# Mejor Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático - Página 25

  *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.





## Category Overview

**Total Products under this Category:** 819


## Trust & Credibility Stats

**Por qué puedes confiar en las clasificaciones de software de G2:**

- 30 Analistas y Expertos en Datos
- 12,900+ Reseñas auténticas
- 819+ 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.


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

- **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)


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### 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. Ya sea que estés creando pronósticos financieros, analizando el rendimiento de proveedores, segmentando datos de clientes, analizando la retención de empleados o construyendo aplicaciones de IA competitivas a partir de tus datos propios, Alteryx One facilita la limpieza, combinación y análisis de datos para desbloquear los conocimientos únicos que impulsan decisiones impactantes. Análisis Guiado por IA Alteryx automatiza y simplifica cada etapa de la preparación y análisis de datos, desde la validación y enriquecimiento hasta el análisis predictivo y los conocimientos automatizados. Incorpora IA generativa directamente en tus flujos de trabajo para agilizar tareas complejas de datos y generar conocimientos más rápido. Flexibilidad inigualable, ya sea que prefieras flujos de trabajo sin código, comandos en lenguaje natural u opciones de bajo código, Alteryx se adapta a tus necesidades. Confiable. Seguro. Listo para Empresas. Alteryx es confiado por más de la mitad de las empresas del Global 2000 y 19 de los 20 principales bancos globales. Con automatización, gobernanza y seguridad integradas, tus flujos de trabajo pueden escalar y mantener el cumplimiento mientras entregan resultados consistentes. Y no importa si tus sistemas están en las instalaciones, son híbridos o están en la nube; Alteryx se adapta sin esfuerzo a tu infraestructura. Fácil de Usar. Profundamente Conectado. Lo que realmente distingue a Alteryx es nuestro enfoque en la eficiencia y facilidad de uso para los analistas y nuestra comunidad activa de 700,000 usuarios de Alteryx para apoyarte en cada paso de tu camino. Con integración perfecta a datos en todas partes, incluidas plataformas como Databricks, Snowflake, AWS, Google, SAP y Salesforce, nuestra plataforma ayuda a unificar datos aislados y acelerar la obtención de conocimientos. Visita Alteryx.com para más información y para comenzar tu prueba gratuita.



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## Top-Rated Products (Ranked by G2 Score)
### 1. [Polar](https://www.g2.com/es/products/polar-analytics-polar/reviews)
  Polar Analytics es una plataforma integral de inteligencia empresarial diseñada específicamente para marcas de comercio electrónico, particularmente aquellas que operan en Shopify. Centraliza datos de más de 45 fuentes, incluyendo Shopify, Amazon, Google Ads, Meta, TikTok y Klaviyo, en un panel unificado, permitiendo a las empresas monitorear indicadores clave de rendimiento (KPI) y tomar decisiones informadas sin la necesidad de ingeniería de datos interna. Características y Funcionalidades Clave: - Integración de Datos con Un Solo Clic: Conecta sin esfuerzo múltiples fuentes de datos para centralizar los datos de comercio electrónico. - Paneles y Reportes Personalizables: Utiliza paneles preconstruidos o crea métricas y vistas personalizadas sin necesidad de programación. - Asistente de IA (Ask Polar): Formula preguntas en lenguaje natural para recibir información visualizada y accionable. - Alertas e Información en Tiempo Real: Recibe notificaciones sobre cambios y anomalías en métricas clave a través de Slack o correo electrónico. - Atribución Avanzada y Seguimiento de Conversiones: Mejora el rendimiento de los anuncios con integración de datos de primera mano y seguimiento del lado del servidor. - Análisis de Cohortes de Clientes y Análisis Predictivo: Analiza comportamientos de clientes y valor de vida para informar estrategias de retención y prever el crecimiento. - Soporte para Múltiples Tiendas y Marcas: Gestiona y consolida datos de múltiples tiendas o marcas dentro de una sola plataforma. Valor Principal y Soluciones Proporcionadas: Polar Analytics empodera a las empresas de comercio electrónico para tomar decisiones basadas en datos al proporcionar una vista centralizada y en tiempo real de sus operaciones. Al integrar datos de varias plataformas, ayuda a las marcas a optimizar el gasto en marketing, mejorar la retención de clientes y aumentar la rentabilidad. Los conocimientos impulsados por IA de la plataforma y los reportes personalizables permiten a los usuarios rastrear y analizar métricas de rendimiento de manera eficiente, reduciendo la necesidad de compilación y análisis manual de datos. Este enfoque integral permite a las empresas centrarse en estrategias de crecimiento y mejoras operativas, impulsando en última instancia un crecimiento rentable y mejorando la eficiencia general.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Polar Analytics](https://www.g2.com/es/sellers/polar-analytics)
- **Año de fundación:** 2020
- **Ubicación de la sede:** Paris, FR
- **Twitter:** @polar_analytics (472 seguidores en Twitter)
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/polaranalytics/ (38 empleados en LinkedIn®)



### 2. [Polyvia](https://www.g2.com/es/products/polyvia/reviews)
  Polyvia AI is a visual knowledge indexing platform designed to transform unstructured visual data—such as charts, tables, slides, and diagrams—into a structured, queryable knowledge graph. This enables developers and knowledge-work teams to access and reason over visual information at scale, facilitating accurate and audit-ready insights. Key Features: - Visual Logic Extraction (VLM-OCR): Utilizes advanced Visual Language Models to extract underlying visual logic from complex infographics, converting them into structured, machine-readable data points. - Connected Knowledge Graph: Disambiguates and tags facts with contextual information (e.g., company, quarter, source document) to create a unified knowledge graph, ensuring a single source of truth for high-confidence retrieval and analysis. - Cross-Document Agentic Reasoning: Enables agents to query and connect facts across tens of thousands of documents simultaneously, supporting complex analytical questions that require synthesizing information from multiple sources. - Audit-Ready Visual Citations: Provides full traceability by grounding every answer in the source material, with visual citations linking directly to the original document, page, section, and specific visual element. Primary Value: Polyvia AI addresses the challenge of accessing and reasoning over unstructured visual data by transforming scattered visual elements into a cohesive, queryable knowledge graph. This empowers multimodal agents and internal teams to perform accurate, verifiable, and sophisticated visual reasoning at an enterprise scale, enhancing data analysis and decision-making processes.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Polyvia](https://www.g2.com/es/sellers/polyvia)
- **Año de fundación:** 2026
- **Ubicación de la sede:** N/A
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/polyvia-ai (20 empleados en LinkedIn®)



### 3. [PortfolioGPT](https://www.g2.com/es/products/portfoliogpt/reviews)
  PortfolioGPT es una plataforma impulsada por IA diseñada para simplificar el proceso de inversión generando carteras personalizadas adaptadas a las preferencias individuales. Al aprovechar algoritmos avanzados, ayuda a los usuarios a crear estrategias de inversión inteligentes en segundos, eliminando las complejidades asociadas con la construcción manual de carteras. Esta herramienta es particularmente beneficiosa tanto para inversores novatos como experimentados que buscan soluciones de inversión eficientes y personalizadas. Características y Funcionalidad Clave: - Generación de Carteras Impulsada por IA: Utiliza los algoritmos avanzados de OpenAI para crear automáticamente carteras de inversión basadas en parámetros definidos por el usuario, como la tolerancia al riesgo y la cantidad de inversión. - Perfilado de Riesgo Personalizado: Permite a los usuarios adaptar las carteras a sus preferencias de riesgo específicas, ofreciendo estrategias que van desde conservadoras hasta agresivas. - Sugerencias de Carteras Instantáneas: Proporciona recomendaciones de carteras optimizadas en segundos, alineándose con los objetivos financieros y el capital de los usuarios. - Entrada de Usuario Sencilla: Requiere una entrada mínima—cantidad de inversión, nivel de riesgo, duración y objetivo—permitiendo que la IA maneje el resto del proceso sin problemas. Valor Principal y Soluciones para el Usuario: PortfolioGPT aborda desafíos comunes enfrentados por los inversores, como sesgos emocionales, falta de diversificación y conocimiento insuficiente del mercado. Al automatizar el proceso de creación de carteras, ahorra a los usuarios un tiempo y esfuerzo significativos, reduciendo las horas típicas dedicadas a la investigación y toma de decisiones. El enfoque impulsado por IA de la plataforma asegura que las estrategias de inversión estén basadas en datos y adaptadas a las necesidades individuales, mejorando así el potencial para obtener mejores resultados financieros.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [PortfolioGPT](https://www.g2.com/es/sellers/portfoliogpt)
- **Ubicación de la sede:** Dublin, IE
- **Página de LinkedIn®:** https://linkedin.com/company/portfoliogpt (1 empleados en LinkedIn®)



### 4. [PostEra](https://www.g2.com/es/products/postera/reviews)
  PostEra is a biotechnology company leveraging machine learning to revolutionize medicinal chemistry and expedite the discovery of new medicines. Their proprietary AI platform, Proton, addresses the complexities of drug development by enhancing the design and synthesis of small molecules, thereby accelerating the path from concept to clinical trials. Key Features and Functionality: - Proton AI Platform: Utilizes advanced machine learning algorithms to optimize medicinal chemistry processes, improving the efficiency and accuracy of drug discovery. - Collaborative Partnerships: Engages in strategic alliances with leading biopharmaceutical companies, including Amgen and Pfizer, to co-develop innovative therapeutics. - COVID Moonshot Initiative: Spearheaded a global open-science project aimed at rapidly identifying antiviral compounds during the COVID-19 pandemic. Primary Value and User Solutions: PostEra's integration of AI into medicinal chemistry streamlines the drug discovery pipeline, reducing time and costs associated with bringing new treatments to market. By partnering with major pharmaceutical firms and leading open-science initiatives, PostEra enhances the development of effective therapies, ultimately benefiting patients through faster access to innovative medicines.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [PostEra](https://www.g2.com/es/sellers/postera)
- **Año de fundación:** 2019
- **Ubicación de la sede:** Boston, US
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/postera-ai (5,229 empleados en LinkedIn®)



### 5. [Powerbiailens](https://www.g2.com/es/products/powerbiailens/reviews)
  Powerbiailens es una extensión impulsada por IA diseñada para mejorar Microsoft Power BI al integrar capacidades avanzadas de análisis visual. Permite a los usuarios crear visualizaciones de datos más perspicaces e interactivas, facilitando una exploración y comprensión más profunda de los datos. Características y Funcionalidades Clave: - Análisis Visual Avanzado: Ofrece un conjunto de herramientas impulsadas por IA para generar visualizaciones complejas, descubriendo patrones y tendencias ocultas dentro de los conjuntos de datos. - Integración Sin Problemas: Se integra fácilmente con los entornos existentes de Power BI, permitiendo a los usuarios mejorar sus informes sin interrumpir los flujos de trabajo actuales. - Paneles Interactivos: Proporciona elementos de panel dinámicos e interactivos, permitiendo a los usuarios profundizar en los puntos de datos para un análisis más detallado. - Información Automatizada: Utiliza algoritmos de aprendizaje automático para generar automáticamente información, reduciendo el tiempo requerido para la interpretación manual de datos. Valor Principal y Soluciones para el Usuario: Powerbiailens aborda el desafío de extraer información significativa de conjuntos de datos complejos al mejorar las capacidades de visualización de Power BI. Empodera a los usuarios para crear informes más atractivos e informativos, lo que lleva a una mejor toma de decisiones y una comprensión más profunda de sus datos.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Power BI AI Lens](https://www.g2.com/es/sellers/power-bi-ai-lens)
- **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. [Powpow](https://www.g2.com/es/products/powpow/reviews)
  Powpow es una plataforma avanzada impulsada por inteligencia artificial diseñada para revolucionar la forma en que las empresas gestionan y analizan sus datos. Al aprovechar algoritmos de aprendizaje automático de vanguardia, Powpow permite a las organizaciones extraer información procesable, automatizar procesos complejos y mejorar las capacidades de toma de decisiones. Su interfaz intuitiva asegura que los usuarios, independientemente de su experiencia técnica, puedan aprovechar todo el potencial de sus activos de datos. Características y Funcionalidad Clave: - Integración de Datos: Se conecta sin problemas con diversas fuentes de datos, asegurando una agregación de datos completa. - Análisis Avanzado: Utiliza algoritmos sofisticados para descubrir patrones y tendencias dentro de los conjuntos de datos. - Informes Automatizados: Genera informes y visualizaciones en tiempo real, facilitando la toma de decisiones informadas. - Tableros Personalizables: Ofrece tableros personalizados adaptados a necesidades específicas del negocio. - Escalabilidad: Se adapta a empresas de todos los tamaños, desde startups hasta grandes empresas. Valor Principal y Soluciones Proporcionadas: Powpow aborda el desafío de la sobrecarga de datos proporcionando una plataforma simplificada que facilita el análisis e interpretación de datos. Empodera a los usuarios para tomar decisiones basadas en datos de manera rápida, reduciendo el tiempo y los recursos dedicados al procesamiento manual de datos. Al automatizar tareas rutinarias y ofrecer información profunda, Powpow mejora la eficiencia operativa, impulsa la innovación y fomenta una ventaja competitiva en el mercado.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [PowPow](https://www.g2.com/es/sellers/powpow)
- **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. [Predict Expert AI](https://www.g2.com/es/products/predict-expert-ai/reviews)
  Predict Expert AI está a la vanguardia de la integración de la inteligencia artificial en las operaciones empresariales, ofreciendo modelos y aplicaciones de IA a medida adaptados a las diversas necesidades de la industria. Al incorporar capacidades avanzadas de IA en los sistemas existentes, la empresa mejora la eficiencia operativa, agiliza los procesos y aumenta la rentabilidad. Sus soluciones están diseñadas para proporcionar información en tiempo real, transformando las empresas en entidades más inteligentes y ágiles. Características y Funcionalidades Clave: - Desarrollo de Modelos de IA Personalizados: Creación de modelos de IA especializados, incluyendo análisis predictivo, sistemas de recomendación y reconocimiento de imágenes, para satisfacer requisitos empresariales específicos. - Aplicaciones Impulsadas por IA: Desarrollo de aplicaciones web y móviles sofisticadas infundidas con IA, como plataformas de comercio electrónico con recomendaciones de productos inteligentes y rastreadores de gastos con categorización automatizada. - Chatbots de IA: Construcción de chatbots impulsados por IA para servicio al cliente, generación de leads y manejo de preguntas frecuentes, asegurando el compromiso del cliente las 24 horas del día, los 7 días de la semana. - Flujos de Trabajo Automatizados: Automatización de tareas repetitivas a través de flujos de trabajo basados en IA, incluyendo entrada de datos, generación de informes y alcance al cliente, para aumentar la productividad. - Modelos de Pronóstico: Creación de modelos de pronóstico inteligentes que predicen tendencias futuras basadas en datos históricos, aplicables en finanzas, ventas y gestión de inventarios. - Integraciones de Sistemas: Integración sin problemas de capacidades de IA en infraestructuras tecnológicas existentes como sistemas CRM y ERP para mejorar la funcionalidad. - Desarrollo de Software Personalizado: Entrega de soluciones de software a medida en plataformas web, móviles y de escritorio para abordar desafíos empresariales únicos. - Servicios de Consultoría de TI: Provisión de asistencia integral de TI, desde la planificación de infraestructuras hasta la gestión de proyectos, guiando a las empresas a través de paisajes tecnológicos. - Soluciones de Computación en la Nube: Ofrecimiento de servicios en la nube para mejorar la escalabilidad, eficiencia y rentabilidad para empresas de todos los tamaños. - Servicios de Ciberseguridad: Implementación de medidas de seguridad robustas, incluyendo seguridad de redes y encriptación de datos, para proteger a las empresas de amenazas cibernéticas. - Servicios de TI Gestionados: Supervisión de la gestión de infraestructuras de TI, permitiendo a las empresas centrarse en operaciones principales. - Pruebas de Software y QA: Aseguramiento de la fiabilidad del software a través de extensas pruebas y procesos de aseguramiento de calidad. Valor Principal y Soluciones Proporcionadas: Predict Expert AI empodera a las empresas para aprovechar el poder transformador de la inteligencia artificial, abordando desafíos como ineficiencias operativas, complejidades en la gestión de datos y la necesidad de información predictiva. Al ofrecer soluciones de IA personalizadas e integrarlas sin problemas en los sistemas existentes, la empresa permite a las organizaciones tomar decisiones informadas, automatizar tareas rutinarias y mejorar el compromiso del cliente. Esta adopción estratégica de la IA no solo agiliza las operaciones, sino que también impulsa la innovación y la ventaja competitiva en el mercado.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Predict Expert AI](https://www.g2.com/es/sellers/predict-expert-ai)
- **Ubicación de la sede:** N/A
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/predict-expert-ai/ (4 empleados en LinkedIn®)



### 8. [Prediction Guard](https://www.g2.com/es/products/prediction-guard/reviews)
  Prediction Guard permite a los equipos sensibles a la seguridad desplegar, operar y gobernar la IA generativa sin comprometer el control de datos o el cumplimiento. La plataforma está diseñada para un verdadero despliegue privado — en las instalaciones, aislado, híbrido o en la nube — y admite flujos de trabajo de "trae tu propio modelo" para que los equipos puedan ejecutar modelos abiertos preferidos detrás de su firewall. La seguridad y la gobernanza se aplican directamente en la tubería de inferencia: Prediction Guard realiza detección y anonimización de PII antes del modelo, puntuación y bloqueo de inyecciones de instrucciones, y validación de salida posterior al modelo para reducir el riesgo de filtraciones y alucinaciones. Los administradores obtienen registros de auditoría resistentes a manipulaciones, reglas de políticas configurables, alertas en tiempo real y APIs y SDKs amigables para desarrolladores para la integración de MLOps. Prediction Guard está diseñado específicamente para industrias reguladas (finanzas, salud, legal) y equipos de plataforma que necesitan escalar IA privada con controles operativos y capacidad de auditoría.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Prediction Guard](https://www.g2.com/es/sellers/prediction-guard)
- **Ubicación de la sede:** Lafayette, Indiana
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/prediction-guard/ (14 empleados en LinkedIn®)



### 9. [PredxBio](https://www.g2.com/es/products/predxbio/reviews)
  PredxBio es una empresa de biomarcadores basada en tejidos impulsada por IA que aprovecha el análisis espacial y la inteligencia artificial para transformar imágenes de biopsias de tumores en biomarcadores predictivos. Estos biomarcadores mejoran el descubrimiento de fármacos oncológicos, la investigación traslacional y el desarrollo clínico. Al integrar análisis espaciales profundos, biología de microdominios y multi-ómica basada en tejidos, PredxBio ofrece conocimientos prácticos que ayudan a los socios farmacéuticos a descubrir mecanismos de respuesta y resistencia, guiando el diseño de ensayos clínicos impulsados por biomarcadores. Su plataforma de extremo a extremo apoya el control de calidad de tejidos, el análisis espacial avanzado, el descubrimiento de biomarcadores y el despliegue traslacional, haciendo que la compleja biología tumoral sea accesible, interpretable y lista para un impacto clínico en el mundo real. Características y Funcionalidad Clave: - Plataforma SpaceIQ™: La plataforma de inteligencia de decisiones de PredxBio transforma datos espaciales complejos de tejidos y multi-ómica en conocimientos confiables y explicables que guían el desarrollo de fármacos desde el descubrimiento temprano hasta los programas clínicos y la estrategia de cartera. - Inteligencia de Descubrimiento y Mecanismo: Revela la biología tisular que define la respuesta para informar la selección de objetivos e hipótesis de mecanismo de acción al descubrir patrones espaciales biológicamente significativos en células, vecindarios y arquitectura tisular que los análisis tradicionales pueden pasar por alto. - Preparación Traslacional y Clínica: Define biomarcadores predictivos y explicables basados en tejidos y estratifica poblaciones de pacientes basándose en la biología a nivel tisular vinculada a la respuesta terapéutica, permitiendo que los conocimientos de descubrimiento se traduzcan en estrategias de biomarcadores y diseño de ensayos impulsados por hipótesis. - Soporte de Decisiones a Escala de Ensayo y Programa: Aplica inteligencia tisular consistente y reproducible a través de estudios para guiar la estrategia de ensayos, refinar los criterios de inclusión, apoyar decisiones más claras de continuar/no continuar y permitir el aprendizaje acumulativo a través de programas y carteras con el tiempo. Valor Principal y Problema Resuelto: PredxBio aborda el desafío de traducir datos tisulares complejos en conocimientos prácticos para el desarrollo de fármacos. Al identificar patrones tisulares que definen la respuesta a través de datos espaciales multi-ómicos, la empresa permite decisiones más tempranas de continuar/no continuar, estrategias de biomarcadores más sólidas y un desarrollo clínico más eficiente. Este enfoque ayuda a los socios farmacéuticos a revelar mecanismos de respuesta y resistencia, guiando el diseño de ensayos clínicos impulsados por biomarcadores y, en última instancia, mejorando los resultados de los pacientes en oncología.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [PredxBio](https://www.g2.com/es/sellers/predxbio)
- **Ubicación de la sede:** Pittsburgh, US
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/33271742 (15 empleados en LinkedIn®)



### 10. [Predyct](https://www.g2.com/es/products/predyct/reviews)
  Predyct se especializa en proporcionar inteligencia para la infraestructura industrial a través de una red de sensores nano-ingenierados escalable, inalámbrica y fácil de instalar. Este sistema innovador monitorea continuamente activos industriales críticos y, cuando se combina con una plataforma de IA centrada en datos, proporciona información procesable que conduce a ahorros significativos de costos y promueve operaciones sostenibles en sectores como energía renovable, petróleo y gas, petroquímica, servicios públicos y minería. Características y Funcionalidades Clave: - Sensores Nano-Ingenierados: Estos sensores patentados registran continuamente las condiciones de los activos mediante cambios físicos permanentes sin requerir energía, asegurando una operación sin mantenimiento. - Transmisión de Datos Inalámbrica: El sistema emplea transmisión de datos inalámbrica de baja potencia a dispositivos móviles o puertas de enlace fijas, facilitando el monitoreo remoto sin cableado complejo. - Plataforma de IA Centrada en Datos: La plataforma basada en la nube de Predyct utiliza análisis híbridos de alta fidelidad, combinando modelos basados en física con aprendizaje automático para crear gemelos digitales operativos. - Información Predictiva: La plataforma apoya la detección temprana de anomalías, la planificación proactiva, la optimización del rendimiento, el monitoreo de cumplimiento, la extensión de vida útil y las iniciativas de sostenibilidad. - Despliegue Escalable: Diseñado para implementación a gran escala, el sistema puede configurarse para cumplir con requisitos específicos de aplicación, haciéndolo adecuado para diversos entornos industriales. Valor Principal y Problema Resuelto: Predyct aborda los desafíos de tiempo de inactividad no planificado, riesgos de seguridad y costos operativos aumentados asociados con la degradación de activos debido a factores como agrietamiento, fatiga, corrosión y erosión. Los métodos de monitoreo tradicionales a menudo son laboriosos, costosos y proporcionan datos limitados, dificultando el mantenimiento proactivo y las operaciones eficientes. La solución de Predyct ofrece un sistema de monitoreo sin mantenimiento y fácil de instalar que proporciona información proactiva, permitiendo a las industrias mejorar el tiempo de actividad, reducir costos y minimizar emisiones, promoviendo así operaciones más eficientes y sostenibles.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Predyct](https://www.g2.com/es/sellers/predyct)
- **Ubicación de la sede:** Houston, US
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/predyctio/ (1 empleados en LinkedIn®)



### 11. [Prevision](https://www.g2.com/es/products/prevision/reviews)
  Prevision.io desarrolla una plataforma de aprendizaje automático completamente automatizada que aumenta la productividad en proyectos de ciencia de datos, reduce el tiempo de comercialización para entregar modelos predictivos precisos y ponerlos en producción, y ofrece una gama completa de explicabilidad para entender las decisiones de los modelos. La solución, muy fácil de usar, no requiere ningún conocimiento de modelización de datos, la inteligencia artificial de la plataforma construye sin intervención humana todos los modelos predictivos con gran precisión. Los analistas de negocios pueden utilizar el producto en modo de autoservicio sin necesidad de científicos de datos. Los científicos de datos pueden aumentar su productividad utilizando la automatización en la modelización de datos, reduciendo los pasos de producción y lanzando muchas pruebas de señal de sus datos iniciales para entender si la fuente que tienen produce señal o no. Los desarrolladores de aplicaciones pueden construir ellos mismos modelos predictivos sólidos para todo tipo de usos.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Prevision.io](https://www.g2.com/es/sellers/prevision-io)
- **Año de fundación:** 2016
- **Ubicación de la sede:** Paris, FR
- **Página de LinkedIn®:** http://www.linkedin.com/company/prevision.io (1 empleados en LinkedIn®)



### 12. [Prior Labs TabPFN](https://www.g2.com/es/products/prior-labs-tabpfn/reviews)
  We build tabular foundation models that supercharge data science teams working with spreadsheets and databases.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Prior Labs](https://www.g2.com/es/sellers/prior-labs)
- **Año de fundación:** 2024
- **Ubicación de la sede:** Freiburg / Berlin, DE
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/prior-labs (19 empleados en LinkedIn®)



### 13. [ProActive Machine Learning](https://www.g2.com/es/products/proactive-machine-learning/reviews)
  ProActive Machine Learning (PML) de Activeeon es una plataforma de automatización de ciencia de datos que permite a las empresas: - Automatizar el ciclo de vida completo de la ciencia de datos a gran escala, - Eliminar silos creando un puente entre equipos: DataOps, Ciencia de Datos y DevOps, - Abstraer la complejidad de la aplicación integrando todas tus herramientas favoritas, - Abstraer la complejidad de la infraestructura conectando todos tus recursos de cómputo, - Permitir una comunicación fácil entre equipos y unificar el ciclo de vida. La solución ProActive Machine Learning está diseñada para ayudarte a acelerar el viaje de la ciencia de datos desde la extracción de datos en bruto hasta el despliegue de modelos en producción para que puedas obtener las ventajas comerciales que buscas. Para ingenieros de datos: - Tareas de conectores de datos y plantillas de flujos de trabajo para automatizar y escalar la ingesta de datos y las canalizaciones de preparación de datos. Para científicos de datos: - AutoML para escalar la afinación de modelos durante los experimentos, - Jupyter Kernel y Conector de Python para crear flujos de trabajo de IA a partir de código, - Plantillas de tareas y flujos de trabajo de IA para automatizar las canalizaciones de IA y escalar el entrenamiento, validación y prueba de modelos en paralelo. Para arquitectos de IA: - Modelo como Servicio (MaaS) para desplegar y exponer modelos de IA en producción, habilitar el monitoreo de modelos, alertas, detección de deriva de datos, escalar el despliegue de modelos, - JupyterLab como Servicio para desplegar una instancia de JupyterLab bajo demanda, lanzar JupyterLab en nodos de cómputo específicos, - Análisis y Visualización de Trabajos como Servicios para usar tu herramienta favorita para rastrear y visualizar métricas de tu flujo de trabajo de aprendizaje automático, - Servicios Gestionados (KNIME, …) para lanzar tu herramienta favorita bajo demanda.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [ActiveEon](https://www.g2.com/es/sellers/activeeon)
- **Año de fundación:** 2007
- **Ubicación de la sede:** Sophia Antipolis, FR
- **Twitter:** @activeeon (449 seguidores en Twitter)
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/activeeon/ (19 empleados en LinkedIn®)



### 14. [Probabl](https://www.g2.com/es/products/probabl/reviews)
  Probabl es un proveedor de soluciones y servicios de ciencia de datos y aprendizaje automático de código abierto.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Probabl](https://www.g2.com/es/sellers/probabl)
- **Año de fundación:** 2023
- **Ubicación de la sede:** Paris, FR
- **Página de LinkedIn®:** https://fr.linkedin.com/company/probabl (44 empleados en LinkedIn®)



### 15. [ProbeAI](https://www.g2.com/es/products/probeai/reviews)
  ProbeAI es un copiloto impulsado por inteligencia artificial diseñado para ayudar a los analistas de datos a optimizar su flujo de trabajo y mejorar la productividad. Al aprovechar la inteligencia artificial avanzada, ProbeAI simplifica tareas complejas de codificación SQL, identifica tablas de datos relevantes y se adapta a definiciones específicas del negocio, reduciendo así el esfuerzo manual y minimizando errores. Características y Funcionalidades Clave: - Generación Automática de Código SQL Complejo: ProbeAI puede generar consultas SQL intrincadas basadas en indicaciones del usuario, facilitando la recuperación eficiente de datos sin necesidad de codificación manual extensa. - Identificación de Tablas Relevantes: La herramienta ayuda a identificar las tablas más pertinentes para una consulta dada, optimizando el proceso de análisis de datos. - Adaptación a Definiciones Específicas del Negocio: ProbeAI comprende e incorpora terminologías y definiciones únicas del negocio, asegurando que las consultas generadas se alineen con los estándares organizacionales. - Soporte para Principales Bases de Datos y Almacenes: La plataforma es compatible con las principales bases de datos y almacenes de datos, incluyendo BigQuery, Snowflake, MySQL y PostgreSQL, ofreciendo flexibilidad en diversos entornos de datos. Valor Principal y Problema Resuelto: ProbeAI aborda los desafíos que enfrentan los analistas de datos al escribir y optimizar consultas SQL complejas. Al automatizar la generación de código y la detección de errores, reduce significativamente el tiempo y el esfuerzo requeridos para las tareas de análisis de datos. Esto conduce a una mayor eficiencia, precisión y la capacidad de centrarse en derivar insights en lugar de gestionar las complejidades del código.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [ProbeAI](https://www.g2.com/es/sellers/probeai)
- **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. [Prodify](https://www.g2.com/es/products/prodify/reviews)
  Prodify es una plataforma avanzada impulsada por IA diseñada para optimizar y mejorar los procesos de desarrollo de productos. Al integrar tecnologías de inteligencia artificial de vanguardia, Prodify ayuda a los equipos a gestionar eficientemente los ciclos de vida de los productos, desde la ideación hasta el lanzamiento al mercado. Su interfaz intuitiva y sus análisis robustos empoderan a las organizaciones para tomar decisiones basadas en datos, reduciendo el tiempo de lanzamiento al mercado y mejorando la calidad del producto. Características y Funcionalidades Clave: - Perspectivas Impulsadas por IA: Aprovecha algoritmos de aprendizaje automático para analizar tendencias del mercado y comentarios de los usuarios, proporcionando recomendaciones accionables. - Espacio de Trabajo Colaborativo: Ofrece una plataforma centralizada para la colaboración en equipo, asegurando una comunicación fluida y seguimiento de proyectos. - Gestión de Flujo de Trabajo Automatizada: Optimiza la asignación de tareas y el monitoreo del progreso a través de la automatización inteligente. - Tableros Personalizables: Proporciona análisis en tiempo real y métricas de rendimiento adaptadas a las necesidades específicas del proyecto. - Capacidades de Integración: Se integra fácilmente con herramientas y sistemas existentes, mejorando la eficiencia del flujo de trabajo. Valor Principal y Soluciones para el Usuario: Prodify aborda desafíos comunes en el desarrollo de productos al reducir ineficiencias y fomentar la innovación. Permite a los equipos adaptarse rápidamente a los cambios del mercado, tomar decisiones informadas y entregar productos de alta calidad que cumplen con las expectativas de los clientes. Al automatizar tareas rutinarias y proporcionar profundos conocimientos, Prodify permite a las organizaciones centrarse en iniciativas estratégicas, impulsando en última instancia el crecimiento y la ventaja competitiva.




**Seller Details:**

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



### 17. [Profet AI AutoML](https://www.g2.com/es/products/profet-ai-automl/reviews)
  Profet AI es una empresa de software de IA para la industria, proporciona una plataforma AutoML de extremo a extremo que permite a los usuarios del dominio de la fabricación generar rápidamente modelos y aplicaciones de IA de clase mundial para cualquier caso de uso en cualquier momento.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Profet AI](https://www.g2.com/es/sellers/profet-ai)
- **Año de fundación:** 2018
- **Ubicación de la sede:** Xinyi District, TW
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/profetai/ (61 empleados en LinkedIn®)



### 18. [Profphet](https://www.g2.com/es/products/profphet/reviews)
  PrOFphet es un chatbot impulsado por inteligencia artificial diseñado específicamente para creadores de OnlyFans, permitiéndoles automatizar y mejorar su mensajería con los fans. Al aprovechar la inteligencia artificial avanzada, PrOFphet crea mensajes personalizados que emulan el estilo único del creador, fomentando conexiones más profundas y aumentando significativamente las ventas de pago por visión (PPV). Características y Funcionalidad Clave: - Mensajería Personalizada: Genera mensajes que reflejan el tono y la personalidad del creador, asegurando interacciones auténticas. - Memoria Integral: Mantiene un historial detallado de las interacciones con los fans desde el inicio de la cuenta de OnlyFans, permitiendo conversaciones contextualmente relevantes. - Eficiencia de Tiempo: Automatiza las comunicaciones rutinarias, liberando a los creadores para que se concentren en la creación de contenido y otras prioridades. - Mejora del Compromiso de los Fans: Fomenta interacciones más frecuentes y significativas, lo que lleva a una mayor lealtad de los fans y mayores ingresos. Valor Principal y Soluciones para el Usuario: PrOFphet aborda el desafío de gestionar extensas comunicaciones con los fans proporcionando una solución impulsada por IA que asegura mensajes oportunos, personalizados y atractivos. Esto no solo ahorra tiempo valioso a los creadores, sino que también mejora la satisfacción de los fans y aumenta las ventas de PPV, contribuyendo en última instancia al éxito general del creador en la plataforma.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [PrOFphet- OF AI Chatbot](https://www.g2.com/es/sellers/profphet-of-ai-chatbot)
- **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®)



### 19. [Profundo](https://www.g2.com/es/products/profundo/reviews)
  Profundo es una herramienta de investigación e informes impulsada por IA, diseñada para automatizar los procesos de recopilación de datos, análisis e informes. Al aprovechar algoritmos avanzados de IA, permite a los usuarios recopilar y analizar datos de manera eficiente, transformando tareas manuales en conocimientos automatizados. Esto permite a individuos y organizaciones centrarse más en el aprendizaje y la toma de decisiones, mejorando la productividad y la precisión en los esfuerzos de investigación. Características y Funcionalidades Clave: - Descubrimiento Rápido de Datos: Recopila automáticamente datos de numerosas fuentes web y bibliotecas en tiempo real, agilizando el proceso de investigación. - Análisis Profundo: Utiliza algoritmos sofisticados para identificar patrones, tendencias y conocimientos dentro de los datos recopilados. - Informes Personalizados: Genera informes detallados y adaptados basados en los datos analizados, atendiendo a las necesidades específicas del usuario. - Plantillas Predefinidas: Ofrece plantillas para consultas de búsqueda para proporcionar conocimientos específicos, asegurando que los informes sean tanto precisos como informativos. - Modelo de Pago por Uso: Emplea un sistema basado en tokens, permitiendo un acceso flexible y basado en el uso a las funciones de la plataforma. - Integración de Datos: Permite a los usuarios integrar y analizar de manera segura sus datos propios junto con los datos obtenidos para un análisis integral. Valor Principal y Soluciones para el Usuario: Profundo aborda los desafíos de la investigación manual que consume tiempo y es propensa a errores al automatizar componentes críticos del flujo de trabajo de investigación. Sirve a una base de usuarios diversa, incluidos individuos, académicos y profesionales de la industria, facilitando: - Aprendizaje Acelerado: Acelera el proceso de investigación, permitiendo a los usuarios adquirir y procesar información rápidamente. - Mayor Precisión: Reduce los errores humanos a través del análisis impulsado por IA, lo que lleva a resultados más confiables. - Experiencia Amigable para el Usuario: Proporciona una interfaz intuitiva que se integra perfectamente con las herramientas existentes, haciéndola accesible tanto para principiantes como para expertos. Al automatizar las tareas relacionadas con los datos, Profundo empodera a los usuarios para concentrarse en el pensamiento crítico y la toma de decisiones informadas, ahorrando tiempo y recursos en última instancia.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Profundo](https://www.g2.com/es/sellers/profundo)
- **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. [Property AI](https://www.g2.com/es/products/property-ai/reviews)
  Property AI es una herramienta innovadora diseñada para simplificar la inversión en propiedades proporcionando un análisis de datos preciso y conocimientos prácticos. Al ingresar detalles clave de la propiedad como precio, ubicación y comodidades, los usuarios reciben evaluaciones instantáneas sobre el potencial de alquiler, el retorno de la inversión (ROI) y las tasas de ocupación. La plataforma también ofrece asesoramiento personalizado para mejorar el valor de la propiedad y maximizar los rendimientos de la inversión, convirtiéndola en un recurso esencial para los inversores inmobiliarios que buscan optimizar sus carteras. Características Clave: - Evaluación de Propiedades: Análisis detallado del valor de la propiedad y su rentabilidad potencial. - Perspectivas de Inversión: Información sobre períodos de recuperación, costos de alquiler y ROI. - Consejos de Mercado: Recomendaciones personalizadas para mejorar el valor y la rentabilidad de la propiedad. - Informes Detallados: Informes comprensivos sobre el análisis de propiedades y el potencial de inversión. El valor principal de Property AI radica en su capacidad para eliminar las conjeturas de las decisiones de inversión en propiedades. Al aprovechar el análisis de datos automatizado, empodera a los usuarios para tomar decisiones informadas, mejorando así sus resultados de inversión y maximizando los rendimientos de alquiler.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Property AI](https://www.g2.com/es/sellers/property-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®)



### 21. [Prosperse - Stock Scanner](https://www.g2.com/es/products/prosperse-stock-scanner/reviews)
  El Filtro de Acciones de Prosperse es una herramienta poderosa y personalizable diseñada para agilizar el proceso de selección de acciones para comerciantes e inversores. Al permitir a los usuarios crear escáneres personalizados, facilita la identificación eficiente de acciones que cumplen con criterios técnicos y fundamentales específicos, mejorando así la toma de decisiones y el rendimiento en el comercio. Características y Funcionalidad Clave: - Escáneres Personalizables: Utiliza un creador de estrategias sin código para crear escáneres adaptados a cualquier condición técnica o fundamental imaginable. - Ejecución en Tiempo Real: Aprovecha la tecnología de escaneo en vivo para identificar instantáneamente acciones que se alinean con tus criterios de selección. - Cribado Automático en Segundo Plano: Los escáneres funcionan continuamente en segundo plano, proporcionando notificaciones en tiempo real cuando se encuentran resultados. - Capacidades de Prueba Retrospectiva: Prueba tus escáneres contra datos históricos para evaluar y refinar estrategias sin interrumpir los escaneos activos. - Panel Todo en Uno: Gestiona gráficos, resultados de escaneo, listas de seguimiento y posiciones en vivo en una interfaz centralizada, ofreciendo información en tiempo real sobre tu cartera. Valor Principal y Soluciones para el Usuario: El Filtro de Acciones de Prosperse aborda el desafío de identificar eficientemente oportunidades de inversión en un mercado vasto. Al automatizar el proceso de escaneo y proporcionar alertas en tiempo real, ahorra a los usuarios un tiempo y esfuerzo significativos. La naturaleza personalizable de la herramienta asegura que tanto los comerciantes novatos como los experimentados puedan adaptarla a sus estrategias únicas, llevando a decisiones más informadas y mejores resultados en el comercio.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Prosperse](https://www.g2.com/es/sellers/prosperse)
- **Año de fundación:** 2022
- **Ubicación de la sede:** N/A
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/prosperseapp/ (1 empleados en LinkedIn®)



### 22. [Protai](https://www.g2.com/es/products/protai/reviews)
  Protai es una startup de descubrimiento de fármacos impulsada por IA que integra la proteómica profunda con el aprendizaje automático para revolucionar el desarrollo de nuevas terapias. Al analizar las proteínas en sus estados nativos, Protai busca transformar el tratamiento de enfermedades identificando impulsores únicos de enfermedades y desarrollando estrategias innovadoras para terapias revolucionarias y mejores resultados para los pacientes. Características y Funcionalidades Clave: - Plataforma AIMS™: El motor de descubrimiento de fármacos patentado de Protai combina datos de proteómica estructural y funcional de espectrometría de masas con IA para descubrir nuevos mecanismos de fármacos e identificar candidatos a fármacos de clase mundial. - Redefinición de Objetivos: La plataforma mapea estados proteicos específicos de enfermedades para definir mecanismos de acción precisos y específicos del contexto, permitiendo la inhibición selectiva de actividades relevantes para la enfermedad mientras se preservan funciones beneficiosas. - Modelado Estructural: Utilizando técnicas de proteómica estructural como la espectrometría de masas de entrecruzamiento (XL-MS) y el intercambio de hidrógeno-deuterio en espectrometría de masas (HDX-MS), AIMS™ determina conformaciones proteicas específicas de enfermedades. Estas se modelan luego usando IA estructural para identificar bolsillos adecuados para el diseño de fármacos dirigidos. - Diseño Computacional de Fármacos: La plataforma facilita el descubrimiento de moduladores para objetivos redefinidos en oncología e inmunología, acelerando el desarrollo de medicamentos de precisión. Valor Principal y Problema Resuelto: Protai aborda los desafíos en el descubrimiento de fármacos proporcionando una comprensión integral de las redes de proteínas y sus interacciones dinámicas en la salud y la enfermedad. Este enfoque permite la identificación de impulsores únicos de enfermedades y el desarrollo de terapias dirigidas, lo que lleva a tratamientos más efectivos y mejores resultados para los pacientes. Al integrar la proteómica con IA, Protai mejora la precisión y eficiencia del descubrimiento de fármacos, reduciendo el tiempo y costo asociados con llevar nuevos medicamentos al mercado.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Protai](https://www.g2.com/es/sellers/protai)
- **Año de fundación:** 2021
- **Ubicación de la sede:** Tel Aviv, IL
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/protai-bio (27 empleados en LinkedIn®)



### 23. [Provectus](https://www.g2.com/es/products/provectus-provectus/reviews)
  Provectus es una consultoría y proveedor de soluciones de Inteligencia Artificial (IA) dedicado a ayudar a las empresas a alcanzar sus objetivos a través de la integración de IA. Al ofrecer soluciones de IA personalizadas, Provectus permite a las organizaciones reinventar sus operaciones e impulsar la innovación. Características y Funcionalidades Clave: - Enfoque de Casos de Uso: Empodera a las empresas para implementar casos de uso impulsados por IA, ofreciendo resultados rápidos y accionables. - Enfoque de Plataforma: Establece una base integral para preparar a las empresas para la transformación de IA. - Sin Tarifas de Licencia: Proporciona soluciones sin acuerdos de propiedad intelectual restrictivos. - Despliegue en la Nube: Ofrece soluciones de IA desplegables en el entorno de nube del cliente, asegurando acceso instantáneo para los usuarios empresariales. - Arquitectura Abierta y Certificada: Utiliza código fuente y arquitectura abiertos y certificados, eliminando cajas negras y tarifas de licencia. - Independiente del Proveedor: Emplea soluciones nativas de la nube que minimizan el costo total de propiedad sin dependencia de proveedores. - Soluciones Llave en Mano: Gestiona la estrategia, arquitectura e implementación sin etiquetado blanco o subcontratación. - Consultoría y Personalización de IA: Incluye integración de soluciones, entrega y capacitación para que los equipos técnicos utilicen y modifiquen las soluciones de manera efectiva. Valor Principal y Problema Resuelto: Provectus aborda el desafío de integrar la IA en las operaciones empresariales ofreciendo soluciones personalizadas que se alinean con objetivos únicos y capacidades técnicas. Al eliminar tarifas de licencia, proporcionar arquitecturas abiertas y asegurar despliegues independientes del proveedor, Provectus empodera a las organizaciones para adoptar tecnologías de IA sin problemas, impulsando la innovación y logrando resultados empresariales medibles.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Provectus](https://www.g2.com/es/sellers/provectus-5625d395-7af1-463c-8be1-b2b5329cfaad)
- **Año de fundación:** 2010
- **Ubicación de la sede:** Palo Alto, CA
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/provectus-it-inc/ (570 empleados en LinkedIn®)



### 24. [PROWLER.io](https://www.g2.com/es/products/prowler-io/reviews)
  PROWLER.io es una empresa de inteligencia artificial con sede en Cambridge, Reino Unido. Desarrollamos herramientas que ayudan a las personas a tomar mejores decisiones empresariales.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [prowler.io](https://www.g2.com/es/sellers/prowler-io)
- **Año de fundación:** 2016
- **Ubicación de la sede:** Cambridge, GB
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/secondmind-ai (68 empleados en LinkedIn®)



### 25. [Prudentia Sciences](https://www.g2.com/es/products/prudentia-sciences/reviews)
  Prudentia Sciences ofrece soluciones avanzadas de análisis de datos diseñadas para empoderar a las empresas con información procesable. Su plataforma integra algoritmos de aprendizaje automático de vanguardia e inteligencia artificial para procesar conjuntos de datos complejos, permitiendo a las organizaciones tomar decisiones informadas y optimizar operaciones. Al transformar datos en bruto en patrones significativos, Prudentia Sciences ayuda a los clientes a mejorar la eficiencia, reducir costos e impulsar la innovación. Características y Funcionalidad Clave: - Análisis de Datos Avanzado: Utiliza algoritmos sofisticados para analizar grandes y complejos conjuntos de datos, descubriendo patrones y tendencias ocultas. - Integración de Aprendizaje Automático: Emplea modelos de aprendizaje automático para predecir resultados y automatizar procesos de toma de decisiones. - Tableros Personalizables: Ofrece tableros interactivos que pueden adaptarse a necesidades específicas del negocio, proporcionando información en tiempo real. - Soluciones Escalables: Diseñadas para manejar datos de diversas fuentes y escalas, acomodando empresas de todos los tamaños. - Seguridad de Datos: Implementa medidas de seguridad robustas para asegurar la confidencialidad e integridad de los datos del cliente. Valor y Soluciones Principales: Prudentia Sciences aborda el desafío de la sobrecarga de datos ofreciendo herramientas que destilan grandes cantidades de información en conocimientos procesables. Esto empodera a las empresas para tomar decisiones basadas en datos, mejorar la eficiencia operativa y obtener una ventaja competitiva en sus respectivas industrias.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Prudentia Sciences](https://www.g2.com/es/sellers/prudentia-sciences)
- **Año de fundación:** 2023
- **Ubicación de la sede:** Cambridge, US
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/prudentiasciences (15 empleados en LinkedIn®)





## Parent Category

[Software de Inteligencia Artificial](https://www.g2.com/es/categories/artificial-intelligence)



## Related Categories

- [Software de Análisis Predictivo](https://www.g2.com/es/categories/predictive-analytics)
- [Plataformas de Análisis](https://www.g2.com/es/categories/analytics-platforms)
- [Plataformas de MLOps](https://www.g2.com/es/categories/mlops-platforms)



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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.