él. Como se mencionó anteriormente, estas plataformas generalmente se facturan por usuario, lo que a veces se escala dependiendo del tamaño de la empresa. Más usuarios generalmente se traducen en más licencias, lo que significa más dinero. Los usuarios deben considerar cuánto se gasta y compararlo con lo que se gana, tanto en términos de eficiencia como de ingresos. Por lo tanto, las empresas pueden comparar procesos entre el pre y el post-despliegue del software para entender mejor cómo se han mejorado los procesos y cuánto tiempo se ha ahorrado. Incluso pueden producir un estudio de caso (ya sea para propósitos internos o externos) para demostrar las ganancias que han visto con el uso de la plataforma. ### Implementación de plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático **¿Cómo se implementan las herramientas de software DSML?** La implementación difiere drásticamente dependiendo de la complejidad y escala de los datos. En organizaciones con grandes cantidades de datos en fuentes dispares (por ejemplo, aplicaciones, bases de datos, etc.), a menudo es prudente utilizar una parte externa, ya sea un especialista en implementación del proveedor o una consultoría externa. Con vasta experiencia bajo su cinturón, pueden ayudar a las empresas a entender cómo conectar y consolidar sus fuentes de datos y cómo usar el software de manera eficiente y efectiva. **¿Quién es responsable de la implementación de la plataforma DSML?** Puede requerir muchas personas o equipos para desplegar adecuadamente una plataforma de ciencia de datos, incluyendo ingenieros de datos, científicos de datos e ingenieros de software. Esto se debe a que, como se mencionó, los datos pueden atravesar equipos y funciones. Como resultado, una persona o incluso un equipo rara vez tiene una comprensión completa de todos los activos de datos de una empresa. Con un equipo multifuncional en su lugar, una empresa puede comenzar a juntar sus datos y comenzar el viaje de la ciencia de datos, comenzando con la preparación y gestión adecuada de los datos. **¿Cuál es el proceso de implementación para productos de ciencia de datos y aprendizaje automático?** En términos de implementación, es típico que la plataforma se despliegue de manera limitada y posteriormente se despliegue de manera más amplia. Por ejemplo, una marca minorista podría decidir realizar una prueba A/B de su uso de un algoritmo de personalización para un número limitado de visitantes a su sitio para entender mejor cómo está funcionando. Si el despliegue es exitoso, el equipo de ciencia de datos puede presentar sus hallazgos a su equipo de liderazgo (que podría ser el CTO, dependiendo de la estructura del negocio). Si el despliegue no tiene éxito, el equipo puede volver a la mesa de dibujo para determinar qué salió mal. Esto implicará examinar los datos de entrenamiento y los algoritmos utilizados. Si lo intentan de nuevo, pero nada parece tener éxito (es decir, el resultado es defectuoso o no hay mejora en las predicciones), la empresa podría necesitar volver a lo básico y revisar sus datos. **¿Cuándo deberías implementar herramientas DSML?** Como se mencionó anteriormente, la ingeniería de datos, que implica preparar y recopilar datos, es una característica fundamental de los proyectos de ciencia de datos. Por lo tanto, las empresas deben hacer que poner en orden sus datos sea su máxima prioridad, asegurándose de que no haya registros duplicados o campos desalineados. Aunque esto suena básico, no lo es. Datos defectuosos como entrada resultarán en datos defectuosos como salida.  ### Tendencias de plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático **AutoML** AutoML ayuda a automatizar muchas tareas necesarias para desarrollar aplicaciones de IA y aprendizaje automático. Los usos incluyen preparación automática de datos, ingeniería de características automatizada, proporcionar explicabilidad para modelos y más. **IA embebida** La funcionalidad de aprendizaje automático y profundo se está integrando cada vez más en casi todos los tipos de software, independientemente de si el usuario es consciente de ello. Usar IA embebida dentro de software como [CRM](https://www.g2.com/categories/crm), [automatización de marketing](https://www.g2.com/categories/marketing-automation) y [soluciones de análisis](https://www.g2.com/categories/analytics-tools-software) nos permite agilizar procesos, automatizar ciertas tareas y obtener una ventaja competitiva con capacidades predictivas. La IA embebida puede ir ganando terreno en los próximos años y puede hacerlo de la misma manera que el despliegue en la nube y las capacidades móviles lo han hecho en la última década. Eventualmente, los proveedores pueden no necesitar resaltar los beneficios de su producto de aprendizaje automático, ya que puede ser simplemente asumido y esperado. **Aprendizaje automático como servicio (MLaaS)** El entorno de software se ha movido a una estructura de microservicios más granular, particularmente para las necesidades de operaciones de desarrollo. Además, el auge de los servicios de infraestructura de nube pública ha permitido a grandes empresas ofrecer servicios de desarrollo e infraestructura a otras empresas con un modelo de pago por uso. El software de IA no es diferente, ya que las mismas empresas proporcionan [MLaaS](https://www.g2.com/articles/machine-learning-as-a-service) para otras empresas. Los desarrolladores aprovechan rápidamente estos algoritmos y soluciones preconstruidos alimentándolos con sus datos para obtener información. Usar sistemas construidos por empresas de nivel empresarial ayuda a las pequeñas empresas a ahorrar tiempo, recursos y dinero al eliminar la necesidad de contratar desarrolladores de aprendizaje automático capacitados. MLaaS crecerá aún más a medida que las empresas continúen confiando en estos microservicios y aumente la necesidad de IA. **Explicabilidad** Cuando se trata de algoritmos de aprendizaje automático, especialmente de aprendizaje profundo, puede ser difícil explicar cómo llegaron a ciertas conclusiones. La IA explicable, también conocida como XAI, es el proceso mediante el cual el proceso de toma de decisiones de los algoritmos se hace transparente y comprensible para los humanos. La transparencia es el principio más prevalente en la literatura actual sobre ética de IA, y por lo tanto la explicabilidad, un subconjunto de la transparencia, se vuelve crucial. Las plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático están incluyendo cada vez más herramientas para la explicabilidad, lo que ayuda a los usuarios a construir explicabilidad en sus modelos y ayudarles a cumplir con los requisitos de explicabilidad de datos en legislaciones como la ley de privacidad de la Unión Europea y el GDPR.