# Mejor Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático - Página 16

  *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 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 aprendizaje automático y/o ofrecer algoritmos preconstruidos para usuarios novatos
- Proporcionar una plataforma para desplegar IA a escala

### Cómo el Software DSML se Diferencia de Otras Herramientas

Las plataformas DSML se diferencian de las ofertas tradicionales de plataforma como servicio (PaaS) al proporcionar funcionalidades específicas de aprendizaje automático, 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 G2 sobre el Software DSML

Basado en las tendencias de categoría en G2, 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.





## Best Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático At A Glance

- **Líder:** [Vertex AI](https://www.g2.com/es/products/google-vertex-ai/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:** [RapidCanvas](https://www.g2.com/es/products/rapidcanvas/reviews)
- **Mejor Software Gratuito:** [Databricks](https://www.g2.com/es/products/databricks/reviews)


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### Hurree

Hurree es una plataforma impulsada por IA que consolida todos tus datos de informes en un único centro de comando fácil de usar. Se conecta con más de 70 herramientas populares, brindándote una vista única y confiable del rendimiento en toda tu empresa. Con paneles totalmente personalizables, Hurree facilita a cualquier equipo el seguimiento de KPIs, el monitoreo de tendencias y la medición del éxito sin necesidad de habilidades técnicas. En el corazón de la plataforma está Riva, la asistente de IA integrada de Hurree. Riva no solo te muestra los números; los explica. Desde resúmenes instantáneos hasta perspectivas predictivas y recomendaciones accionables, Riva te ayuda a entender qué está sucediendo y qué hacer a continuación. Hurree está diseñado para equipos que desean mejor visibilidad, informes más claros y datos que realmente puedan usar, sin la complejidad.



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## Top-Rated Products (Ranked by G2 Score)
  ### 1. [floatz AI](https://www.g2.com/es/products/floatz-ai/reviews)
  Floatz AI está revolucionando la difusión y el descubrimiento del conocimiento científico al aprovechar la inteligencia artificial para agilizar los procesos de investigación. Reconociendo los desafíos que plantea el abrumador volumen de información científica y los formatos de publicación obsoletos, Floatz AI introduce soluciones innovadoras para mejorar la eficiencia y la colaboración en la comunidad científica. Características y Funcionalidad Clave: - Motor de Búsqueda Impulsado por IA: Floatz AI ofrece un motor de búsqueda sofisticado que comprende y conecta consultas complejas, permitiendo a los investigadores localizar rápidamente y de manera exhaustiva información científica específica, reduciendo así el tiempo dedicado a búsquedas exhaustivas. - Bits de Conocimiento: Para simplificar la comunicación científica, Floatz AI introduce "Bits de Conocimiento", que destilan los hallazgos de investigación en sus componentes esenciales. Este enfoque asegura que la información crítica se transmita de manera eficiente, eliminando datos redundantes y facilitando una comprensión más clara. - Lenguaje de Scripting Hashtag: Abordando la necesidad de respuestas precisas a preguntas complejas, Floatz AI desarrolló el lenguaje de scripting Hashtag. Esta herramienta proporciona a los usuarios un control detallado al interactuar con la IA, superando las limitaciones de los modelos de lenguaje actuales que pueden carecer de precisión a nivel de investigación. - Vinculación de Tareas y Automatización de Flujos de Trabajo: Floatz AI permite la creación de dependencias intrincadas entre tareas, permitiendo la automatización de flujos de trabajo de investigación complejos. Al vincular tareas, los usuarios pueden ejecutar múltiples pasos con un solo clic, mejorando la productividad y reduciendo el esfuerzo manual. Valor Principal y Soluciones para el Usuario: Floatz AI aborda desafíos críticos en la comunidad científica modernizando el descubrimiento y la compartición del conocimiento científico. Al proporcionar herramientas que agilizan la recuperación de información, simplifican la comunicación y automatizan los flujos de trabajo, Floatz AI acelera la innovación y fomenta la colaboración global entre investigadores. Esta transformación empodera a los científicos para centrarse más en descubrimientos innovadores y menos en navegar por las complejidades de la gestión de la información.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [floatz AI](https://www.g2.com/es/sellers/floatz-ai)
- **Año de fundación:** 2023
- **Ubicación de la sede:** Zürich, CH
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/floatz-ai (2 empleados en LinkedIn®)



  ### 2. [ForePaaS](https://www.g2.com/es/products/forepaas/reviews)
  Crear y desplegar proyectos de IA escalables es un gran desafío, que requiere habilidades especializadas y colaboración. El viaje para llevarte allí sin dolor es nuestra misión. La Plataforma ForePaaS acorta el tiempo para obtener valor y simplifica el proceso de creación y despliegue de aplicaciones de IA complejas en cualquier nube. Es la única plataforma de orquestación de IA nativa de la nube y colaborativa utilizada para crear, desplegar y escalar aplicaciones de IA de manera fácil, rápida y económica.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [ForePaaS](https://www.g2.com/es/sellers/forepaas)
- **Año de fundación:** 2015
- **Ubicación de la sede:** San Francisco, US
- **Página de LinkedIn®:** http://www.linkedin.com/company/forepaas (2 empleados en LinkedIn®)



  ### 3. [Forloop.ai](https://www.g2.com/es/products/forloop-ai/reviews)
  Forloop.ai es una plataforma sin código diseñada para agilizar la recopilación, preparación y automatización de procesos de datos externos. Permite a los usuarios extraer datos de manera eficiente de diversas fuentes en línea, incluidos sitios web y plataformas de terceros, sin requerir un conocimiento extenso de programación. Al integrar flujos de trabajo impulsados por IA, Forloop.ai ayuda a las empresas a transformar datos en bruto en información procesable, mejorando así la toma de decisiones y la eficiencia operativa. Características y Funcionalidades Clave: - Recolección de Datos: Extrae datos de fuentes no API como sitios web, mapas y plataformas de terceros. - Preparación de Datos: Utiliza recomendaciones de IA para limpiar, unir y agregar conjuntos de datos según las mejores prácticas de ciencia de datos. - Automatización: Implementa herramientas sin código para crear y gestionar flujos de datos, facilitando actualizaciones continuas de datos e integración con sistemas internos. - Integración Personalizada de Python: Incorpora scripts personalizados de Python dentro de los flujos de datos para mejorar las capacidades de procesamiento de datos. - Programación y Disparadores: Configura disparadores automáticos para actualizar flujos de datos en respuesta a nuevas fuentes de datos o cambios en las mismas. Valor Principal y Problema Resuelto: Forloop.ai aborda el desafío de gestionar y utilizar eficientemente datos externos al proporcionar una plataforma fácil de usar que automatiza las tareas de extracción y procesamiento de datos. Esto permite a las empresas acceder a datos de mercado en tiempo real, adaptarse rápidamente a los cambios del mercado y optimizar estrategias de precios sin la necesidad de recursos técnicos extensos. Al reducir el tiempo y costo asociados con la preparación y automatización de datos, Forloop.ai mejora la productividad y apoya los procesos de toma de decisiones basados en datos.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Forloop.ai](https://www.g2.com/es/sellers/forloop-ai)
- **Año de fundación:** 2021
- **Ubicación de la sede:** Stockholm, SE
- **Página de LinkedIn®:** https://linkedin.com/company/forloop-ai (13 empleados en LinkedIn®)



  ### 4. [Foursquare Spatial H3 Hub](https://www.g2.com/es/products/foursquare-spatial-h3-hub/reviews)
  FSQ Spatial H3 Hub elimina las barreras tradicionales para la adopción de datos geoespaciales en modelos de ML tradicionales al proporcionar a los científicos de datos conjuntos de datos listos para el análisis que no requieren herramientas o experiencia geoespacial especializada. Los conjuntos de datos que contienen información en formatos ráster y vectorial se convierten a forma tabular y se indexan en celdas H3. Esto permite a los científicos de datos enriquecer fácilmente sus propios conjuntos de datos, que contienen atributos como coordenadas lat/long, nombres de ciudades o códigos postales, uniéndolos en un índice H3 común. Construido sobre el sistema de gestión de metadatos empresariales de DataHub, la plataforma garantiza capacidades de seguimiento de linaje de datos, versionado y gobernanza que los equipos de datos empresariales requieren. Esta base permite la primera oferta en el FSQ Spatial H3 Hub: un Catálogo Iceberg que ofrece más de 20 conjuntos de datos abiertos preindexados a celdas H3 en resolución 8, disponibles en una vista previa gratuita. Los científicos de datos pueden acceder a este catálogo desde su marco de elección (Spark, Python, DuckDB) y aumentar sus modelos de ML con una rica variedad de características espaciales.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Foursquare](https://www.g2.com/es/sellers/foursquare)
- **Año de fundación:** 2009
- **Ubicación de la sede:** New York, NY
- **Twitter:** @foursquare (22,943 seguidores en Twitter)
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/foursquare (517 empleados en LinkedIn®)



  ### 5. [Fullsteam Health](https://www.g2.com/es/products/fullsteam-health/reviews)
  Fullsteam Health ofrece una plataforma pionera de Refinamiento de Datos de Salud diseñada para transformar datos de atención médica de baja calidad en información confiable y procesable. Originada en la Universidad de Duke en 2016, esta solución automatiza el refinamiento de datos clínicos, operativos y generados por pacientes, asegurando consistencia y completitud para una toma de decisiones informada. Características y Funcionalidades Clave: - Plataforma Contenerizada: Opera de manera segura detrás del firewall del sistema de salud, preservando la privacidad de los datos sin extracción externa. - Herramientas de Código Abierto: Utiliza tecnologías de código abierto para orquestar el proceso de curación de datos, reduciendo la necesidad de inversiones adicionales en software. - Despliegue Flexible: Soporta tanto entornos locales como en la nube, independiente de los proveedores de servicios en la nube, para una integración sin problemas. - Motor de Notificación Multimodal: Mejora la canalización con un sistema de notificación para entregar conocimientos e inferencias directamente en los flujos de trabajo del sistema de salud. - Procesamiento de Datos en Tiempo Real: Gestiona la extracción y curación de datos en tiempo real, facilitando el despliegue de visualizaciones, herramientas de soporte de decisiones y modelos implementables. Valor Principal y Soluciones para el Usuario: Al automatizar el proceso de curación de datos, Fullsteam Health reduce significativamente el tiempo y los recursos necesarios para que los sistemas de salud logren datos de alta calidad. Esto conduce a una reducción del 85% en el tiempo para obtener valor y más de $5 millones en ahorros anuales en tecnología. La plataforma empodera a los equipos clínicos con conocimientos precisos para el cuidado del paciente, guía al liderazgo operativo en la optimización de la eficiencia y libera al personal de TI de las cargas de gestión de datos, permitiéndoles centrarse en la innovación y el desarrollo.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Fullsteam Health](https://www.g2.com/es/sellers/fullsteam-health)
- **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®)



  ### 6. [FuseAI](https://www.g2.com/es/products/fuseai/reviews)
  FuseAI es una plataforma avanzada de inteligencia artificial diseñada para optimizar y mejorar el desarrollo y la implementación de modelos de IA. Ofrece un conjunto completo de herramientas que atienden tanto a desarrolladores novatos como experimentados, permitiendo un entrenamiento, evaluación e integración de modelos eficientes en diversas aplicaciones. Características y Funcionalidad Clave: - Interfaz Amigable: Proporciona un panel de control intuitivo para gestionar proyectos de IA, facilitando la navegación y operación. - Entrenamiento y Evaluación de Modelos: Soporta la creación, entrenamiento y evaluación de modelos de IA con parámetros personalizables para satisfacer requisitos específicos del proyecto. - Escalabilidad: Ofrece soluciones escalables que se adaptan a proyectos de diferentes tamaños, desde experimentos a pequeña escala hasta aplicaciones empresariales de gran envergadura. - Capacidades de Integración: Se integra sin problemas con sistemas y flujos de trabajo existentes, asegurando compatibilidad y facilidad de implementación. - Documentación Completa: Proporciona recursos y guías extensas para ayudar a los usuarios a maximizar el potencial de la plataforma. Valor Principal y Soluciones para el Usuario: FuseAI aborda los desafíos del desarrollo de modelos de IA ofreciendo una plataforma optimizada, eficiente y fácil de usar. Reduce la complejidad asociada con la construcción e implementación de soluciones de IA, permitiendo a los usuarios centrarse en la innovación y la aplicación en lugar de en obstáculos técnicos. Al proporcionar herramientas escalables e integradoras, FuseAI empodera a las organizaciones para aprovechar todo el potencial de la inteligencia artificial, impulsando el crecimiento y la ventaja competitiva.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [FuseAI](https://www.g2.com/es/sellers/fuseai)
- **Ubicación de la sede:** San Francisco, US
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/tryfuseai (10 empleados en LinkedIn®)



  ### 7. [Futuresearch](https://www.g2.com/es/products/futuresearch/reviews)
  FutureSearch es una plataforma de investigación impulsada por IA diseñada para mejorar las capacidades de análisis de datos y pronósticos para profesionales de diversas industrias. Al aprovechar modelos avanzados de aprendizaje automático, FutureSearch automatiza tareas de investigación complejas, permitiendo a los usuarios obtener respuestas confiables a escala de hoja de cálculo. Su conjunto de herramientas, que incluye Cohort y Stockfisher, empodera a los usuarios para enriquecer conjuntos de datos, generar pronósticos profundos y tomar decisiones informadas de manera eficiente. Características y Funcionalidades Clave: - Cohort: Esta herramienta permite a los usuarios generar o cargar conjuntos de datos y enriquecerlos añadiendo nuevos datos confiables a cada fila. Cohort puede investigar cientos de entradas simultáneamente, agilizando el proceso de aumento de datos. - Stockfisher: Diseñado para inversores de valor, Stockfisher proporciona pronósticos profundos de cada acción pública. Ofrece modelos de flujo de caja basados en pronósticos de ingresos, ganancias y pagos minuciosamente investigados, permitiendo a los usuarios identificar acciones con los mayores retornos esperados. - Banco de Investigación Profunda: FutureSearch evalúa el rendimiento de los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs) en tareas de investigación del mundo real a través del Banco de Investigación Profunda. Este punto de referencia evalúa qué tan bien los agentes LLM realizan investigaciones basadas en la web, proporcionando información sobre sus capacidades y limitaciones. Valor Principal y Problema Resuelto: FutureSearch aborda el desafío de realizar investigaciones precisas y eficientes sobre preguntas complejas y cargadas de juicio. Al automatizar los procesos de enriquecimiento de datos y pronósticos, reduce el tiempo y el esfuerzo requeridos para un análisis profundo. Esto permite a los profesionales tomar decisiones más precisas basadas en datos completos y confiables, mejorando en última instancia la productividad y la planificación estratégica.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Futuresearch](https://www.g2.com/es/sellers/futuresearch)
- **Año de fundación:** 2023
- **Ubicación de la sede:** N/A
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/futuresearch (10 empleados en LinkedIn®)



  ### 8. [Fuzzy match](https://www.g2.com/es/products/fuzzy-match/reviews)
  Fuzzy Match es una herramienta avanzada de coincidencia de datos desarrollada por Radix Analytics, diseñada para transformar cómo las organizaciones manejan datos textuales. Al aprovechar algoritmos sofisticados de aprendizaje automático, permite a los usuarios buscar, coincidir y analizar grandes conjuntos de datos con una precisión y velocidad excepcionales. Los usuarios pueden cargar archivos CSV o Excel, seleccionar columnas específicas para el análisis y realizar búsquedas que tengan en cuenta variaciones en la ortografía, el formato y la semántica. Esta adaptabilidad asegura resultados precisos incluso al tratar con datos diversos y formateados de manera inconsistente. Características Clave: - Resiliencia a Errores Tipográficos y Ortográficos: Maneja eficazmente errores tipográficos, mejorando la precisión en motores de búsqueda, correctores ortográficos y tareas de limpieza de datos. - Adaptabilidad a los Datos: Los modelos se ajustan a las características de los datos de entrada sin depender de reglas predefinidas, gestionando patrones y variaciones diversas para mejorar la precisión de coincidencia. - Rendimiento Mejorado: Utiliza algoritmos avanzados y técnicas de optimización para capturar similitudes sutiles en grandes conjuntos de datos ruidosos. - Mejora en el Recuerdo: Identifica coincidencias perdidas en tareas de recuperación de información, facilitando la recuperación de documentos relevantes de extensos corpus. Valor Principal: Fuzzy Match aborda los desafíos de la inconsistencia e inexactitud de los datos proporcionando una solución robusta para la coincidencia y análisis de datos. Empodera a las organizaciones para tomar decisiones informadas y basadas en datos al asegurar un procesamiento de datos preciso y eficiente. Al automatizar el proceso de coincidencia y acomodar las imperfecciones de los datos, Fuzzy Match reduce significativamente el esfuerzo manual y mejora la calidad general de los datos, lo que lleva a una mayor eficiencia operativa y resultados empresariales mejorados.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Fuzzy match](https://www.g2.com/es/sellers/fuzzy-match)
- **Ubicación de la sede:** Ahmedabad, IN
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/showcase/fuzzymatch/ (1 empleados en LinkedIn®)



  ### 9. [Gaio DataOS](https://www.g2.com/es/products/gaio-dataos/reviews)
  Gaio DataOS es una plataforma unificada que permite a los desarrolladores construir canalizaciones de datos, integraciones, flujos ETL y modelos analíticos dentro de un entorno de bajo código de alto rendimiento y escalable. Incluye Data Chat para explorar datos a través de LLMs como OpenAI, Deepseek y Grok, y utiliza IA para generar paneles dinámicos que simplifican el desarrollo analítico y aceleran los insights. Como un sistema operativo de datos completo, centraliza todas las operaciones de datos y puede procesar miles de millones de puntos de datos en segundos, lo que lo hace ideal para cargas de trabajo masivas de Big Data. La plataforma cuenta con capacidades integradas de IA, aprendizaje automático y LLM que apoyan análisis avanzados, agentes inteligentes y automatización de procesos. Gaio promueve la accesibilidad de datos para usuarios de todos los niveles de habilidad, ofreciendo una Edición Comunitaria gratuita y autoalojada a través de Docker para hacer herramientas poderosas ampliamente disponibles. Con herramientas visuales, integraciones de API y automatización de flujos de trabajo, los usuarios pueden gestionar fácilmente datos, crear procesos complejos y eliminar tareas repetitivas. Al consolidar múltiples herramientas en una sola solución, Gaio DataOS reduce los costos operativos mientras permite una colaboración eficiente en equipo a través de datos, proyectos y modelos compartidos.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Gaio](https://www.g2.com/es/sellers/gaio)
- **Año de fundación:** 2017
- **Ubicación de la sede:** Houston, US
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/gaio (45 empleados en LinkedIn®)



  ### 10. [GAJIX](https://www.g2.com/es/products/gajix/reviews)
  GAJIX es una plataforma de aprendizaje impulsada por IA diseñada para acelerar el dominio de cualquier materia proporcionando experiencias educativas personalizadas, completas e interactivas. Al aprovechar modelos avanzados de IA, GAJIX adapta rutas de aprendizaje a las necesidades individuales, asegurando una comprensión profunda de temas que van desde la Informática y la Economía hasta la Psicología y el Marketing. La plataforma ofrece un plan de estudios completo para cada materia, explicaciones personalizadas y proyectos del mundo real, permitiendo a los usuarios aplicar sus conocimientos de manera práctica. Con características como comprensión instantánea, planes de estudio completos y ejercicios de pensamiento, GAJIX empodera a los estudiantes para alcanzar sus metas educativas y profesionales de manera eficiente. Características y Funcionalidades Clave: - Comprensión Instantánea: Modelos impulsados por IA proporcionan explicaciones personalizadas inmediatas para ayudar a los usuarios a entender rápidamente temas complejos. - Plan de Estudios Completo: Cada materia incluye un plan de estudios detallado que cubre todos los temas y subtemas esenciales, asegurando una experiencia de aprendizaje exhaustiva. - Rutas de Aprendizaje Personalizadas: GAJIX se adapta al nivel de conocimiento actual del usuario, ofreciendo contenido y objetivos personalizados para mejorar la motivación y el progreso. - Proyectos de Experiencia: Los usuarios pueden participar en proyectos del mundo real que aplican los conceptos aprendidos, reforzando la comprensión a través de la aplicación práctica. - Ejercicios de Pensamiento: La plataforma ofrece ejercicios que conectan diferentes temas, promoviendo una comprensión más profunda y el pensamiento crítico. - Acceso Ilimitado: Los usuarios pueden explorar materias, temas, preguntas y proyectos ilimitados sin restricciones. Valor Principal y Soluciones Proporcionadas: GAJIX aborda los desafíos de los métodos de aprendizaje tradicionales ofreciendo una experiencia educativa personalizada y mejorada por IA que acelera la comprensión y la retención. Elimina la necesidad de múltiples recursos al proporcionar una plataforma centralizada donde los usuarios pueden acceder a contenido personalizado, retroalimentación en tiempo real y proyectos prácticos. Ya sea que busquen mejorar el rendimiento académico, hacer una transición a una nueva carrera, asegurar un ascenso o iniciar un negocio, GAJIX equipa a los estudiantes con las herramientas y el conocimiento necesarios para alcanzar sus objetivos de manera eficiente y efectiva.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [GAJIX](https://www.g2.com/es/sellers/gajix)
- **Ubicación de la sede:** London, GB
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/gajix (1 empleados en LinkedIn®)



  ### 11. [GapScout](https://www.g2.com/es/products/gapscout/reviews)
  GapScout es una herramienta de investigación de mercado impulsada por IA diseñada para ayudar a las empresas a identificar y capitalizar oportunidades de mercado mediante el análisis de reseñas de clientes. Al examinar sistemáticamente los comentarios de varias plataformas, GapScout descubre temas clave y brechas en el mercado, lo que permite a las empresas refinar sus ofertas, descubrir nuevas fuentes de ingresos, monitorear a los competidores y mejorar las estrategias de ventas. Características y Funcionalidades Clave: - Descubrimiento de Perspectivas: Analiza las reseñas de clientes para identificar comentarios positivos y negativos, rastrear tendencias de opinión a lo largo del tiempo y determinar las plataformas de reseñas más influyentes. - Análisis de Competencia: Compara el rendimiento de tu negocio con el de los competidores, destacando fortalezas, debilidades y razones por las que los clientes eligen opciones alternativas. - Monitoreo de Oportunidades: Utiliza perspectivas impulsadas por IA para identificar necesidades no satisfechas, tendencias emergentes y áreas desatendidas en el mercado, permitiendo a las empresas posicionarse de manera efectiva. Valor Principal y Soluciones para el Usuario: GapScout empodera a las empresas para tomar decisiones basadas en datos al proporcionar perspectivas accionables derivadas de comentarios reales de clientes. Este enfoque elimina las conjeturas, permitiendo a las empresas mejorar sus productos o servicios, identificar nuevas oportunidades de mercado, mantenerse por delante de los competidores y, en última instancia, aumentar las ventas y la rentabilidad.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [GapScout](https://www.g2.com/es/sellers/gapscout)
- **Ubicación de la sede:** N/A
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/82548724/ (1 empleados en LinkedIn®)



  ### 12. [Gastrograph.com](https://www.g2.com/es/products/gastrograph-com/reviews)
  Gastrograph AI es una plataforma avanzada que aprovecha la inteligencia artificial para proporcionar conocimientos integrales sobre productos alimenticios y bebidas. Al analizar las preferencias de sabor, aroma y textura en diversas demografías, permite a las empresas desarrollar nuevos productos, optimizar los existentes y entrar con éxito en nuevos mercados con precisión y confianza. Características y Funcionalidad Clave: - Información del Mercado de Productos (PMI): Ofrece análisis detallados del panorama competitivo de un producto, incluyendo perfiles de sabor, puntos de referencia competitivos y mapas de mercado. - Inteligencia Predictiva: Utiliza modelos de IA entrenados en la base de datos sensorial más grande del mundo para predecir las preferencias de los consumidores, permitiendo un desarrollo y optimización de productos basados en datos. - Utilización de Datos Aumentada: Mejora la eficiencia de los datos existentes, permitiendo predicciones precisas con menos muestras y facilitando predicciones de preferencias en diversas demografías. - Seguridad y Segmentación de Datos: Emplea un modelo de tronco y rama para la recolección de datos, asegurando la seguridad y confidencialidad de los datos mientras maximiza la profundidad de los conocimientos. Valor Principal y Problema Resuelto: Gastrograph AI aborda los desafíos de los altos costos de tiempo al mercado, los largos ciclos de desarrollo de productos y la necesidad de conocimientos confiables en la optimización de productos y mercados. Al proporcionar datos accionables y en tiempo real, empodera a las empresas para tomar decisiones informadas, reducir el tiempo de desarrollo y aumentar la probabilidad de éxito en el mercado. Este enfoque centrado en los datos elimina las conjeturas al crear nuevas variantes de alimentos y bebidas, llevando a productos que se alinean estrechamente con las preferencias de los consumidores.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Nielsen Brandbank](https://www.g2.com/es/sellers/nielsen-brandbank)
- **Año de fundación:** 1923
- **Ubicación de la sede:** Chicago, Illinois, United States
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/nielseniq (27,025 empleados en LinkedIn®)



  ### 13. [Gen1E Lifesciences](https://www.g2.com/es/products/gen1e-lifesciences/reviews)
  GEn1E es una plataforma de inteligencia artificial en etapa clínica con múltiples objetivos. Desarrollan inmunomoduladores novedosos de próxima generación para enfermedades raras e inflamatorias.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Gen1E Lifesciences](https://www.g2.com/es/sellers/gen1e-lifesciences)
- **Año de fundación:** 2019
- **Ubicación de la sede:** Palo Alto, US
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/gen1e-lifesciences (16 empleados en LinkedIn®)



  ### 14. [Genesis AI](https://www.g2.com/es/products/genesis-ai-genesis-ai/reviews)
  Genesis AI opera como un laboratorio físico de IA y una empresa de robótica de pila completa.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Genesis AI](https://www.g2.com/es/sellers/genesis-ai)
- **Ubicación de la sede:** N/A
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/gs-ai/ (47 empleados en LinkedIn®)



  ### 15. [Genspark](https://www.g2.com/es/products/genspark/reviews)
  Genspark es una plataforma impulsada por inteligencia artificial diseñada para revolucionar la forma en que las empresas aprovechan la inteligencia artificial para sus operaciones. Al ofrecer un conjunto de herramientas y servicios, Genspark permite a las organizaciones integrar soluciones de IA sin problemas, mejorando la eficiencia e impulsando la innovación. Características y Funcionalidades Clave: - Desarrollo de Modelos de IA Personalizados: Modelos de IA hechos a medida que se alinean con las necesidades específicas del negocio. - Análisis de Datos e Información: Análisis avanzados para obtener información procesable de conjuntos de datos complejos. - Procesos Automatizados: Racionalización de operaciones a través de la automatización inteligente. - Soluciones Escalables: Servicios de IA flexibles que crecen con su negocio. - Interfaz Amigable: Diseño intuitivo que garantiza facilidad de uso para todos los miembros del equipo. Valor y Soluciones Principales: Genspark aborda el desafío de integrar la IA en los procesos empresariales proporcionando soluciones accesibles y personalizables. Empodera a las empresas para aprovechar la IA sin la necesidad de una amplia experiencia técnica, mejorando así la productividad, fomentando la innovación y manteniendo una ventaja competitiva en el mercado.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Genspark](https://www.g2.com/es/sellers/genspark)
- **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®)



  ### 16. [Gentables](https://www.g2.com/es/products/gentables/reviews)
  Gentables es una herramienta impulsada por IA diseñada para transformar datos no estructurados en tablas estructuradas y editables sin esfuerzo. Al aprovechar modelos de lenguaje avanzados, permite a los usuarios extraer tablas de diversas fuentes, incluidas páginas web, PDFs, imágenes y documentos, o generar nuevas tablas a partir de indicaciones y contenido de páginas, todo sin requerir habilidades de programación. Características y Funcionalidades Clave: - Extracción de Tablas Impulsada por IA: Extrae automáticamente tablas de más de 20 tipos de archivos, incluidas imágenes y URLs, simplificando la recuperación de datos. - Análisis y Manipulación de Datos: Ofrece un Copiloto de IA para limpiar, fusionar y realizar cálculos en tablas extraídas, facilitando el procesamiento eficiente de datos. - Generación de Información: Genera resúmenes, gráficos o nuevas tablas a partir de datos existentes, proporcionando información valiosa sin esfuerzo manual. - Interfaz Interactiva: Presenta un espacio de trabajo fácil de usar para editar, copiar y pegar datos, con opciones para exportar o compartir en formatos CSV, Excel o Markdown. - Integración y Automatización: Incluye una extensión de Chrome para la extracción de tablas sin interrupciones y admite flujos de trabajo automatizados para mejorar la productividad. Valor Principal y Soluciones para el Usuario: Gentables aborda el desafío de convertir datos no estructurados en información organizada y procesable. Empodera a profesionales, investigadores y usuarios no técnicos para extraer y analizar datos de diversas fuentes de manera eficiente, eliminando la necesidad de programación compleja o desarrollo personalizado. Al automatizar la extracción y el análisis de datos, Gentables mejora la productividad y permite a los usuarios centrarse en obtener información y tomar decisiones informadas.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Gentables](https://www.g2.com/es/sellers/gentables)
- **Ubicación de la sede:** Boston, US
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/gentables/ (2 empleados en LinkedIn®)



  ### 17. [Getdeltadriven](https://www.g2.com/es/products/getdeltadriven/reviews)
  DeltaDriven es una plataforma integral de análisis de datos diseñada para empoderar a las empresas transformando datos en bruto en información procesable. Ofrece un conjunto de herramientas que facilitan la integración de datos, la visualización y el análisis avanzado, permitiendo a las organizaciones tomar decisiones informadas y fomentar el crecimiento. Características y Funcionalidades Clave: - Integración de Datos: Conecta y consolida datos de múltiples fuentes de manera fluida, asegurando una vista unificada de la información empresarial. - Análisis Avanzado: Utiliza algoritmos de aprendizaje automático y modelos estadísticos para descubrir patrones, tendencias e información predictiva. - Tableros Personalizables: Crea tableros interactivos y personalizados que proporcionan métricas y KPIs en tiempo real adaptados a necesidades empresariales específicas. - Herramientas de Colaboración: Facilita la colaboración en equipo compartiendo informes e insights, mejorando los procesos de toma de decisiones colectivas. - Escalabilidad: Se adapta a volúmenes de datos y tamaños de negocio variables, asegurando un rendimiento consistente a medida que evolucionan las necesidades organizacionales. Valor Principal y Problema Resuelto: DeltaDriven aborda el desafío de la fragmentación y complejidad de los datos proporcionando una plataforma unificada que simplifica el análisis de datos. Empodera a los usuarios para extraer insights significativos sin requerir una amplia experiencia técnica, acelerando así los procesos de toma de decisiones y fomentando una cultura basada en datos dentro de las organizaciones.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Delta Driven](https://www.g2.com/es/sellers/delta-driven)
- **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. [GetEstimate.ai](https://www.g2.com/es/products/getestimate-ai/reviews)
  GetEstimate.ai es una plataforma de estimación de proyectos impulsada por IA, diseñada para ofrecer estimaciones precisas y personalizadas en diversas industrias, incluyendo TI, construcción, marketing y consultoría. Al aprovechar modelos avanzados de aprendizaje automático, simplifica los procesos a menudo complejos de planificación y presupuestación de proyectos, haciéndolos más accesibles y eficientes para freelancers, pequeñas empresas y grandes corporaciones por igual. La interfaz intuitiva de la plataforma permite a los usuarios ingresar detalles del proyecto y recibir estimaciones precisas, mejorando así la toma de decisiones y los resultados de los proyectos. Características y Funcionalidades Clave: - Precisión Impulsada por IA: Emplea modelos de IA sofisticados para generar estimaciones de proyectos altamente precisas y confiables, reduciendo la probabilidad de errores humanos. - Soporte Multi-Industria: Ofrece estimaciones personalizadas adaptadas a las necesidades específicas de varios sectores, incluyendo TI, construcción, marketing y consultoría. - Soluciones Escalables: Proporciona planes de precios flexibles para acomodar a una variedad de usuarios, desde freelancers individuales hasta grandes empresas, asegurando escalabilidad a medida que evolucionan las necesidades del negocio. - Interfaz Amigable para el Usuario: Presenta una plataforma intuitiva que simplifica el proceso de estimación, permitiendo a los usuarios generar estimaciones detalladas con un esfuerzo mínimo. - Ajustes en Tiempo Real: Permite modificaciones en tiempo real a las estimaciones basadas en parámetros cambiantes del proyecto, asegurando que las proyecciones se mantengan precisas y actualizadas. Valor Principal y Problema Resuelto: GetEstimate.ai aborda los desafíos comunes de las estimaciones de proyectos manuales, que son a menudo inexactas y consumen mucho tiempo. Al automatizar el proceso de estimación a través de la IA, reduce significativamente el tiempo y el esfuerzo requeridos, al tiempo que mejora la precisión de las previsiones de proyectos. Esto conduce a una presupuestación y planificación más confiables, mejorando en última instancia los resultados y la rentabilidad de los proyectos. La adaptabilidad de la plataforma a múltiples industrias y su escalabilidad la convierten en una herramienta versátil para profesionales que buscan optimizar sus procesos de estimación de proyectos.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [GetEstimate.ai](https://www.g2.com/es/sellers/getestimate-ai)
- **Ubicación de la sede:** Lisbon, PT
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/getestimate-ai/ (1 empleados en LinkedIn®)



  ### 19. [Getinfernoai](https://www.g2.com/es/products/getinfernoai/reviews)
  InfernoAI es una plataforma avanzada de inteligencia artificial diseñada para mejorar las operaciones empresariales mediante la automatización de procesos complejos y la provisión de análisis perspicaces. Aprovecha algoritmos de aprendizaje automático de vanguardia para ofrecer predicciones precisas y decisiones basadas en datos, permitiendo a las organizaciones optimizar el rendimiento e impulsar la innovación. Características y Funcionalidad Clave: - Optimización de Procesos Automatizados: Racionaliza los flujos de trabajo identificando ineficiencias e implementando soluciones impulsadas por IA. - Análisis Predictivo: Utiliza datos históricos para prever tendencias y resultados, ayudando en la planificación estratégica. - Modelos de IA Personalizables: Ofrece modelos de aprendizaje automático adaptados para satisfacer necesidades empresariales específicas. - Procesamiento de Datos en Tiempo Real: Procesa grandes volúmenes de datos en tiempo real, asegurando información oportuna. - Interfaz Amigable para el Usuario: Proporciona un panel intuitivo para el fácil monitoreo y gestión de operaciones de IA. Valor y Soluciones Principales: InfernoAI empodera a las empresas para tomar decisiones informadas transformando datos en bruto en información accionable. Aborda desafíos como ineficiencias operativas, sobrecarga de datos y la necesidad de adaptación rápida a los cambios del mercado. Al automatizar tareas rutinarias y ofrecer capacidades predictivas, InfernoAI permite a las organizaciones centrarse en iniciativas estratégicas, mejorar la productividad y mantener una ventaja competitiva en su industria.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [InfernoAI](https://www.g2.com/es/sellers/infernoai)
- **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®)



  ### 20. [Getmegaportal](https://www.g2.com/es/products/getmegaportal/reviews)
  RecoFeed es una herramienta diseñada para ayudarte a crear un feed de recomendaciones personalizadas para tu audiencia. Este feed compila una lista curada de elementos adaptados a los intereses de tus usuarios, que van desde artículos y productos hasta videos y otros usuarios. Características y Funcionalidad Clave: - Recomendaciones Personalizadas: RecoFeed genera feeds personalizados basados en las preferencias individuales de los usuarios, mejorando el compromiso y la satisfacción. - Procesamiento de Datos Local: Utilizando CloseVector, una base de datos vectorial multiplataforma, RecoFeed opera directamente en el dispositivo del usuario. Esto asegura que las recomendaciones se generen en tiempo real sin transmitir datos personales a servidores externos, manteniendo así la privacidad del usuario. - Integración Amigable para el Usuario: RecoFeed ofrece una solución fácil de implementar para los desarrolladores que buscan incorporar sistemas de recomendación personalizados en sus aplicaciones. Valor Principal y Soluciones para el Usuario: RecoFeed aborda el desafío de entregar contenido relevante a los usuarios proporcionando un sistema de recomendaciones personalizadas que opera localmente en sus dispositivos. Este enfoque no solo mejora el compromiso del usuario a través de contenido adaptado, sino que también respeta la privacidad al mantener el procesamiento de datos en el dispositivo. Además, RecoFeed ofrece sus servicios básicos de forma gratuita, lo que lo convierte en una solución accesible para los desarrolladores que buscan implementar funciones de recomendación sin incurrir en costos significativos.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [RecoFeed](https://www.g2.com/es/sellers/recofeed)
- **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®)



  ### 21. [Getroe](https://www.g2.com/es/products/getroe/reviews)
  Roe AI es una plataforma avanzada de análisis de datos que aprovecha la inteligencia artificial para transformar datos no estructurados en información procesable. Diseñada para industrias como finanzas, seguros y comercio electrónico, Roe AI agiliza el procesamiento de datos, mejora la toma de decisiones y optimiza la eficiencia operativa. Características y Funcionalidades Clave: - Extracción de Datos Impulsada por IA: Convierte eficientemente documentos complejos, incluidos PDFs y datos web, en conjuntos de datos estructurados, reduciendo el tiempo de transcripción manual hasta en un 50%. - Motor SQL Multimodal: Permite a los usuarios realizar consultas impulsadas por IA a través de varios tipos de datos—texto, imágenes, audio y video—facilitando un análisis de datos integral a través de una interfaz unificada. - Gestión de Riesgos y Cumplimiento: Proporciona monitoreo y análisis continuos para detectar riesgos emergentes, actividades fraudulentas y problemas de cumplimiento, particularmente en sectores como seguros y servicios financieros. - Cribado Automático de Currículums: Utiliza IA para analizar y filtrar grandes volúmenes de currículums, identificando a los mejores candidatos según criterios predefinidos, acelerando así el proceso de reclutamiento. Valor Principal y Soluciones Proporcionadas: Roe AI aborda los desafíos de gestionar e interpretar grandes cantidades de datos no estructurados ofreciendo soluciones escalables impulsadas por IA que mejoran la precisión de los datos y la eficiencia operativa. Al automatizar tareas complejas de extracción y análisis de datos, Roe AI permite a las organizaciones tomar decisiones informadas rápidamente, mantener el cumplimiento y obtener una ventaja competitiva en sus respectivas industrias.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Roe AI](https://www.g2.com/es/sellers/roe-ai)
- **Año de fundación:** 2023
- **Ubicación de la sede:** San Mateo, US
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/roe-ai (15 empleados en LinkedIn®)



  ### 22. [Giga](https://www.g2.com/es/products/giga/reviews)
  Agentes de soporte de IA para las empresas B2C más grandes del mundo




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Giga](https://www.g2.com/es/sellers/giga)
- **Año de fundación:** 2023
- **Ubicación de la sede:** San Francisco , US
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/gigaml (37 empleados en LinkedIn®)



  ### 23. [Gigalogy](https://www.g2.com/es/products/gigalogy/reviews)
  Gigalogy Personalizer es una plataforma de personalización omnicanal impulsada por IA, diseñada para negocios de comercio electrónico. Al aprovechar la inteligencia artificial avanzada, mejora el descubrimiento de productos, el compromiso del usuario y el crecimiento de los ingresos, aumentando en última instancia el valor de vida de cada cliente. La plataforma personaliza cada paso del recorrido del cliente, desde la visita inicial al sitio hasta el pago, asegurando que los usuarios encuentren los productos adecuados en el momento adecuado. Los primeros adoptantes han reportado un aumento del 50% en las tasas de clics, un incremento del 20% en los ingresos y un aumento triple en clientes recurrentes en seis meses. Características y Funcionalidades Clave: - Resultados de Búsqueda Personalizados: Guía a los consumidores hacia los productos deseados o sugiere alternativas que se alineen con sus intereses. - Recomendaciones de Productos en Tiempo Real: Entiende las preferencias del consumidor y ofrece sugerencias de productos complementarios para mejorar la experiencia de compra. - Asesor impulsado por IA Generativa: Proporciona asistencia en tiempo real, atendiendo consultas y ofreciendo consejos valiosos para asegurar un camino de compra sin problemas. - Precios Dinámicos: Ajusta los precios en tiempo real para optimizar las ventas y los ingresos. - Integración Fácil: Ofrece una integración sin problemas en aplicaciones web y móviles a través de SDKs o APIs REST. Valor Principal y Soluciones Proporcionadas: Gigalogy Personalizer aborda el desafío de ofrecer experiencias de compra personalizadas en el comercio electrónico. Al utilizar la personalización impulsada por IA, asegura que los clientes reciban recomendaciones de productos y resultados de búsqueda personalizados, lo que lleva a un mayor compromiso y satisfacción. Las capacidades en tiempo real de la plataforma, incluyendo precios dinámicos y asistencia impulsada por IA, ayudan a las empresas a optimizar las ventas y construir relaciones más sólidas con los clientes. Su facilidad de integración permite a las empresas implementar rápidamente y beneficiarse de la personalización avanzada sin recursos técnicos extensos.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Gigalogy Personalizer](https://www.g2.com/es/sellers/gigalogy-personalizer)
- **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®)



  ### 24. [Gitcord](https://www.g2.com/es/products/gitcord/reviews)
  Gitcord es una plataforma integral de análisis de GitHub diseñada para ayudar a los desarrolladores a monitorear y analizar sus repositorios con estadísticas e información en tiempo real. Al consolidar los datos en un panel unificado, Gitcord permite a los usuarios rastrear commits, pull requests y contribuciones en todos sus repositorios de manera eficiente. La plataforma ofrece análisis avanzados, proporcionando información detallada sobre patrones de codificación, uso de lenguajes y tendencias de productividad. Para equipos y organizaciones, Gitcord facilita el seguimiento del rendimiento y la colaboración efectiva al gestionar la actividad de GitHub a nivel organizacional. Además, los usuarios pueden mostrar sus contribuciones a través de gráficos visualmente atractivos y participar en tablas de clasificación de desarrolladores para competir en función de su actividad en GitHub. Al ofrecer estas características, Gitcord empodera a los desarrolladores para mejorar su rendimiento en la codificación y sus esfuerzos de colaboración.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Gitcord](https://www.g2.com/es/sellers/gitcord)
- **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®)



  ### 25. [GitHub Chat All](https://www.g2.com/es/products/github-chat-all/reviews)
  GitHub es una plataforma líder para el desarrollo colaborativo de software, que ofrece un conjunto de herramientas que permiten a los desarrolladores crear, gestionar y compartir código de manera eficiente. Construido sobre el sistema de control de versiones Git, GitHub proporciona un espacio centralizado para el control de versiones, seguimiento de problemas y gestión de proyectos, facilitando la colaboración sin problemas entre desarrolladores de todo el mundo. A partir de mayo de 2025, GitHub cuenta con una base de usuarios de 150 millones y aloja más de 420 millones de repositorios, consolidando su posición como el mayor anfitrión de código fuente del mundo. Características y Funcionalidades Clave: - Control de Versiones: Utiliza Git para rastrear cambios, gestionar el historial de código y soportar estrategias de ramificación y fusión. - Alojamiento de Repositorios: Ofrece repositorios tanto públicos como privados para el almacenamiento y colaboración de código. - Seguimiento de Problemas: Proporciona herramientas para reportar, rastrear y gestionar problemas de proyectos y solicitudes de características. - Solicitudes de Extracción: Facilita revisiones de código y discusiones a través de solicitudes de extracción, permitiendo mejoras colaborativas del código. - Integración y Despliegue Continuos: Se integra con varias herramientas de CI/CD para automatizar procesos de prueba y despliegue. - Wikis y Documentación: Soporta la documentación de proyectos a través de wikis integrados y archivos README. - Codificación Social: Fomenta la colaboración con características como seguir usuarios, marcar repositorios con estrellas y feeds de actividad. Valor Principal y Soluciones para Usuarios: GitHub aborda las complejidades del desarrollo moderno de software proporcionando una plataforma unificada que agiliza la colaboración, mejora la calidad del código y acelera los plazos de los proyectos. Al centralizar los repositorios de código e integrar herramientas de desarrollo esenciales, GitHub permite a los equipos trabajar de manera cohesionada, independientemente de las barreras geográficas. Su robusto sistema de control de versiones asegura la integridad del código y facilita la gestión eficiente de los historiales de proyectos. Además, el énfasis de GitHub en el compromiso comunitario y las contribuciones de código abierto fomenta la innovación y el intercambio de conocimientos, empoderando a los desarrolladores para construir mejor software juntos.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [GitHub](https://www.g2.com/es/sellers/github)
- **Año de fundación:** 2008
- **Ubicación de la sede:** San Francisco, CA
- **Twitter:** @github (2,632,418 seguidores en Twitter)
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1418841/ (6,000 empleados en LinkedIn®)





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## Buyer Guide

### 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.