# Mejor Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático - Página 30 *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)* Las plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático (DSML) proporcionan herramientas para construir, desplegar y monitorear algoritmos de aprendizaje automático combinando datos con modelos inteligentes de toma de decisiones para apoyar soluciones empresariales. Estas plataformas pueden ofrecer algoritmos preconstruidos y flujos de trabajo visuales para usuarios no técnicos o requerir habilidades de desarrollo más avanzadas para la creación de modelos complejos. ### Capacidades Principales del Software de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático (DSML) Para calificar para la inclusión en la categoría de Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático (DSML), un producto debe: - Presentar una forma para que los desarrolladores conecten datos a algoritmos para que puedan aprender y adaptarse - Permitir a los usuarios crear algoritmos de aprendizaje automático y/o ofrecer algoritmos preconstruidos para usuarios novatos - Proporcionar una plataforma para desplegar IA a escala ### Cómo el Software DSML se Diferencia de Otras Herramientas Las plataformas DSML se diferencian de las ofertas tradicionales de plataforma como servicio (PaaS) al proporcionar funcionalidades específicas de aprendizaje automático, como algoritmos preconstruidos, flujos de trabajo de entrenamiento de modelos y características automatizadas que reducen la necesidad de una amplia experiencia en ciencia de datos. ### Perspectivas de G2 sobre el Software DSML Basado en las tendencias de categoría en G2, el valor del desarrollo de modelos simplificado, la facilidad de despliegue y las opciones que apoyan tanto a practicantes no técnicos como avanzados a través de interfaces visuales o flujos de trabajo basados en codificación. ## Best Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático At A Glance - **Líder:** [Vertex AI](https://www.g2.com/es/products/google-vertex-ai/reviews) - **Mejor Desempeño:** [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) --- **Sponsored** ### Hurree Hurree es una plataforma impulsada por IA que consolida todos tus datos de informes en un único centro de comando fácil de usar. Se conecta con más de 70 herramientas populares, brindándote una vista única y confiable del rendimiento en toda tu empresa. Con paneles totalmente personalizables, Hurree facilita a cualquier equipo el seguimiento de KPIs, el monitoreo de tendencias y la medición del éxito sin necesidad de habilidades técnicas. En el corazón de la plataforma está Riva, la asistente de IA integrada de Hurree. Riva no solo te muestra los números; los explica. Desde resúmenes instantáneos hasta perspectivas predictivas y recomendaciones accionables, Riva te ayuda a entender qué está sucediendo y qué hacer a continuación. Hurree está diseñado para equipos que desean mejor visibilidad, informes más claros y datos que realmente puedan usar, sin la complejidad. [Visitar el sitio web de la empresa](https://www.g2.com/es/external_clickthroughs/record?secure%5Bad_program%5D=ppc&secure%5Bad_slot%5D=category_product_list&secure%5Bcategory_id%5D=692&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=208&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=neighbor_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=620&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=1200745&secure%5Bresource_id%5D=692&secure%5Bresource_type%5D=Category&secure%5Bsource_type%5D=category_page&secure%5Bsource_url%5D=https%3A%2F%2Fwww.g2.com%2Fes%2Fcategories%2Fdata-science-and-machine-learning-platforms%3Fpage%3D30&secure%5Btoken%5D=7fe0410a18626af044c029c7885d6f252abbba02d1d0df28ff78040a452d3490&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fhubs.ly%2FQ042rp5S0&secure%5Burl_type%5D=custom_url) --- ## Top-Rated Products (Ranked by G2 Score) ### 1. [Welltrade](https://www.g2.com/es/products/welltrade/reviews) WellTrade AI es una plataforma avanzada de investigación de inversiones que aprovecha la inteligencia artificial para proporcionar recomendaciones claras y concisas de Compra, Venta o Mantenimiento para acciones y ETFs de EE. UU. Al analizar datos financieros en tiempo real, incluidos indicadores técnicos, métricas fundamentales y el sentimiento del mercado, WellTrade AI simplifica el proceso de toma de decisiones de inversión, haciéndolo accesible y sin estrés para inversores de todos los niveles de experiencia. Características y Funcionalidades Clave: - Análisis de Datos Integral: La plataforma evalúa una amplia gama de datos financieros, como indicadores técnicos (por ejemplo, SMA 50 y 200, MACD, RSI), fundamentos financieros (por ejemplo, capitalización de mercado, relación P/E, ingresos) e informes de ganancias, para ofrecer recomendaciones informadas. - Perspectivas Impulsadas por IA: Utilizando la tecnología de vanguardia de OpenAI, WellTrade AI procesa información financiera compleja rápidamente, proporcionando a los usuarios señales claras de Compra, Venta o Mantenimiento acompañadas de cinco razones concisas que respaldan cada decisión. - Interfaz Amigable para el Usuario: Diseñada para ser fácil de usar, la plataforma atiende a nuevos inversores, operadores activos, entusiastas de los datos y profesionales ocupados al ofrecer perspectivas claras sin la necesidad de un amplio conocimiento financiero. Valor Principal y Soluciones para el Usuario: WellTrade AI aborda los desafíos comunes que enfrentan los inversores, como la sobrecarga de información y la complejidad del análisis de datos financieros. Al ofrecer recomendaciones de inversión rápidas, confiables y fáciles de entender, la plataforma empodera a los usuarios para tomar decisiones informadas de manera eficiente, ahorrando tiempo y reduciendo el estrés asociado con la investigación de mercado. Ya sea que seas un inversor novato en busca de orientación o un operador experimentado que busca un análisis simplificado, WellTrade AI proporciona las herramientas necesarias para navegar por los mercados financieros con confianza. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Well Trade AI](https://www.g2.com/es/sellers/well-trade-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®) ### 2. [Westx](https://www.g2.com/es/products/westx/reviews) Westx es una plataforma integral diseñada para agilizar y mejorar la gestión de activos digitales para individuos y organizaciones. Ofrece una interfaz fácil de usar que simplifica las complejidades asociadas con la gestión de activos digitales, asegurando que los usuarios puedan organizar, acceder y monitorear sus activos de manera eficiente. Características y Funcionalidades Clave: - Gestión Centralizada de Activos: Westx proporciona un panel unificado donde los usuarios pueden supervisar todos sus activos digitales, facilitando el seguimiento y la organización. - Monitoreo en Tiempo Real: La plataforma ofrece actualizaciones y análisis en tiempo real, permitiendo a los usuarios mantenerse informados sobre el rendimiento y el estado de sus activos. - Almacenamiento Seguro: Westx emplea protocolos de seguridad avanzados para garantizar la seguridad e integridad de los activos digitales de los usuarios. - Interfaz Amigable: Diseñada con la simplicidad en mente, la plataforma asegura que tanto los usuarios novatos como los experimentados puedan navegar y utilizar sus funciones de manera efectiva. Valor y Soluciones Principales: Westx aborda los desafíos asociados con la gestión de múltiples activos digitales proporcionando una plataforma centralizada y segura. Simplifica el seguimiento de activos, mejora la seguridad y ofrece información en tiempo real, empoderando así a los usuarios para tomar decisiones informadas y optimizar sus carteras de activos digitales. **Seller Details:** - **Vendedor:** [WestX](https://www.g2.com/es/sellers/westx) - **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. [Wielded](https://www.g2.com/es/products/wielded/reviews) Wielded es una plataforma integral diseñada para simplificar y mejorar la gestión de activos digitales y flujos de trabajo para empresas de todos los tamaños. Al integrar herramientas y características avanzadas, Wielded empodera a las organizaciones para optimizar sus operaciones, mejorar la colaboración y aumentar la productividad. Las características y funcionalidades clave de Wielded incluyen: - Gestión de Activos Digitales: Almacenamiento y organización centralizada de activos digitales, asegurando un fácil acceso y recuperación. - Automatización de Flujos de Trabajo: Flujos de trabajo personalizables que automatizan tareas repetitivas, reduciendo el esfuerzo manual y minimizando errores. - Herramientas de Colaboración: Funciones de colaboración en tiempo real que permiten a los equipos trabajar juntos sin problemas, independientemente de la ubicación. - Análisis e Informes: Capacidades de análisis e informes en profundidad que proporcionan información sobre el rendimiento y áreas de mejora. - Capacidades de Integración: Compatibilidad con una amplia gama de aplicaciones y servicios de terceros, permitiendo un ecosistema tecnológico cohesivo. El valor principal de Wielded radica en su capacidad para simplificar procesos complejos, mejorar la colaboración en equipo y proporcionar información accionable. Al abordar desafíos comunes como flujos de trabajo ineficientes, activos digitales desorganizados y falta de visibilidad en las operaciones, Wielded permite a las empresas operar de manera más eficiente y efectiva, lo que finalmente conduce a un mayor crecimiento y éxito. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Wielded](https://www.g2.com/es/sellers/wielded) - **Año de fundación:** 2023 - **Ubicación de la sede:** N/A - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/wielded (1 empleados en LinkedIn®) ### 4. [WisBot](https://www.g2.com/es/products/wisbot/reviews) WisBot es un asistente impulsado por IA diseñado para optimizar los flujos de trabajo de ciencia de datos y aprendizaje automático al transformar datos en bruto y consultas de usuarios en soluciones completas y listas para usar. Automatiza la creación de cuadernos de Jupyter ejecutados, informes de análisis exploratorio de datos (EDA), modelos de aprendizaje automático entrenados y código listo para despliegue, todo sin requerir configuración local. Características y Funcionalidades Clave: - Cuadernos de Jupyter Ejecutados: WisBot genera cuadernos completamente ejecutados que incluyen EDA completado, modelos entrenados y visualizaciones listas para publicación, permitiendo a los usuarios obtener insights sin necesidad de codificación manual. - Iteración Interactiva Basada en Chat: Los usuarios pueden refinar interactivamente los análisis a través de una interfaz de chat, solicitando modificaciones o nuevas visualizaciones en lenguaje natural, facilitando un proceso de desarrollo iterativo. - Código Python de Andamiaje Instantáneo: La herramienta proporciona estructuras completas de proyectos con archivos necesarios como `requirements.txt`, Dockerfiles y configuraciones de despliegue, asegurando que el código esté listo para producción y siga las mejores prácticas. - Integración de Investigación: WisBot incorpora hallazgos de los últimos artículos académicos y publicaciones de investigación, permitiendo a los usuarios aplicar técnicas y metodologías de vanguardia a sus análisis. Valor Principal y Soluciones para el Usuario: WisBot acelera significativamente el proceso de análisis de datos y desarrollo de modelos para científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático, analistas de datos y gerentes de producto. Al automatizar tareas tediosas como la limpieza de datos, EDA, selección de modelos y generación de código, reduce el tiempo desde la ingestión de datos hasta obtener insights accionables de horas a minutos. Esta eficiencia permite a los usuarios centrarse en la toma de decisiones estratégicas y la innovación, en lugar de estar atrapados en tareas rutinarias de codificación y configuración. Además, su infraestructura basada en la nube elimina la necesidad de configuraciones de entorno local, haciéndolo accesible y conveniente para equipos de todos los tamaños. **Seller Details:** - **Vendedor:** [WisBot](https://www.g2.com/es/sellers/wisbot) - **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®) ### 5. [Withgoogle](https://www.g2.com/es/products/teachable-machine-withgoogle/reviews) Teachable Machine es una herramienta basada en la web desarrollada por Google que permite a los usuarios crear modelos de aprendizaje automático directamente en su navegador sin necesidad de experiencia en programación. Al utilizar la cámara, el micrófono o archivos subidos de tu dispositivo, puedes entrenar un modelo para reconocer imágenes, sonidos o poses en tiempo real. El proceso de entrenamiento ocurre localmente en tu dispositivo, asegurando privacidad y una respuesta rápida. Una vez entrenados, estos modelos pueden ser exportados e integrados en varias aplicaciones, haciendo el aprendizaje automático accesible a un público más amplio. Características y Funcionalidades Clave: - No se Requiere Programación: Los usuarios pueden construir y entrenar modelos de aprendizaje automático sin ningún conocimiento de programación. - Múltiples Tipos de Entrada: Soporta el entrenamiento de modelos usando imágenes, sonidos o poses capturadas a través de la cámara o el micrófono de tu dispositivo. - Entrenamiento en Tiempo Real: Los modelos se entrenan instantáneamente en el navegador, proporcionando retroalimentación inmediata. - Procesamiento Local: Todo el entrenamiento ocurre en tu dispositivo, asegurando la privacidad de los datos y un procesamiento más rápido. - Opciones de Exportación: Los modelos entrenados pueden ser exportados para su uso en sitios web, aplicaciones y otros proyectos. Valor Principal y Soluciones para el Usuario: Teachable Machine democratiza el aprendizaje automático al eliminar las barreras técnicas, permitiendo a educadores, estudiantes, artistas y desarrolladores experimentar e innovar sin necesidad de experiencia previa. Proporciona un enfoque práctico para entender los conceptos de aprendizaje automático, fomentando la creatividad y la aplicación práctica en varios campos. Al permitir a los usuarios crear modelos personalizados adaptados a sus necesidades específicas, Teachable Machine empodera a individuos y organizaciones para aprovechar el poder de la IA de una manera accesible y fácil de usar. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Teachable Machine](https://www.g2.com/es/sellers/teachable-machine) - **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. [Withsequel](https://www.g2.com/es/products/withsequel/reviews) Sequel es un asistente de longevidad impulsado por inteligencia artificial diseñado para proporcionar una visión integral de tu salud y bienestar. Al integrar diversas fuentes de datos de salud, incluidas pruebas de laboratorio de sangre, escáneres de MRI y DEXA, suplementos y productos farmacéuticos, Sequel ofrece información personalizada para ayudarte a tomar decisiones informadas sobre tu salud. La plataforma enfatiza la privacidad del usuario al procesar los datos localmente en tu dispositivo, permitiéndote elegir entre un modelo completamente local o una experiencia avanzada impulsada por OpenAI sin comprometer la seguridad de los datos. Sequel es de código abierto y es compatible con sistemas Mac, lo que lo hace accesible y personalizable para los usuarios que buscan tomar el control de su salud y longevidad. Características y Funcionalidades Clave: - Integración Integral de Datos de Salud: Sequel consolida diversos datos de salud, incluidas pruebas de laboratorio de sangre, escáneres de MRI y DEXA, suplementos y productos farmacéuticos, para proporcionar una visión holística de tu bienestar. - Información Personalizada: Utilizando modelos avanzados de IA, Sequel analiza tus datos de salud para ofrecer sugerencias de terapia personalizadas, consejos sobre suplementos y otras recomendaciones personalizadas. - Procesamiento de Datos Enfocado en la Privacidad: Todos los datos se procesan localmente en tu dispositivo, asegurando que tu información personal de salud permanezca segura y privada. - Modelos de IA Flexibles: Los usuarios pueden elegir entre un modelo completamente local o una experiencia mejorada impulsada por OpenAI, equilibrando características avanzadas con preferencias de privacidad de datos. - Plataforma de Código Abierto: Sequel es de código abierto, lo que permite contribuciones de la comunidad y transparencia en su desarrollo. - Compatibilidad con Mac: La plataforma está diseñada para soportar sistemas Mac, atendiendo a una amplia base de usuarios. Valor Principal y Soluciones para el Usuario: Sequel aborda la necesidad de una herramienta de gestión de salud personalizada, integral y consciente de la privacidad. Al integrar diversas fuentes de datos de salud y emplear un análisis avanzado de IA, empodera a los usuarios para tomar decisiones informadas sobre su salud y longevidad. El énfasis en el procesamiento local de datos asegura que los usuarios mantengan el control sobre su información personal, mientras que la naturaleza de código abierto de la plataforma fomenta la transparencia y las mejoras impulsadas por la comunidad. Sequel simplifica la complejidad del análisis de datos de salud, haciéndolo accesible y accionable para individuos que buscan optimizar su bienestar. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Sequel AI](https://www.g2.com/es/sellers/sequel-ai) - **Ubicación de la sede:** N/A - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 empleados en LinkedIn®) ### 7. [Wodan AI](https://www.g2.com/es/products/wodan-ai/reviews) Wodan AI es una plataforma de inteligencia artificial avanzada diseñada para mejorar las operaciones empresariales a través de la automatización inteligente y los conocimientos basados en datos. Al aprovechar algoritmos de aprendizaje automático de vanguardia, Wodan AI permite a las organizaciones optimizar procesos, mejorar la toma de decisiones e impulsar la innovación en diversas industrias. Características y Funcionalidad Clave: - Automatización Inteligente: Automatiza tareas repetitivas, reduciendo el esfuerzo manual y aumentando la eficiencia operativa. - Análisis de Datos: Procesa grandes conjuntos de datos para descubrir patrones y conocimientos, ayudando en la planificación estratégica. - Soluciones Personalizables: Ofrece modelos de IA adaptados para satisfacer necesidades y objetivos empresariales específicos. - Escalabilidad: Se adapta a empresas de todos los tamaños, asegurando una integración y crecimiento sin problemas. - Interfaz Amigable: Proporciona una plataforma intuitiva para una fácil navegación y gestión de herramientas de IA. Valor y Soluciones Principales: Wodan AI aborda el desafío de gestionar procesos empresariales complejos introduciendo la automatización inteligente y el análisis de datos perspicaz. Empodera a las organizaciones para tomar decisiones informadas, optimizar flujos de trabajo y mantenerse competitivas en un mercado en rápida evolución. Al implementar Wodan AI, las empresas pueden lograr una mayor productividad, reducir costos operativos y mejorar la innovación, lo que finalmente conduce a un crecimiento y éxito sostenidos. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Wodan AI](https://www.g2.com/es/sellers/wodan-ai) - **Año de fundación:** 2024 - **Ubicación de la sede:** Temse, BE - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/wodanai (10 empleados en LinkedIn®) ### 8. [Workmagic](https://www.g2.com/es/products/workmagic-workmagic/reviews) WorkMagic es una plataforma avanzada de análisis de marketing diseñada para empoderar a las empresas con información basada en datos sobre el rendimiento de su publicidad. Al integrarse sin problemas con varias plataformas publicitarias y sistemas de comercio electrónico, WorkMagic permite a los mercadólogos medir el verdadero impacto de sus campañas, optimizar estrategias y fomentar el crecimiento a través del análisis científico. Características y Funcionalidades Clave: - Pruebas de Incremento: Realiza experimentos controlados para medir el impacto incremental de los esfuerzos publicitarios, aislando el efecto causal de las campañas en las ventas y la adquisición de clientes. - Modelado de Atribución: Utiliza múltiples modelos de atribución, incluyendo Último Clic, Primer Clic y Atribución Ajustada por Incrementalidad, para entender la contribución de cada canal de marketing en el recorrido del cliente. - Configuración de Tácticas Publicitarias: Organiza y gestiona los datos publicitarios jerárquicamente a través de canales y campañas, facilitando el seguimiento y la optimización del rendimiento a nivel granular. - Integración de Encuestas Post-Compra: Incorpora la retroalimentación de los clientes a partir de encuestas post-compra para mejorar los modelos de atribución y obtener una comprensión más profunda del comportamiento del cliente. - Acceso a API: Aprovecha la API de WorkMagic para enviar datos de pedidos de manera programática, asegurando información precisa y oportuna para el análisis. Valor Principal y Problema Resuelto: WorkMagic aborda el desafío de medir y optimizar con precisión el rendimiento del marketing en un entorno complejo y multicanal. Al proporcionar herramientas robustas para pruebas de incremento, modelado de atribución e integración de datos, permite a las empresas: - Determinar la verdadera efectividad de sus campañas publicitarias. - Asignar presupuestos de marketing de manera más eficiente basándose en información basada en datos. - Mejorar la comprensión del cliente a través de datos de encuestas integradas. - Simplificar los procesos de gestión y análisis de datos mediante la integración de API. En última instancia, WorkMagic empodera a los mercadólogos para tomar decisiones informadas que impulsan un crecimiento sostenible y mejoran el retorno de la inversión. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Workmagic](https://www.g2.com/es/sellers/workmagic-89ca123b-3a66-4d58-a7ed-05421cacbce9) - **Año de fundación:** 2023 - **Ubicación de la sede:** N/A - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/workmagic-io (36 empleados en LinkedIn®) ### 9. [worxogo](https://www.g2.com/es/products/worxogo/reviews) Convierta a su equipo en superestrellas. Con worxogo Nudge Coach. Cumpla cuotas consistentemente con un Nudge Coach personalizado que construye mejores hábitos de trabajo utilizando IA. **Seller Details:** - **Vendedor:** [worxogo](https://www.g2.com/es/sellers/worxogo) - **Año de fundación:** 2015 - **Ubicación de la sede:** Bangalore, IN - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3842153 (61 empleados en LinkedIn®) ### 10. [Xyzt](https://www.g2.com/es/products/xyzt/reviews) xyzt.ai es una plataforma líder de análisis de datos sin código para inteligencia de ubicación. Permite a las organizaciones desbloquear conocimientos a partir de datos geoespaciales, de movimiento y de series temporales a gran escala, sin necesidad de programación o ingeniería de datos compleja. Trae tus propios datos, analiza miles de millones de puntos de datos en segundos y trabaja con todos los formatos de datos principales. A medida que el volumen y la diversidad de datos continúan creciendo, desde activos conectados y sensores hasta sistemas de infraestructura y medioambientales, muchas organizaciones luchan por extraer valor debido a la complejidad. xyzt.ai elimina estas barreras al permitir a los usuarios integrar, explorar y analizar sin problemas conjuntos de datos heterogéneos en una sola plataforma. Con un despliegue rápido, generalmente en menos de un día, los usuarios pueden comenzar a analizar datos de inmediato. La plataforma transforma miles de millones de registros en conocimientos visuales intuitivos, permitiendo a los usuarios detectar patrones, monitorear operaciones y apoyar la toma de decisiones basada en datos en tiempo real. xyzt.ai admite una amplia gama de aplicaciones en diversas industrias. Las organizaciones pueden analizar patrones de movimiento, monitorear el rendimiento de activos, evaluar el impacto operativo y mejorar la seguridad y la eficiencia. La plataforma también permite casos de uso enfocados en la sostenibilidad, como el seguimiento de emisiones y la optimización de recursos. Lo que diferencia a xyzt.ai es su combinación única de flexibilidad, escala y usabilidad. Los expertos en el dominio pueden trabajar directamente con sus propios datos, independientemente de la fuente, formato o tamaño, y explorar interactivamente conjuntos de datos masivos sin depender de científicos de datos o herramientas personalizadas. Confiado por organizaciones líderes en todo el mundo, xyzt.ai empodera a los equipos para convertir datos complejos en conocimientos accionables, impulsando decisiones más inteligentes, operaciones más eficientes y resultados más sostenibles. **Seller Details:** - **Vendedor:** [xyzt.ai](https://www.g2.com/es/sellers/xyzt-ai) - **Año de fundación:** 2020 - **Ubicación de la sede:** Leuven, BE - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/xyzt-ai/ (7 empleados en LinkedIn®) ### 11. [Yanyin Technology](https://www.g2.com/es/products/yanyin-technology/reviews) Yanyin Technology ofrece una plataforma de colaboración digital impulsada por IA, diseñada para la investigación biomédica, integrando herramientas para biología molecular, registros electrónicos de laboratorio y gestión de datos. Esta plataforma mejora la eficiencia de la investigación al simplificar los procesos experimentales y mejorar la trazabilidad de los datos, abordando los desafíos de los flujos de trabajo fragmentados en la investigación científica. Características y Funcionalidades Clave: - yanMolecule: Una plataforma integrada para el análisis y edición de secuencias, que cuenta con un banco de trabajo universal para la construcción de plásmidos y gestión de activos de datos de secuencias. - yanNote: Una solución integral para el registro y gestión de experimentos, que ofrece plantillas personalizables, características de seguridad, soporte de auditoría y capacidades de integración. - yanData: Una plataforma de gestión de datos de investigación que facilita la integración de fuentes de datos, gestión centralizada, modelado de datos personalizado, procesamiento de datos, visualización y análisis. - yanLibrary: Una herramienta impulsada por IA para la resumación e interpretación de literatura, que proporciona preguntas y respuestas basadas en contexto, una base de conocimiento privada basada en modelos grandes, y almacenamiento e indexación de literatura en línea. - yanInventory: Un sistema de gestión de múltiples ubicaciones y almacenes que cubre procesos de requisición, uso, devolución y gestión, con conectividad de datos y sincronización de datos en tiempo real. - yanEquipment: Un sistema de gestión integrado para instrumentos y equipos en múltiples escenarios, que ofrece monitoreo de estado de ciclo de vida completo, reserva de uso y exportación de libros electrónicos de equipos. Valor Principal y Soluciones Proporcionadas: La plataforma de Yanyin Technology aborda los desafíos de la integración de datos, la gestión de procesos experimentales y la colaboración en equipo en la investigación biomédica. Al centralizar los datos experimentales, automatizar el procesamiento de datos y facilitar la colaboración en equipo, la plataforma mejora la trazabilidad de los datos, acelera los procesos experimentales e impulsa la innovación en el descubrimiento de fármacos. Su conjunto de herramientas apoya todo el ciclo de vida de la investigación, desde el diseño experimental hasta el análisis de datos y la elaboración de informes, permitiendo a los investigadores mejorar la eficiencia y la productividad. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Yanyin Technology](https://www.g2.com/es/sellers/yanyin-technology) - **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®) ### 12. [Ycotek](https://www.g2.com/es/products/ycotek/reviews) Ycotek es una firma global de consultoría tecnológica especializada en soluciones impulsadas por IA para ayudar a las empresas a lograr la transformación digital. Con más de 20 años de experiencia, Ycotek combina inteligencia artificial y humana para ofrecer servicios innovadores y eficientes en diversas industrias. Características y Funcionalidades Clave: - Datos y Analítica: Ofrece estrategia de insights y gobernanza, gestión de big data, operaciones de IA/ML, visualización de datos e integración de aprendizaje automático para optimizar el rendimiento y reducir costos. - Habilitación en la Nube: Proporciona estrategia y ejecución en la nube, gestión multi-nube, implementación sin servidor, seguridad y cumplimiento en la nube, y optimización de costos para transitar organizaciones hacia flujos de trabajo basados en la nube. - Habilitación de Aplicaciones: Facilita la modernización de aplicaciones, diseño de experiencias, DevOps, desarrollo multiplataforma, seguridad de aplicaciones y ofrece aplicaciones como servicio para entregar aplicaciones avanzadas e innovadoras. Valor y Soluciones Principales: Ycotek empodera a los clientes para mantenerse a la vanguardia en un entorno competitivo aprovechando tecnología de punta y profesionales capacitados. Su modelo de entrega global, dinámico e impulsado por IA asegura calidad y precisión en la ejecución de proyectos. Al integrar inteligencia artificial con experiencia humana, Ycotek aborda desafíos empresariales complejos, mejora la eficiencia operativa y genera resultados medibles para los clientes. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Ycotek](https://www.g2.com/es/sellers/ycotek) - **Año de fundación:** 2023 - **Ubicación de la sede:** Minneapolis, US - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/ycotek (91 empleados en LinkedIn®) ### 13. [Zander Labs](https://www.g2.com/es/products/zander-labs/reviews) Zander Labs es una empresa de tecnología especializada en desarrollar soluciones innovadoras que mejoran la eficiencia operativa y fomentan el crecimiento empresarial. Sus productos están diseñados para integrarse sin problemas en los sistemas existentes, proporcionando herramientas escalables y fáciles de usar que abordan desafíos complejos en diversas industrias. Características y Funcionalidad Clave: - Análisis Avanzado: Utiliza algoritmos de vanguardia para ofrecer información procesable, permitiendo la toma de decisiones basada en datos. - Soluciones Personalizables: Ofrece productos adaptados a las necesidades específicas del negocio, asegurando flexibilidad y relevancia. - Integración Sin Problemas: Garantiza la compatibilidad con infraestructuras existentes, facilitando una implementación fluida sin interrumpir las operaciones actuales. - Interfaces Amigables: Diseña interfaces intuitivas que mejoran la experiencia del usuario y reducen la curva de aprendizaje para nuevos usuarios. - Escalabilidad: Proporciona soluciones que crecen con el negocio, acomodando demandas incrementadas y requisitos en evolución. Valor Principal y Problema Resuelto: Los productos de Zander Labs empoderan a las empresas para optimizar sus procesos, reducir costos operativos y mejorar el rendimiento general. Al ofrecer soluciones personalizables y escalables, abordan los desafíos únicos que enfrentan las organizaciones, permitiéndoles mantenerse competitivas en un mercado que cambia rápidamente. El énfasis en la integración sin problemas y el diseño amigable para el usuario asegura que los clientes puedan implementar estas herramientas con mínima disrupción, llevando a una adopción más rápida y resultados tangibles. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Zander Labs](https://www.g2.com/es/sellers/zander-labs) - **Año de fundación:** 2016 - **Ubicación de la sede:** Delft, NL - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/zander-labs (47 empleados en LinkedIn®) ### 14. [Zebra Workcloud Modeling Studio](https://www.g2.com/es/products/zebra-workcloud-modeling-studio/reviews) Simplifique la IA con Zebra Workcloud Modeling Studio, una plataforma de aprendizaje automático de bajo código/sin código de primer nivel para una preparación de datos rápida hasta el entrenamiento de modelos. Democratice la ciencia de datos en toda su empresa. Utilice algoritmos preconstruidos diseñados para el comercio minorista y CPG, flujos de trabajo y soluciones de extremo a extremo. Empodere las iniciativas de IA con Zebra Workcloud Modeling Studio, una solución innovadora y simple para un futuro poderoso impulsado por datos. Beneficios clave realizados por algunos de nuestros clientes: - Aumento de 3 veces en la velocidad de experimentación de ML - Hasta un 30% de reducción en tiempo y costo Obtenga conocimientos impulsados por datos para una toma de decisiones más inteligente a través de pronósticos inteligentes, análisis de precios y demanda para comprender y predecir con precisión la demanda del cliente. Zebra (NASDAQ: ZBRA) proporciona las herramientas para ayudar a las empresas a crecer con visibilidad de activos, trabajadores de primera línea conectados y automatización inteligente. La empresa opera en más de 100 países, y nuestros clientes incluyen a más del 80% de las empresas Fortune 500. Diseñado para la primera línea, el galardonado portafolio de Zebra incluye hardware, software y servicios, todo respaldado por nuestros más de 50 años de innovación y ecosistema global de socios. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Zebra Technologies](https://www.g2.com/es/sellers/zebra-technologies) - **Año de fundación:** 1969 - **Ubicación de la sede:** Lincolnshire, IL - **Twitter:** @ZebraTechnology (32,972 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/167024/ (11,659 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** NASDAQ:ZBRA ### 15. [Zen Ai](https://www.g2.com/es/products/zen-ai/reviews) ZenAI es un socio confiable en el desarrollo de IA, especializado en construir soluciones de IA de nivel empresarial que transforman ideas de negocio en productos listos para producción. Con un enfoque en la transformación digital, ZenAI ofrece servicios integrales desde el concepto hasta el despliegue, asegurando la entrega oportuna y el cumplimiento de las restricciones presupuestarias. Su equipo de ingeniería de clase mundial ha ganado la confianza de más de 50 empresas en todo el mundo, entregando soluciones de IA personalizadas en diversas industrias, incluyendo salud, automotriz, retail, logística, finanzas y SaaS. Características y Funcionalidades Clave: - IA y Automatización Inteligente: ZenAI desarrolla soluciones de IA personalizadas como chatbots inteligentes, motores de recomendación, análisis predictivo y sistemas de visión por computadora, todos adaptados a flujos de trabajo empresariales específicos. - Aplicaciones Web y Móviles: Utilizando marcos modernos, ZenAI diseña y construye aplicaciones web responsivas y experiencias móviles nativas, asegurando un alto compromiso del usuario y una entrega oportuna. - Infraestructura Backend y en la Nube: La empresa ofrece desarrollo robusto de API, arquitectura de microservicios y soluciones nativas en la nube en plataformas como AWS, GCP y Azure, asegurando backends escalables y eficientes pipelines de CI/CD. - Análisis y Visualización de Datos: ZenAI proporciona pipelines de datos de extremo a extremo, paneles de control en tiempo real y soluciones de inteligencia empresarial, transformando datos en bruto en información procesable para uso inmediato. Valor Principal y Soluciones para los Usuarios: ZenAI aborda desafíos empresariales críticos automatizando procesos manuales, mejorando la toma de decisiones basada en datos y desbloqueando nuevas fuentes de ingresos a través de productos potenciados por IA. Sus soluciones conducen a ganancias significativas en eficiencia, lanzamientos de productos más rápidos, mejor compromiso del usuario e infraestructura escalable. Al integrar capacidades de IA sin problemas en los flujos de trabajo existentes, ZenAI empodera a las empresas para lograr la transformación digital de manera rápida y efectiva, asegurando que se mantengan competitivas en sus respectivas industrias. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Zen Ai](https://www.g2.com/es/sellers/zen-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®) ### 16. [ZeroComplex AI](https://www.g2.com/es/products/zerocomplex-ai/reviews) ZeroComplex AI es una plataforma de inteligencia artificial avanzada diseñada para simplificar el análisis de datos complejos y los procesos de toma de decisiones para las empresas. Al aprovechar algoritmos de aprendizaje automático de vanguardia, permite a las organizaciones extraer información procesable de vastos conjuntos de datos, mejorando la eficiencia operativa y la planificación estratégica. Características y Funcionalidades Clave: - Procesamiento Automático de Datos: Optimiza la ingestión, limpieza y transformación de datos en bruto, reduciendo el esfuerzo manual y minimizando errores. - Análisis Predictivo: Utiliza modelos sofisticados para pronosticar tendencias y resultados, ayudando en la toma de decisiones proactiva. - Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP): Interpreta y analiza datos de texto no estructurados, facilitando el análisis de sentimientos y la extracción de información. - Tableros Personalizables: Ofrece interfaces intuitivas para visualizar información de datos, adaptadas a necesidades específicas del negocio. - Escalabilidad: Se adapta a volúmenes y complejidades de datos variables, asegurando un rendimiento consistente a medida que evolucionan los requisitos empresariales. Valor Principal y Soluciones para el Usuario: ZeroComplex AI aborda el desafío de gestionar e interpretar grandes conjuntos de datos complejos proporcionando una plataforma fácil de usar que automatiza los procesos analíticos. Esto permite a las empresas tomar decisiones informadas rápidamente, identificar oportunidades de crecimiento y mitigar riesgos potenciales. Al reducir la dependencia del análisis de datos manual, también libera recursos valiosos, permitiendo a los equipos centrarse en iniciativas estratégicas e innovación. **Seller Details:** - **Vendedor:** [ZeroComplex AI](https://www.g2.com/es/sellers/zerocomplex-ai) - **Año de fundación:** 2023 - **Ubicación de la sede:** Lewes, US - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/zerocomplex-ai (6 empleados en LinkedIn®) ### 17. [Zetta](https://www.g2.com/es/products/zettadata-zetta/reviews) Zetta es una plataforma de inteligencia empresarial impulsada por IA diseñada para simplificar el análisis de datos para empresas de todos los tamaños. Al conectarse directamente a su almacén de datos, Zetta automatiza la creación de paneles, genera información procesable y proporciona un analista conversacional de IA para responder a sus preguntas relacionadas con los datos. Este enfoque simplificado elimina la necesidad de construir paneles manualmente y reduce el riesgo de inconsistencias en los datos, permitiendo a los usuarios configurar y acceder a información completa sobre los datos en minutos. Características y Funcionalidades Clave: - Paneles Automatizados y Analista de IA: Zetta ofrece visualizaciones poderosas y flexibles acompañadas de un asistente de IA capaz de abordar todas sus consultas de datos. Simplemente conecte su almacén de datos, y Zetta se encarga del resto, sin necesidad de construcción manual. - Constructor de Métricas: Defina sus métricas comerciales clave en un lugar centralizado y rastréelas a través de varios paneles con documentación consistente, eliminando la confusión de informes inconsistentes. - Información: Aproveche las ideas impulsadas por IA para comprender las causas raíz y las trayectorias futuras de sus indicadores clave de rendimiento (KPI), lo que le permite tomar decisiones informadas y comunicar efectivamente las narrativas de crecimiento a las partes interesadas. - Seguridad de Datos: Zetta asegura conexiones seguras a sus fuentes de datos, manteniendo la confidencialidad e integridad de su información. Valor Principal y Soluciones Proporcionadas: Zetta aborda los desafíos comunes en el análisis de datos ofreciendo una solución intuitiva y automatizada que reduce el tiempo y el esfuerzo necesarios para obtener información significativa. Al eliminar la necesidad de crear paneles manualmente y minimizar las inconsistencias de datos, Zetta empodera a las empresas para centrarse en iniciativas de crecimiento estratégico. Su interfaz fácil de usar atiende tanto a equipos de datos como a usuarios empresariales, facilitando el acceso rápido a información de datos confiable sin las complejidades asociadas con las herramientas tradicionales de inteligencia empresarial. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Zettadata](https://www.g2.com/es/sellers/zettadata) - **Ubicación de la sede:** San Francisco, US - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/zettadataai/ (2 empleados en LinkedIn®) ### 18. [Zipline AI](https://www.g2.com/es/products/zipline-ai/reviews) Zipline AI es una plataforma de datos de próxima generación que ayuda a las empresas a acelerar el desarrollo de IA/ML con un despliegue más rápido. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Zipline AI](https://www.g2.com/es/sellers/zipline-ai) - **Ubicación de la sede:** N/A - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/ziplineai/ (9 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) --- ## 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.