# 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 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.





## Category Overview

**Total Products under this Category:** 743


## Trust & Credibility Stats

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

- 30 Analistas y Expertos en Datos
- 12,700+ Reseñas auténticas
- 743+ 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:** [Vertex AI](https://www.g2.com/es/products/google-vertex-ai/reviews)
- **Mejor Desempeño:** [Hex](https://www.g2.com/es/products/hex-tech-hex/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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### 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. [Rewin](https://www.g2.com/es/products/rewin/reviews)
  Rewin es una plataforma impulsada por inteligencia artificial diseñada para mejorar las operaciones comerciales mediante la automatización de procesos complejos y la provisión de información procesable. Aprovecha algoritmos avanzados de aprendizaje automático para analizar datos, predecir tendencias y optimizar la toma de decisiones, permitiendo a las organizaciones mejorar la eficiencia y fomentar el crecimiento. Características y Funcionalidad Clave: - Automatización de Procesos: Simplifica tareas repetitivas, reduciendo el esfuerzo manual y minimizando errores. - Análisis Predictivo: Utiliza el análisis de datos para prever tendencias e informar decisiones estratégicas. - Flujos de Trabajo Personalizables: Ofrece flujos de trabajo adaptables a las necesidades específicas del negocio. - Monitoreo en Tiempo Real: Proporciona supervisión continua de las operaciones para obtener información inmediata. - Escalabilidad: Diseñado para crecer con la organización, acomodando el aumento de datos y complejidad. Valor y Soluciones Principales: Rewin aborda el desafío de gestionar procesos comerciales complejos automatizando tareas y proporcionando información predictiva. Esto conduce a un aumento de la eficiencia operativa, reducción de costos y una toma de decisiones más informada, impulsando en última instancia el crecimiento y la competitividad del negocio.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Rewin AI](https://www.g2.com/es/sellers/rewin-ai)
- **Año de fundación:** 2019
- **Ubicación de la sede:** Chennai , IN
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/rewin-health/ (24 empleados en LinkedIn®)



  ### 2. [Rich AI](https://www.g2.com/es/products/rich-ai/reviews)
  Rich AI es una plataforma de inteligencia artificial avanzada diseñada para mejorar las operaciones empresariales mediante la automatización de tareas complejas y la provisión de análisis perspicaces. Aprovecha algoritmos de aprendizaje automático para procesar grandes conjuntos de datos, permitiendo a las organizaciones tomar decisiones basadas en datos de manera eficiente. Características y Funcionalidad Clave: - Procesamiento de Datos: Maneja grandes cantidades de datos, transformando información en bruto en conocimientos accionables. - Automatización: Automatiza tareas repetitivas y que consumen mucho tiempo, aumentando la eficiencia operativa. - Análisis Predictivo: Utiliza modelos predictivos para pronosticar tendencias y resultados, ayudando en la planificación estratégica. - Soluciones Personalizables: Ofrece soluciones de IA adaptadas para satisfacer necesidades empresariales específicas en diversas industrias. Valor Principal y Problema Resuelto: Rich AI aborda el desafío de gestionar e interpretar grandes conjuntos de datos proporcionando herramientas que automatizan el análisis de datos y generan conocimientos predictivos. Esto empodera a las empresas para tomar decisiones informadas, optimizar procesos y mantenerse competitivas en sus respectivos mercados.




**Seller Details:**

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



  ### 3. [RICOS](https://www.g2.com/es/products/ricos/reviews)
  RICOS es una empresa tecnológica que optimiza los procesos de fabricación utilizando tecnologías de IA, simulación y computación de alto rendimiento.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [RICOS](https://www.g2.com/es/sellers/ricos)
- **Año de fundación:** 2006
- **Ubicación de la sede:** Chiyoda, JP
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/kkricos/ (21 empleados en LinkedIn®)



  ### 4. [Rnv.ai](https://www.g2.com/es/products/rnv-ai/reviews)
  Rnv.ai es una plataforma avanzada impulsada por inteligencia artificial diseñada para revolucionar la forma en que las empresas manejan el análisis de datos y los procesos de toma de decisiones. Al aprovechar algoritmos de aprendizaje automático de vanguardia, Rnv.ai permite a las organizaciones extraer información significativa de grandes conjuntos de datos, facilitando decisiones estratégicas informadas y eficiencias operativas. Características y Funcionalidades Clave: - Procesamiento de Datos Automatizado: Rnv.ai agiliza la ingestión y limpieza de datos, reduciendo el esfuerzo manual y minimizando errores. - Análisis Predictivo: Utiliza modelos sofisticados para pronosticar tendencias y resultados, ayudando en estrategias empresariales proactivas. - Paneles Personalizables: Ofrece interfaces intuitivas para visualizar datos, permitiendo a los usuarios adaptar informes a sus necesidades específicas. - Capacidades de Integración: Se conecta sin problemas con herramientas y bases de datos empresariales existentes, asegurando un ecosistema de datos cohesivo. - Escalabilidad: Diseñado para manejar necesidades de datos de diferentes tamaños, desde pequeñas empresas hasta grandes corporaciones. Valor Principal y Soluciones Proporcionadas: Rnv.ai aborda el desafío común de la sobrecarga de datos transformando la información en bruto en conocimientos accionables. Empodera a las empresas para tomar decisiones basadas en datos de manera rápida, mejorando la productividad y la ventaja competitiva. Al automatizar tareas analíticas complejas, Rnv.ai reduce la dependencia de personal especializado, lo que lleva a ahorros de costos y eficiencia operativa. Su interfaz fácil de usar asegura la accesibilidad para usuarios con diferentes niveles de experiencia técnica, democratizando el análisis de datos en toda la organización.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Rnv.ai](https://www.g2.com/es/sellers/rnv-ai)
- **Año de fundación:** 2020
- **Ubicación de la sede:** İstanbul, TR
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/rnv-analytics/ (26 empleados en LinkedIn®)



  ### 5. [Roboto AI](https://www.g2.com/es/products/roboto-ai/reviews)
  Roboto AI es una plataforma de análisis integral diseñada para optimizar la gestión, el procesamiento y el análisis de datos complejos de robótica. Permite a los equipos de robótica manejar eficientemente grandes registros multimodales, transformando datos en bruto en información procesable que mejora el desarrollo y la implementación de sistemas robóticos seguros y confiables. Características y Funcionalidades Clave: - Gestión de Datos: Organiza y recupera registros de robótica creando conjuntos de datos, añadiendo metadatos y compartiendo información dentro de los equipos. - Procesamiento Automatizado: Utiliza acciones para procesar y analizar registros, automatizar revisiones y generar informes personalizados. - Anotación de Eventos: Destaca momentos críticos en los datos de robótica, como anomalías u obstáculos, creando eventos manualmente o generándolos automáticamente. - Búsqueda Avanzada: Emplea consultas multimodales potentes para encontrar puntos de datos específicos, descubrir patrones e identificar casos límite. - Herramientas de Visualización: Visualiza datos de diversos formatos de registro, incluidos ROS, PX4 y formatos personalizados, para obtener una comprensión más profunda. - Acceso a SDK y CLI: Interactúa programáticamente con Roboto a través del SDK de Python y CLI, facilitando la integración con herramientas y flujos de trabajo existentes. Valor Principal y Problema Resuelto: Roboto AI aborda los desafíos asociados con la gestión y el análisis de las vastas cantidades de datos complejos generados por sistemas robóticos. Al proporcionar herramientas para la organización eficiente de datos, el procesamiento automatizado y el análisis perspicaz, Roboto AI empodera a los equipos de robótica para acelerar los ciclos de desarrollo, mejorar la fiabilidad del sistema y escalar operaciones de manera efectiva. Esto conduce a una identificación más rápida de problemas, un monitoreo de rendimiento mejorado y una toma de decisiones más informada a lo largo del ciclo de desarrollo de la robótica.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Roboto AI](https://www.g2.com/es/sellers/roboto-ai)
- **Año de fundación:** 2022
- **Ubicación de la sede:** Seattle, US
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/robotoai (11 empleados en LinkedIn®)



  ### 6. [RocketML Text Region Detection](https://www.g2.com/es/products/rocketml-text-region-detection/reviews)
  RocketML es un motor computacional súper rápido para el aprendizaje automático. Diseñado para científicos e ingenieros, RocketML escala modelos de aprendizaje automático sin límites. Si tienes un gran equipo de ciencia de datos/analítica, RocketML reducirá tu tiempo de ciclo y los costos de personal y hardware.


  **Average Rating:** 3.5/5.0
  **Total Reviews:** 1


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [RocketML](https://www.g2.com/es/sellers/rocketml-2a55c055-a259-4b7b-8d56-194576c2dc31)
- **Año de fundación:** 2017
- **Ubicación de la sede:** Beaverton, US
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/rocketml (8 empleados en LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 100% Empresa


  ### 7. [RootCause.ai](https://www.g2.com/es/products/rootcause-ai/reviews)
  RootCause.ai es una plataforma de IA causal que explica por qué cambian los resultados y cómo influir en ellos. Ingiere datos empresariales desordenados y de múltiples fuentes, descubre los verdaderos impulsores del rendimiento y permite a los equipos realizar simulaciones de "qué pasaría si" antes de comprometerse con decisiones. El resultado es un análisis más rápido, compensaciones más claras y decisiones que puedes defender. El análisis causal tradicional ha estado restringido a equipos especializados, largos proyectos de ingeniería de datos y grandes presupuestos. RootCause.ai elimina esas barreras con un enfoque generalizado que funciona directamente sobre los datos en bruto dondequiera que se encuentren.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [RootCause.ai](https://www.g2.com/es/sellers/rootcause-ai)
- **Año de fundación:** 2024
- **Ubicación de la sede:** San Francisco, US
- **Página de LinkedIn®:** https://linkedin.com/company/perceptura/ (7 empleados en LinkedIn®)



  ### 8. [RunLve](https://www.g2.com/es/products/runlve/reviews)
  Fundamos RunLve en 2022 por la necesidad de llevar Python al análisis de datos empresariales. Desde 2012, el uso de Python ha explotado, convirtiéndose en el lenguaje de programación más popular en la actualidad. RunLve cuenta actualmente con más de 9,000 empleados a tiempo completo en todo el mundo y atiende con orgullo a más de 40 millones de usuarios.




**Seller Details:**

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



  ### 9. [S5 Stratos](https://www.g2.com/es/products/s5-stratos/reviews)
  S5 Stratos es una plataforma impulsada por inteligencia artificial diseñada para revolucionar la comercialización en el sector minorista y de bienes de consumo empaquetados (CPG). Al integrar ciencia de datos avanzada, optimiza la planificación de surtidos, la planificación financiera de mercancías y las estrategias de asignación, permitiendo a las empresas agilizar procesos y mejorar la rentabilidad. S5 Stratos empodera a los minoristas para tomar decisiones informadas al proporcionar información procesable y fomentar una integración omnicanal sin fisuras. Características y Funcionalidad Clave: - Ciencia de Datos Integrada: Incorpora algoritmos avanzados en flujos de trabajo fáciles de usar, permitiendo a los usuarios acceder, entender y actuar rápidamente sobre las ideas. - Motores de Recomendación: Ofrece estrategias procesables para el crecimiento futuro al analizar grandes conjuntos de datos y sugerir acciones óptimas. - Visibilidad Integral de Inventario Omnicanal: Proporciona una vista sincronizada del inventario a través de todos los canales, mejorando el servicio al cliente y la eficiencia operativa. - Gestión Completa del Ciclo de Vida del Producto: Gestiona los productos desde la introducción hasta la reducción de precios, maximizando la rentabilidad y minimizando el desperdicio. - Interfaz Amigable para el Usuario: Diseñada para usuarios de todos los niveles de habilidad para acceder y actuar fácilmente sobre las ideas de datos. Valor Principal y Soluciones Proporcionadas: S5 Stratos aborda las complejidades del comercio minorista moderno al ofrecer una visión centrada en el consumidor del inventario y las ofertas de productos a través de todos los canales. Permite a los minoristas entender las preferencias y patrones de compra de los clientes, asegurando que las ofertas de productos sean relevantes, intencionales y rentables. Al agilizar los procesos y mejorar la agilidad organizacional, S5 Stratos empodera a las empresas para tomar mejores decisiones más rápido, mejorando en última instancia la satisfacción del cliente y fomentando el crecimiento.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [S5 Stratos](https://www.g2.com/es/sellers/s5-stratos)
- **Año de fundación:** 2013
- **Ubicación de la sede:** Dallas, US
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/s5-stratos (24 empleados en LinkedIn®)



  ### 10. [SandLogic](https://www.g2.com/es/products/sandlogic/reviews)
  SandLogic (SL) es una empresa de inteligencia artificial de pila completa que ofrece plataformas LCNC para desarrollar aplicaciones de aprendizaje profundo para ejecutarse en dispositivos Edge.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [SandLogic Technologies](https://www.g2.com/es/sellers/sandlogic-technologies)
- **Año de fundación:** 2018
- **Ubicación de la sede:** Bengaluru, IN
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/sandlogic/ (92 empleados en LinkedIn®)



  ### 11. [SapientAI](https://www.g2.com/es/products/sapientai/reviews)
  Sophelio, anteriormente conocido como SapientAI, es una empresa de inteligencia artificial y aprendizaje automático con sede en Austin, Texas, especializada en desarrollar sistemas de datos escalables y listos para producción para dominios científicos e industriales complejos. La empresa se centra en crear sistemas basados en señales y dirigidos por la procedencia que aseguran la reproducibilidad, interpretabilidad y confianza operativa en entornos donde estos factores son críticos. Características y Funcionalidades Clave: - Etiquetador de Fusión de Datos (dFL): La plataforma principal de Sophelio, dFL, está diseñada para armonizar, etiquetar y exportar datos complejos de series temporales multimodales con plena procedencia. Ofrece tuberías DSP visuales, autoetiquetado potenciado por Python y exportaciones compatibles con esquemas, permitiendo a los usuarios transformar señales en bruto en activos listos para el aprendizaje automático de manera eficiente. - Soluciones Avanzadas de Series Temporales: La empresa proporciona herramientas que permiten a los usuarios descubrir los impulsores clave detrás de sus datos, visualizar patrones complejos y predecir con confianza resultados futuros. Estas soluciones empoderan a las organizaciones para anticipar desafíos y optimizar operaciones para una máxima eficiencia. - Integración de IA y Aprendizaje Automático: Sophelio integra sin problemas soluciones de IA en sistemas existentes a través de interfaces gráficas de usuario, APIs personalizadas o bibliotecas de backend, entregando resultados rápidos mientras ahorra tiempo y esfuerzo. Valor y Soluciones Principales: Sophelio aborda los desafíos de gestionar y analizar datos de sensores complejos y de alto riesgo proporcionando herramientas que aseguran flujos de trabajo de datos rigurosos, reproducibles y confiables. Sus soluciones permiten a las organizaciones transformar grandes conjuntos de datos heterogéneos en inteligencia accionable, cerrando la brecha entre datos en bruto y sistemas de aprendizaje automático desplegables en entornos del mundo real. Al centrarse en el análisis basado en señales y la armonización de datos, Sophelio empodera a industrias como la manufactura avanzada, robótica, energía e investigación científica para tomar decisiones basadas en datos con confianza.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [SapientAI](https://www.g2.com/es/sellers/sapientai)
- **Año de fundación:** 2020
- **Ubicación de la sede:** Austin, US
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/sophelio (8 empleados en LinkedIn®)



  ### 12. [Sapientml](https://www.g2.com/es/products/sapientml/reviews)
  SapientML es una tecnología avanzada de AutoML diseñada para agilizar la creación de modelos de IA de alta calidad aprendiendo de conjuntos de datos existentes y sus correspondientes flujos de trabajo elaborados por humanos. Al analizar un corpus de soluciones previas, SapientML genera de manera eficiente flujos de trabajo de aprendizaje automático optimizados, adaptados a nuevas tareas predictivas, reduciendo significativamente el tiempo y la experiencia necesarios para el desarrollo de modelos. Características Clave: - Alta Velocidad: SapientML acelera la generación de modelos de IA evaluando solo los flujos de trabajo de aprendizaje automático más plausibles, evitando búsquedas exhaustivas y, por lo tanto, acelerando el proceso de desarrollo. - Transparencia: La plataforma proporciona programas de aprendizaje automático claros y comprensibles, completos con explicaciones, lo que permite a los usuarios comprender fácilmente la construcción y funcionalidad de los modelos de IA generados. - Alta Precisión: Aprovechando el conocimiento de programas exitosos previos, SapientML predice y construye modelos de IA altamente precisos, asegurando un rendimiento confiable en diversas tareas predictivas. Valor Principal: SapientML aborda los desafíos del desarrollo de modelos de IA que consume mucho tiempo y es complejo, automatizando la síntesis de flujos de trabajo de aprendizaje automático. Empodera a los usuarios para construir rápidamente modelos de IA transparentes y precisos sin la necesidad de una intervención manual extensa o un conocimiento profundo en aprendizaje automático, democratizando así el acceso a capacidades avanzadas de IA.




**Seller Details:**

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



  ### 13. [SAVVI AI](https://www.g2.com/es/products/savvi-ai/reviews)
  SAVVI AI es una herramienta de aprendizaje automático de bajo código y de extremo a extremo, que permite a los equipos crear productos que aprenden de manera rápida y sencilla.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [SAVVI AI](https://www.g2.com/es/sellers/savvi-ai)
- **Ubicación de la sede:** Chicago, US
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/savviai/ (13 empleados en LinkedIn®)



  ### 14. [Saydata](https://www.g2.com/es/products/saydata/reviews)
  SayData es una plataforma impulsada por IA diseñada para mejorar las operaciones comerciales proporcionando análisis de datos inteligentes y perspectivas. Ofrece un conjunto de herramientas que permiten a las organizaciones automatizar el procesamiento de datos, generar informes accionables y tomar decisiones informadas de manera eficiente. Características y Funcionalidades Clave: - Procesamiento de Datos Automatizado: SayData agiliza la ingestión y transformación de datos, reduciendo el esfuerzo manual y minimizando errores. - Análisis Avanzado: La plataforma emplea algoritmos de aprendizaje automático para descubrir patrones y tendencias dentro de los conjuntos de datos, ofreciendo perspectivas predictivas. - Tableros Personalizables: Los usuarios pueden crear tableros interactivos adaptados a sus necesidades específicas, facilitando el monitoreo y la generación de informes en tiempo real. - Capacidades de Integración: SayData se integra sin problemas con diversas fuentes de datos y aplicaciones de terceros, asegurando un ecosistema de datos cohesivo. Valor Principal y Soluciones para el Usuario: SayData aborda el desafío de gestionar e interpretar grandes volúmenes de datos automatizando los procesos analíticos. Esto permite a las empresas tomar decisiones basadas en datos rápidamente, mejorando la eficiencia operativa y la ventaja competitiva. Al reducir la dependencia del manejo manual de datos, SayData minimiza errores y libera recursos valiosos, permitiendo a los equipos centrarse en iniciativas estratégicas.




**Seller Details:**

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



  ### 15. [Scaledinference](https://www.g2.com/es/products/scaledinference/reviews)
  Scaled Inference es una empresa de inteligencia artificial que ofrece servicios de IA basados en la nube diseñados para mejorar los procesos empresariales y la toma de decisiones. Fundada en 2014 por Olcan Sercinoglu y Dmitry Lepikhin, ambos exmiembros de Google Brain, la empresa proporciona una plataforma que permite a los usuarios integrar capacidades avanzadas de aprendizaje automático en sus aplicaciones sin requerir un conocimiento extenso en IA. Características y Funcionalidades Clave: - API de Reconocimiento de Patrones: Analiza los datos introducidos por el usuario para identificar patrones y variaciones, facilitando la obtención de información sobre conjuntos de datos complejos. - API de Análisis de Respuestas de Usuarios: Evalúa cómo responden los usuarios a las preguntas, ayudando en la interpretación de encuestas y comentarios de clientes. - API de Clasificación de Productos: Utiliza las capacidades de la plataforma para clasificar productos de manera efectiva, mejorando los sistemas de recomendación. Valor Principal y Soluciones para el Usuario: La plataforma de Scaled Inference democratiza el acceso a herramientas de IA sofisticadas, permitiendo a las empresas implementar soluciones de aprendizaje automático sin la necesidad de un conocimiento técnico profundo. Al ofrecer APIs que se centran en el reconocimiento de patrones, el análisis de respuestas de usuarios y la clasificación de productos, la empresa empodera a las organizaciones para optimizar sus operaciones, mejorar el compromiso con los clientes y fomentar el crecimiento a través de decisiones basadas en datos.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Scaled Inference](https://www.g2.com/es/sellers/scaled-inference-11bc42ac-e967-4f02-9b12-2b309cb61d68)
- **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. [Scinapse.AI](https://www.g2.com/es/products/scinapse-ai/reviews)
  Scinapse.AI es una consultoría de ciencia de datos fundada por el Dr. Nas Mouti, dedicada a hacer accesibles las tecnologías avanzadas de ciencia de datos e inteligencia artificial a pequeñas y medianas empresas. Al aprovechar algoritmos de vanguardia, Scinapse.AI empodera a las organizaciones para lograr sus objetivos comerciales de manera más eficiente y precisa, mejorando en última instancia sus resultados. La empresa ofrece una suite completa de servicios, que incluye aprendizaje automático para marketing, visualización de datos a través de paneles interactivos, análisis de sentimiento y reputación, soluciones de almacenamiento en la nube seguras, pronósticos futuros, minería de datos, desarrollo de software de código abierto y consultoría de gestión de datos. Con experiencia que abarca análisis de datos, aprendizaje automático, tecnologías en la nube, procesamiento de lenguaje natural, análisis de series temporales y visualización de datos, Scinapse.AI proporciona soluciones personalizadas para abordar desafíos comerciales complejos. Al transformar datos en bruto en información procesable, Scinapse.AI permite a las empresas tomar decisiones informadas, optimizar operaciones e impulsar el crecimiento. Características y Funcionalidades Clave: - Aprendizaje Automático para Marketing: Utiliza algoritmos para segmentación de clientes, predicción de abandono y modelado de valor de vida útil para mejorar las estrategias de marketing. - Paneles y Visualización: Crea gráficos interactivos en tiempo real que transmiten tendencias e información de datos de un vistazo. - Análisis de Sentimiento y Reputación: Emplea redes neuronales para evaluar reseñas en línea y menciones en redes sociales, estimando la reputación de la marca. - Bases de Datos y Almacenamiento en la Nube: Proporciona soluciones de almacenamiento en la nube seguras, escalables y rentables con facturación flexible. - Pronósticos y Proyecciones Futuras: Ofrece proyecciones de ventas precisas y otros pronósticos utilizando métodos avanzados de aprendizaje automático y series temporales. - Minería de Datos con IA: Desbloquea el valor de los datos acumulados, transformándolos en activos o productos funcionales. - Desarrollo de Software de Código Abierto: Desarrolla software de datos personalizado utilizando Python y JavaScript sin tarifas de licencia costosas. - Consultoría de Gestión de Datos: Ofrece asesoramiento estratégico sobre adquisición, procesamiento y modelado de datos para optimizar la utilización de datos. Valor y Soluciones Principales: Scinapse.AI aborda el desafío que enfrentan muchas pequeñas y medianas empresas al aprovechar el poder de la ciencia de datos y la inteligencia artificial. Al proporcionar soluciones accesibles y personalizadas, la empresa permite a las organizaciones transformar datos en bruto en información procesable, lo que lleva a la toma de decisiones informadas, operaciones optimizadas y crecimiento acelerado. Ya sea mejorando estrategias de marketing a través del aprendizaje automático, visualizando tendencias de datos mediante paneles interactivos o asegurando almacenamiento en la nube escalable, Scinapse.AI equipa a las empresas con las herramientas y la experiencia necesarias para navegar por las complejidades del panorama de datos moderno.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Scinapse.AI](https://www.g2.com/es/sellers/scinapse-ai)
- **Año de fundación:** 2019
- **Ubicación de la sede:** Asheville, US
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/sninapse/ (1 empleados en LinkedIn®)



  ### 17. [Screenpi](https://www.g2.com/es/products/screenpi/reviews)
  ScreenPipe es una herramienta de automatización de escritorio impulsada por IA diseñada para optimizar y mejorar los procesos empresariales mediante la automatización de tareas en diversas aplicaciones y sistemas. Al capturar datos de pantalla y audio de manera continua, ScreenPipe permite la creación de agentes de IA conscientes del contexto que operan localmente, garantizando la privacidad y seguridad de los datos. Construido con fiabilidad en mente, soporta múltiples plataformas, incluyendo Windows, macOS y Linux, y ofrece un entorno amigable para desarrolladores para integrar funcionalidades de IA en flujos de trabajo existentes. Características y Funcionalidades Clave: - Automatización de Procesos Documentales: Automatiza el manejo de documentos, la extracción de datos y los procesos de validación en numerosos puestos de trabajo, reduciendo el esfuerzo manual y los errores. - Servicios Mejorados al Cliente: Ofrece servicios de experiencia al cliente y de back-office más rápidos y precisos al automatizar tareas rutinarias. - Cumplimiento y Seguridad: Mantiene el cumplimiento normativo a través de procesos consistentes y sin errores y registros de auditoría completos. - Ventaja Competitiva: Aumenta la eficiencia operativa, permitiendo a las empresas ofrecer precios más competitivos mientras mejoran los márgenes de beneficio. - Soporte Multiplataforma: Opera sin problemas en Windows, macOS y Linux, asegurando una amplia compatibilidad. - Soporte Multidispositivo: Captura datos de múltiples monitores y dispositivos de audio para capacidades de automatización completas. - Sistema de Plugins (Pipes): Permite la creación y uso de plugins en Next.js, ejecutándose dentro de un entorno de ejecución aislado para extender la funcionalidad. Valor Principal y Problema Resuelto: ScreenPipe aborda el desafío de automatizar flujos de trabajo de escritorio complejos proporcionando una solución confiable impulsada por IA que opera localmente para garantizar la privacidad de los datos. Simplifica la automatización de tareas como la validación de documentos, el procesamiento de reclamaciones, el manejo de pagos, la incorporación de clientes, la gestión de contratos y la gestión de correspondencia. Al hacerlo, ScreenPipe mejora la eficiencia operativa, reduce los errores manuales y permite a las empresas escalar sus procesos de manera efectiva sin comprometer la seguridad o el cumplimiento.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [ScreenPipe](https://www.g2.com/es/sellers/screenpipe)
- **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. [SeeTree_AI](https://www.g2.com/es/products/seetree_ai/reviews)
  SeeTree es una plataforma de optimización agrícola impulsada por IA que proporciona inteligencia por árbol a los cultivadores, permitiendo un monitoreo y gestión precisos de la salud y productividad de los árboles. Al integrar datos de drones, aviones ligeros, satélites y sensores terrestres, SeeTree ofrece información integral sobre árboles individuales y grupos de árboles, facilitando la toma de decisiones basada en datos para mejorar las operaciones agrícolas. Características y Funcionalidad Clave: - eyePM (Manejo Integrado de Plagas): Utiliza detecciones impulsadas por IA y digitalización por árbol para transformar las operaciones de exploración y fumigación. Las características incluyen informes de exploración dinámicos, aplicación móvil para exploradores, monitoreo de trampas, gestión de inyecciones en árboles y planificación de inventario químico. - SeeYield: Optimiza los procesos de evaluación de rendimiento con herramientas como una calculadora de pronóstico de rendimiento, motor de muestreo inteligente de frutas, conteo y dimensionamiento de frutas basado en móvil, planificación de cosecha personalizada y seguimiento de operaciones de cosecha. - Gestión de Activos: Ofrece tecnología de gemelo digital para la gestión de inventarios, calculadoras de replantación, pedidos de viveros, informes de seguros y datos de secuestro de carbono, agilizando la gestión de recursos. - MapConnect: Proporciona operaciones GIS con mapeo de alta resolución, procesamiento de nubes de puntos LIDAR, parcelación de tierras, digitalización por árbol y API de medios para imágenes y vectores, haciendo que los datos GIS sean accionables. Valor Principal y Soluciones para el Usuario: SeeTree aborda los desafíos de las agroempresas modernas al ofrecer información detallada y accionable a nivel de árbol individual. Este enfoque granular permite a los agricultores: - Mejorar la Eficiencia Operativa: Al digitalizar la gestión de árboles, SeeTree aumenta el rendimiento de la mano de obra en un 20-30% y reduce los insumos químicos en un 10-20%, llevando a prácticas agrícolas más eficientes. - Mejorar el Rendimiento y la Productividad: Las ideas basadas en datos de la plataforma ayudan a identificar árboles con bajo rendimiento, optimizar la producción de frutas y aumentar el rendimiento general hasta en un 20%. - Reducir el Tiempo de Acción: Con monitoreo y reportes en tiempo real, los agricultores pueden reducir el tiempo para abordar problemas en un 50%, asegurando respuestas rápidas a problemas potenciales. Al transformar los métodos agrícolas tradicionales en operaciones impulsadas por inteligencia, SeeTree empodera a los cultivadores para tomar decisiones informadas, optimizar recursos y lograr un éxito agrícola sostenible.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [SeeTree Systems Ltd.](https://www.g2.com/es/sellers/seetree-systems-ltd)
- **Año de fundación:** 2017
- **Ubicación de la sede:** Tel Aviv, IL
- **Twitter:** @SeeTree_AI (437 seguidores en Twitter)
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/seetree/ (64 empleados en LinkedIn®)



  ### 19. [Segmentle](https://www.g2.com/es/products/segmentle/reviews)
  Segmentle es una solución de software innovadora diseñada para mejorar la segmentación y el análisis de datos para empresas que buscan optimizar sus estrategias de marketing. Al aprovechar algoritmos avanzados, Segmentle permite a los usuarios identificar y dirigirse a segmentos específicos de clientes, lo que lleva a campañas de marketing más personalizadas y efectivas. Características y Funcionalidades Clave: - Segmentación Avanzada de Datos: Utiliza algoritmos sofisticados para dividir los datos de clientes en segmentos significativos basados en varios criterios. - Interfaz Amigable: Ofrece una plataforma intuitiva que simplifica el proceso de análisis y segmentación de datos. - Capacidades de Integración: Se integra sin problemas con herramientas de CRM y marketing existentes para mejorar la eficiencia del flujo de trabajo. - Análisis en Tiempo Real: Proporciona información actualizada, permitiendo a las empresas tomar decisiones informadas de manera rápida. - Informes Personalizables: Genera informes detallados adaptados a las necesidades y objetivos específicos del negocio. Valor Principal y Soluciones Proporcionadas: Segmentle aborda el desafío de analizar eficazmente grandes cantidades de datos de clientes ofreciendo una solución simplificada para la segmentación. Esto permite a las empresas elaborar estrategias de marketing dirigidas, mejorar el compromiso del cliente y, en última instancia, aumentar las tasas de conversión. Al simplificar los procesos de datos complejos, Segmentle permite a las empresas centrarse en la toma de decisiones estratégicas y el crecimiento.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Segmentle](https://www.g2.com/es/sellers/segmentle)
- **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. [SelectPrism](https://www.g2.com/es/products/selectprism/reviews)
  Enterprise-grade AI Interviewing Platform for Intelligent Hiring




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Prismforce](https://www.g2.com/es/sellers/prismforce)
- **Año de fundación:** 2021
- **Ubicación de la sede:** Mumbai, IN
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/prismforce/?originalSubdomain=in (173 empleados en LinkedIn®)



  ### 21. [SensusQ](https://www.g2.com/es/products/sensusq/reviews)
  Software de toma de decisiones independiente del dominio que ofrece previsión y ahorro de tiempo y costos en todos los entornos.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [SensusQ](https://www.g2.com/es/sellers/sensusq)
- **Ubicación de la sede:** Tallinn, EE
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/sensusq (18 empleados en LinkedIn®)



  ### 22. [Sentenai](https://www.g2.com/es/products/sentenai/reviews)
  Sentenai es una plataforma basada en la nube diseñada para automatizar los procesos de ingeniería de datos para aplicaciones de aprendizaje automático y predictivas, particularmente dentro del dominio del Internet de las Cosas (IoT). Al integrar sistemas distribuidos con aprendizaje automático aplicado, Sentenai permite a las organizaciones gestionar y analizar eficientemente vastos flujos de datos de sensores, facilitando la toma de decisiones en tiempo real y la analítica predictiva. Características y Funcionalidades Clave: - Análisis de Datos Históricos: Utiliza repositorios de datos históricos para modelar comportamientos, entrenar redes neuronales profundas y construir árboles de decisión, ayudando a entender el rendimiento pasado y predecir resultados futuros. - Análisis Comparativo de Situaciones: Identifica nuevas tendencias, modela expectativas y rastrea el rendimiento a través del análisis comparativo, asistiendo en la planificación estratégica y la previsión. - Fusión de Datos Simplificada: Emplea la fusión de datos de múltiples fuentes para extraer inteligencia de datos en bruto sin la necesidad de complejas canalizaciones computacionales o procesamiento manual, simplificando la integración de datos. - Reconocimiento de Patrones de Comportamiento: Permite a los expertos codificar y compartir conocimientos como modelos de comportamiento comprensibles para los humanos, mejorando la colaboración del equipo y el intercambio de ideas. - Ingeniería de Datos Elástica: Ofrece inteligencia actualizada sin transformaciones unidireccionales, asegurando que los datos permanezcan flexibles y utilizables para necesidades futuras. - Despliegue Versátil: Capaz de recolectar y procesar datos desde el borde hasta la nube, permitiendo un seguimiento y análisis exhaustivo a través de redes completas. Valor Principal y Soluciones para el Usuario: Sentenai aborda los desafíos de gestionar y analizar extensos flujos de datos basados en eventos al automatizar las tareas de integración e ingeniería de datos. Esta automatización reduce el tiempo y los recursos tradicionalmente requeridos para la preparación de datos, permitiendo a los científicos de datos y a los tomadores de decisiones centrarse en derivar ideas accionables. Al proporcionar una vista unificada de diversas fuentes de datos, Sentenai mejora la conciencia situacional, apoya el mantenimiento predictivo y mejora la eficiencia operativa. Su capacidad para procesar y analizar datos en tiempo real asegura que las organizaciones puedan tomar decisiones informadas rápidamente, adaptándose a las condiciones cambiantes y optimizando el rendimiento.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Sentenai](https://www.g2.com/es/sellers/sentenai)
- **Año de fundación:** 2015
- **Ubicación de la sede:** Boston, US
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/sentenai/ (5 empleados en LinkedIn®)



  ### 23. [Shakudo](https://www.g2.com/es/products/shakudo/reviews)
  Shakudo garantiza la compatibilidad entre herramientas de datos, permitiendo a las empresas construir la mejor infraestructura de datos para sus necesidades. Con Shakudo puedes combinar tus herramientas de datos para crear una pila más confiable, eficiente y rentable que nunca.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 2


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Shakudo](https://www.g2.com/es/sellers/shakudo)
- **Año de fundación:** 2021
- **Ubicación de la sede:** Toronto, CA
- **Página de LinkedIn®:** https://ca.linkedin.com/company/shakudo (34 empleados en LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 50% Mediana Empresa, 50% Pequeña Empresa


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Conectividad (1 reviews)
- Acceso a datos (1 reviews)
- Integración de datos (1 reviews)
- Gestión de Datos (1 reviews)
- Canalización de datos (1 reviews)

**Cons:**

- Problemas de gestión de datos (1 reviews)
- Limitaciones de características (1 reviews)
- Faltan características (1 reviews)
- Falta de funcionalidad (1 reviews)
- Falta de herramientas (1 reviews)

  ### 24. [Sight Machine](https://www.g2.com/es/products/sight-machine/reviews)
  La Plataforma de Datos de Manufactura (MDP) de Sight Machine es una solución integral diseñada para transformar datos no estructurados de plantas en una base de datos estandarizada y analizada continuamente. Esta plataforma permite a los fabricantes obtener información en tiempo real en todos los activos, fuentes de datos y procesos, desde máquinas individuales hasta operaciones a nivel empresarial. Al proporcionar una vista unificada y actualizada dinámicamente de la producción, Sight Machine capacita a las partes interesadas para tomar decisiones informadas que mejoren la productividad, la calidad y la sostenibilidad. Características y Funcionalidades Clave: - Factory CONNECT: Conecta y unifica de manera segura todas las fuentes de datos de tecnología operativa (OT) dentro de las plantas, facilitando la integración de datos sin problemas. - Factory BUILD: Transforma datos diversos de plantas en una única base de información estandarizada, acomodando datos tardíos, faltantes y fuera de orden para asegurar un análisis continuo y preciso. - Factory ANALYZE: Ofrece un conjunto de herramientas de visualización, descubrimiento de datos, análisis y AI/ML que ayudan a operadores, ingenieros y líderes a monitorear y mejorar indicadores clave de rendimiento (KPIs) como el rendimiento, la calidad y el costo. - Integraciones: Proporciona SDKs flexibles, APIs abiertas y capacidades de integración para conectar datos de manufactura con otras aplicaciones empresariales, mejorando las mejoras operativas en toda la organización. Valor Principal y Problema Resuelto: Sight Machine aborda el desafío central en la transformación digital de la manufactura al convertir datos de planta crudos y no estructurados en información procesable. Esto permite a los fabricantes identificar las causas raíz de problemas de calidad y productividad, optimizar configuraciones de máquinas e implementar iniciativas de mejora continua. Al ofrecer visibilidad y análisis en tiempo real y a nivel de sistema, Sight Machine ayuda a los fabricantes a mejorar la eficiencia, reducir el tiempo de inactividad y lograr operaciones sostenibles.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Sight Machine](https://www.g2.com/es/sellers/sight-machine)
- **Año de fundación:** 2011
- **Ubicación de la sede:** San Francisco, CA
- **Twitter:** @sightmachine (1,133 seguidores en Twitter)
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/sight-machine/ (66 empleados en LinkedIn®)



  ### 25. [Signal](https://www.g2.com/es/products/seam-signal/reviews)
  Signal es una plataforma de datos impulsada por IA diseñada para equipos de Operaciones de Ingresos (RevOps), que permite la conexión, análisis y sincronización sin problemas de datos de varias herramientas dentro de un espacio de trabajo unificado. Al integrarse con almacenes de datos, bases de datos y aplicaciones de ingresos populares, Signal capacita a los equipos de operaciones y datos para acceder y gestionar datos de mercado de manera segura y eficiente. Características y Funcionalidades Clave: - Análisis de Datos Impulsado por IA: Utiliza herramientas nativas de IA para interpretar datos sin necesidad de programación, generando consultas, visuales y análisis a través de entradas en lenguaje natural. - Integraciones Completas: Conéctate rápidamente a una amplia gama de fuentes de datos, incluidos los principales almacenes, bases de datos y aplicaciones de ingresos, asegurando una visión holística de tu ecosistema de datos. - Interfaz Amigable para el Usuario: Proporciona a los equipos de negocio la capacidad de responder a sus propias preguntas utilizando capacidades de lenguaje natural a SQL, reduciendo la dependencia de los equipos de datos. - Seguridad y Cumplimiento de Datos: Asegura la protección de datos con cumplimiento SOC 2 Tipo II, ofreciendo un entorno seguro para todas las operaciones. Valor Principal y Problema Resuelto: Signal aborda el desafío de datos de mercado fragmentados e inaccesibles al ofrecer una plataforma centralizada que simplifica la gestión de datos para los equipos de RevOps. Al aprovechar la IA para automatizar el análisis de datos y proporcionar herramientas intuitivas para la interacción con los datos, Signal reduce el tiempo y la experiencia técnica necesarios para obtener información procesable. Esto conduce a una toma de decisiones más informada, una eficiencia operativa mejorada y un crecimiento acelerado de los ingresos.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Seam](https://www.g2.com/es/sellers/seam)
- **Ubicación de la sede:** San Francisco, US
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/seamai (17 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.