# Mejor Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático - Página 6 *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)* Las plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático (DSML) proporcionan herramientas para construir, desplegar y monitorear algoritmos de aprendizaje automático combinando datos con modelos inteligentes de toma de decisiones para apoyar soluciones empresariales. Estas plataformas pueden ofrecer algoritmos preconstruidos y flujos de trabajo visuales para usuarios no técnicos o requerir habilidades de desarrollo más avanzadas para la creación de modelos complejos. ### Capacidades Principales del Software de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático (DSML) Para calificar para la inclusión en la categoría de Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático (DSML), un producto debe: - Presentar una forma para que los desarrolladores conecten datos a algoritmos para que puedan aprender y adaptarse - Permitir a los usuarios crear algoritmos de aprendizaje automático y/o ofrecer algoritmos preconstruidos para usuarios novatos - Proporcionar una plataforma para desplegar IA a escala ### Cómo el Software DSML se Diferencia de Otras Herramientas Las plataformas DSML se diferencian de las ofertas tradicionales de plataforma como servicio (PaaS) al proporcionar funcionalidades específicas de aprendizaje automático, como algoritmos preconstruidos, flujos de trabajo de entrenamiento de modelos y características automatizadas que reducen la necesidad de una amplia experiencia en ciencia de datos. ### Perspectivas de G2 sobre el Software DSML Basado en las tendencias de categoría en G2, el valor del desarrollo de modelos simplificado, la facilidad de despliegue y las opciones que apoyan tanto a practicantes no técnicos como avanzados a través de interfaces visuales o flujos de trabajo basados en codificación. ## Best Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático At A Glance - **Líder:** [Vertex AI](https://www.g2.com/es/products/google-vertex-ai/reviews) - **Mejor Desempeño:** [Saturn Cloud](https://www.g2.com/es/products/saturn-cloud-saturn-cloud/reviews) - **Más Fácil de Usar:** [Databricks](https://www.g2.com/es/products/databricks/reviews) - **Tendencia Principal:** [RapidCanvas](https://www.g2.com/es/products/rapidcanvas/reviews) - **Mejor Software Gratuito:** [Databricks](https://www.g2.com/es/products/databricks/reviews) --- **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%3D6&secure%5Btoken%5D=14574ef9644b6375e7f3c12399bdbbd698531f0eea88a437de28db43013bc1a9&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fhubs.ly%2FQ042rp5S0&secure%5Burl_type%5D=custom_url) --- ## Top-Rated Products (Ranked by G2 Score) ### 1. [Data Science Wizards](https://www.g2.com/es/products/data-science-wizards/reviews) UnifyAI revoluciona el enfoque tradicional al proporcionar a las empresas la capacidad de aprovechar el poder de la IA y llevar sus casos de uso impulsados por IA de la experimentación a la producción. Esto conduce a una mayor escalabilidad y previsibilidad, permitiéndole mantenerse a la vanguardia y lograr un mayor éxito. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **Seller Details:** - **Vendedor:** [Data Science Wizards](https://www.g2.com/es/sellers/data-science-wizards) - **Año de fundación:** 2019 - **Ubicación de la sede:** Thane, IN - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/data-science-wizards (65 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Pequeña Empresa ### 2. [DeepDetect](https://www.g2.com/es/products/deepdetect/reviews) DeepDetect es una API y servidor de aprendizaje profundo que está escrito en C++11 para facilitar el trabajo con el aprendizaje profundo e integrarlo en aplicaciones existentes. **Average Rating:** 3.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **Seller Details:** - **Vendedor:** [JoliBrain](https://www.g2.com/es/sellers/jolibrain) - **Ubicación de la sede:** Toulouse, - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Mediana Empresa ### 3. [Fabi.ai](https://www.g2.com/es/products/fabi-ai/reviews) Fabi.ai es una plataforma de análisis de datos ágil todo en uno. Está diseñada para ayudar a los analistas de datos, científicos de datos y otros profesionales de datos a descubrir conocimientos que impulsan las ganancias a través de EDA y análisis ad hoc. Se conecta a todas tus fuentes de datos y te permite crear informes ricos, interactivos y colaborativos directamente en Fabi.ai, o enviar los conocimientos a hojas de cálculo, Slack y correo electrónico. **Average Rating:** 4.9/5.0 **Total Reviews:** 4 **User Satisfaction Scores:** - **Facilidad de administración:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Fabi.ai](https://www.g2.com/es/sellers/fabi-ai) - **Año de fundación:** 2023 - **Ubicación de la sede:** San Francisco, US - **Twitter:** @hqfabi (392 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/fabi-ai/ (10 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 75% Pequeña Empresa, 25% Mediana Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Eficiencia del análisis (1 reviews) - Personalización (1 reviews) - Creación de paneles (1 reviews) - Facilidad de comprensión (1 reviews) - Facilidad de uso (1 reviews) **Cons:** - Control de acceso (1 reviews) ### 4. [Fireflai](https://www.g2.com/es/products/fireflai/reviews) La plataforma de IA propietaria de Fireflai está diseñada para apoyar a las empresas basadas en productos en la gestión y mejora de la calidad de sus datos e información de productos. Principalmente, trabajamos con Comerciantes, Minoristas, Distribuidores, Mayoristas y Fabricantes de productos, en una variedad de sectores que incluyen Proveedores de Construcción, Industrial, Maquinaria, Automotriz, Electrónica, Bienes de Consumo. Las empresas a lo largo de diversas cadenas de suministro de productos técnicos y no técnicos están luchando con la complejidad, la subcontratación costosa y la capacidad reducida debido a catálogos y categorías en constante crecimiento, actividad de fusiones y adquisiciones, y regulaciones que cambian regularmente. Algunos ejemplos de lo que Fireflai puede hacer: - Combinar múltiples conjuntos de datos de productos - Crear descripciones de productos novedosas - Rellenar datos de atributos de productos - Generar imágenes de productos - Adjuntar hojas de datos de seguridad Fireflai ofrece: - Mejora de la calidad de los datos de productos y reducción de errores (en comparación con los trabajadores manuales) - Enriquecimiento totalmente automatizado y flujos de trabajo de MDM, permitiendo que su equipo se enfoque en agregar valor aguas abajo - Una única fuente de verdad para una gestión más efectiva de adquisiciones, productos, cotizaciones y suministro - Ingesta de datos de productos desde cualquier fuente o sistema (incluidos archivos CAD o PDFs) - Mayor poder de marketing y cumplimiento con regulaciones como ESG Fireflai existe para ayudar a: - Acelerar el tiempo de salida al mercado y los ingresos (permitiendo la incorporación y activación en minutos/horas, no días/semanas/meses) - Eliminar la incorporación manual, el enriquecimiento y la gestión de productos (ahorro en subcontratación/esfuerzo interno) - Identificar SKUs duplicados, stock muerto y excesos (señalamos £13.5 millones de stock para investigación para un cliente) - Impulsar el marketing, la buscabilidad y el SEO con contenido mejorado y atributos web (impulsando el crecimiento, reduciendo el desperdicio y mejorando la experiencia del cliente) - Reducir la carga de los informes ESG, obteniendo visibilidad completa de los orígenes, contenidos, especificaciones e impacto de carbono de los productos **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 5 **User Satisfaction Scores:** - **Comprensión del lenguaje natural:** 0.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilidad de administración:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Fireflai](https://www.g2.com/es/sellers/fireflai) - **Año de fundación:** 2023 - **Ubicación de la sede:** Manchester , GB - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/fireflai-ai (8 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 60% Empresa, 20% Mediana Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidad de uso (4 reviews) - Ahorro de tiempo (4 reviews) - Velocidad (3 reviews) - Facilidad de implementación (2 reviews) - Automatización (1 reviews) **Cons:** - Problemas de errores (1 reviews) - Inexactitud (1 reviews) - Problemas de inexactitud (1 reviews) - Errores de software (1 reviews) ### 5. [Forwrd](https://www.g2.com/es/products/forwrd/reviews) ¿Luchando por mantener tus modelos de puntuación actualizados cada vez que se lanzan campañas de marketing o características de productos? Conoce Forwrd, la forma más fácil de construir modelos de puntuación precisos que literalmente se vuelven más inteligentes cada día, aprendiendo de nuevos datos en tiempo real. Construye un modelo de puntuación autoaprendizaje que identifica automáticamente nuevos factores que impactan la conversión en tus datos y se actualiza por sí mismo, sin ningún trabajo manual. Las puntuaciones pueden integrarse en las aplicaciones empresariales que los empleados usan diariamente (por ejemplo, SFDC, HubSpot, Slack) para permitir que los empleados de primera línea se concentren en sus mejores prospectos y clientes. ✅ No más actualizaciones manuales a tu método de puntuación a medida que evoluciona tu marketing. ✅ Tu modelo se vuelve más inteligente cada día al aprender de datos frescos. ✅ Puntuación precisa significa enfocarse en tus leads AAA. ✅ Conecta tu CRM, HubSpot, análisis de productos, sistema de tickets, ¡y más! ✅ No necesitas analistas ni equipos de datos. Hay una razón por la que líderes de SaaS B2B como Jasper.ai, AppsFlyer y WalkMe usan Forwrd para enfocarse en sus mejores leads, MQLs, PQLs, SQLs y clientes. – "4X más PQLs", PowToon – "48% más oportunidades", AppsFlyer – "21% más pipeline calificado", Totango – "31% mejor retención", WalkMe **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 32 **User Satisfaction Scores:** - **Facilidad de administración:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Forwrd](https://www.g2.com/es/sellers/forwrd) - **Año de fundación:** 2021 - **Ubicación de la sede:** Tel Aviv-Yafo, IL - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/74519590 (4 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Software de Computadora - **Company Size:** 66% Mediana Empresa, 16% Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidad de uso (6 reviews) - Aprendizaje Automático (6 reviews) - Características (5 reviews) - Intuitivo (4 reviews) - Automatización (3 reviews) **Cons:** - Dificultad de aprendizaje (1 reviews) ### 6. [Graphext](https://www.g2.com/es/products/graphext/reviews) Análisis exploratorio de datos y modelado predictivo. Información más rápida y poderosa sin código. En una misión para construir la mejor herramienta de análisis de datos sin código. Más poderosa que los paneles y más intuitiva que los cuadernos. Permitimos que las personas no técnicas exploren sus datos y ayudamos a las personas técnicas a ahorrar tiempo. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicación:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servicio Gestionado:** 8.3/10 (Category avg: 8.2/10) - **Comprensión del lenguaje natural:** 6.7/10 (Category avg: 8.3/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Graphext](https://www.g2.com/es/sellers/graphext) - **Año de fundación:** 2017 - **Ubicación de la sede:** Madrid, ES - **Página de LinkedIn®:** http://www.linkedin.com/company/graphext (23 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Empresa ### 7. [Gurobi Optimizer](https://www.g2.com/es/products/gurobi-optimizer/reviews) Con el Gurobi Optimizer, puedes identificar soluciones óptimas demostrables para los problemas más complejos del mundo, incluidos problemas lineales, no lineales y cuadráticos, utilizando cualquier combinación de variables continuas y enteras. Nuestras funcionalidades fáciles de usar incluyen múltiples objetivos, múltiples escenarios, conjuntos de soluciones, restricciones generales, análisis de inviabilidad, una heurística de partición, API de matrices de Python y más, todo respaldado por nuestro soporte experto a nivel de doctorado. Además, Gurobi siempre es gratuito para estudiantes, profesores, investigadores e incluso recién graduados. Fundada en 2008, Gurobi tiene operaciones en las Américas, Europa y Asia. Sirve a clientes en más de 40 industrias, incluidas organizaciones como SAP, Air France y la Liga Nacional de Fútbol Americano. Descubre la diferencia de Gurobi en gurobi.com. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 20 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicación:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servicio Gestionado:** 8.3/10 (Category avg: 8.2/10) - **Comprensión del lenguaje natural:** 0.0/10 (Category avg: 8.3/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Gurobi Optimization, LLC](https://www.g2.com/es/sellers/gurobi-optimization-llc) - **Año de fundación:** 2008 - **Ubicación de la sede:** Beaverton, OR - **Twitter:** @gurobi (5,051 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/511132/ (201 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 55% Empresa, 25% Pequeña Empresa ### 8. [Harumi](https://www.g2.com/es/products/harumi/reviews) Harumi.io es una plataforma de IA para la Investigación de Operaciones. Nuestra IA traduce las reglas comerciales de empresas de la economía real (manufactura, venta al por menor, logística) en modelos matemáticos y escribe el código que se utilizará para simular escenarios de clientes y encontrar aquel en el que los recursos se utilicen de la manera más eficiente posible. Aprende más en https://harumi.io/. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicación:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servicio Gestionado:** 10.0/10 (Category avg: 8.2/10) - **Comprensión del lenguaje natural:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Harumi](https://www.g2.com/es/sellers/harumi) - **Año de fundación:** 2024 - **Ubicación de la sede:** San Francisco, US - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/harumi-io (11 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Pequeña Empresa ### 9. [HyperAspect Cognitive Cloud](https://www.g2.com/es/products/hyperaspect-cognitive-cloud/reviews) HyperAspect Cognitive Cloud es una plataforma empresarial de análisis y automatización de inteligencia artificial que permite a los usuarios aprovechar los grandes datos para impulsar la toma de decisiones estratégicas y eficientes en todos los departamentos. Traemos inteligencia artificial responsable y procesamiento de lenguaje natural a los procesos centrales de una organización con los marcos de cumplimiento de seguridad requeridos dentro de industrias intensivas en datos como la salud, finanzas, seguros, legal, marketing, comercio minorista, servicios digitales profesionales. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 6 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicación:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servicio Gestionado:** 8.3/10 (Category avg: 8.2/10) - **Comprensión del lenguaje natural:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilidad de administración:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [HyperAspect](https://www.g2.com/es/sellers/hyperaspect) - **Año de fundación:** 2017 - **Ubicación de la sede:** Washinghton , US - **Página de LinkedIn®:** https://bg.linkedin.com/company/hyperaspect (11 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 67% Mediana Empresa, 33% Pequeña Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Capacidades de la IA (3 reviews) - Integración de IA (3 reviews) - Computación en la nube (3 reviews) - Atención al Cliente (3 reviews) - Integraciones fáciles (3 reviews) **Cons:** - Caro (1 reviews) - Problemas de precios (1 reviews) ### 10. [Hypersonix](https://www.g2.com/es/products/hypersonix/reviews) Hypersonix AI es una solución sofisticada adaptada para la industria minorista, diseñada para ayudar a los usuarios a navegar el intrincado panorama del análisis de competidores, estrategias de precios, efectividad promocional, gestión de inventario y pronóstico de demanda. Al aprovechar algoritmos avanzados desarrollados específicamente para la industria del comercio, Hypersonix AI empodera a los minoristas para tomar decisiones informadas que mejoran su eficiencia operativa y competitividad en el mercado. Este producto sirve principalmente a los comerciantes minoristas que buscan obtener una comprensión más profunda de la dinámica de su mercado y optimizar sus estrategias comerciales para maximizar los márgenes de producto. Con el entorno minorista volviéndose cada vez más complejo, la necesidad de inteligencia accionable es crítica. Hypersonix AI sirve como una herramienta vital para los minoristas que buscan analizar las actividades de sus competidores, entender las tendencias de precios y evaluar la efectividad de sus promociones. Al aprovechar el poder de los datos, los minoristas pueden identificar oportunidades de crecimiento y tomar decisiones estratégicas que se alineen con sus objetivos comerciales. Las características clave de Hypersonix AI incluyen análisis de competidores en tiempo real, recomendaciones de precios dinámicos y pronósticos de inventario comprensivos. La plataforma proporciona a los usuarios inteligencia actualizada sobre precios de competidores y estrategias promocionales, permitiendo a los minoristas ajustar sus propios enfoques en consecuencia. Además, el sistema ofrece análisis predictivos que ayudan a los comerciantes a pronosticar las necesidades de inventario basándose en datos históricos y tendencias del mercado, asegurando que puedan satisfacer la demanda del cliente sin sobrestock. Los beneficios de utilizar Hypersonix AI van más allá del análisis de datos; fomenta una cultura de toma de decisiones basada en datos dentro de las organizaciones. Los minoristas pueden acelerar sus procesos de toma de decisiones, permitiéndoles responder rápidamente a los cambios del mercado, capitalizar tendencias emergentes y transformar sus estrategias comerciales. Al maximizar los márgenes de beneficio y mejorar el crecimiento de los ingresos, Hypersonix AI posiciona a los minoristas para ser más competitivos en un entorno de mercado acelerado. La integración de conocimientos accionables de ProfitGPT enriquece aún más la experiencia del usuario, generando recomendaciones GPT personalizadas que se alinean con objetivos comerciales específicos. En esencia, Hypersonix AI se destaca en la categoría de análisis minorista al ofrecer un conjunto completo de características que abordan los desafíos únicos enfrentados por los comerciantes. Su enfoque en conocimientos accionables y algoritmos avanzados adaptados para la industria del comercio lo convierte en una herramienta esencial para los minoristas que buscan prosperar en un panorama cada vez más competitivo. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 12 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicación:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servicio Gestionado:** 10.0/10 (Category avg: 8.2/10) - **Comprensión del lenguaje natural:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilidad de administración:** 9.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Hypersonix](https://www.g2.com/es/sellers/hypersonix) - **Año de fundación:** 2018 - **Ubicación de la sede:** San Jose, US - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/hypersonix-ai/ (104 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Venta al por Menor - **Company Size:** 42% Mediana Empresa, 42% Pequeña Empresa ### 11. [IBM Watson Machine Learning Accelerator](https://www.g2.com/es/products/ibm-watson-machine-learning-accelerator/reviews) Watson Machine Learning Accelerator Enterprise hace que el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático sean más accesibles para su personal, y los beneficios de la IA más alcanzables para su negocio. Combina populares marcos de aprendizaje profundo de código abierto, herramientas eficientes de desarrollo de IA y servidores acelerados de IBM Power Systems. Ahora su organización puede desplegar una plataforma de IA completamente optimizada y soportada que ofrece un rendimiento impresionante, probada fiabilidad y resiliencia. IBM PowerAI Enterprise es un entorno completo para la ciencia de datos como servicio, permitiendo a su organización llevar nuevas aplicaciones de IA aplicada a producción. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicación:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servicio Gestionado:** 10.0/10 (Category avg: 8.2/10) - **Comprensión del lenguaje natural:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [IBM](https://www.g2.com/es/sellers/ibm) - **Año de fundación:** 1911 - **Ubicación de la sede:** Armonk, NY - **Twitter:** @IBM (708,000 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** SWX:IBM **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Pequeña Empresa ### 12. [iMerit Ango Hub Multimodal AI Platform](https://www.g2.com/es/products/imerit-ango-hub-multimodal-ai-platform/reviews) iMerit es una empresa líder en soluciones de datos de IA que proporciona datos de alta calidad en visión por computadora, procesamiento de lenguaje natural y servicios de contenido que impulsan aplicaciones de aprendizaje automático e inteligencia artificial para grandes empresas. iMerit Ango Hub es una plataforma de anotación de datos todo en uno versátil para la IA empresarial, construida con principios de calidad primero. Disponible en la nube y en las instalaciones, Ango Hub de iMerit permite a los equipos de IA/ML realizar anotaciones más rápidas, precisas y eficientes. Con instrucciones de etiquetado centralizadas, gestión de problemas en tiempo real, flujos de trabajo personalizados, bibliotecas de etiquetas de muestra, consenso de anotadores y muchas otras características, Ango Hub optimiza las canalizaciones de datos de ML para empresas. iMerit Ango Hub admite todos los tipos de datos, incluidos imagen, audio, texto, video y PDF nativo. Tiene más de 20 herramientas de etiquetado para anotar datos, como cajas delimitadoras rotadas, preguntas anidadas condicionales ilimitadas, relaciones de etiquetas y etiquetado basado en tablas para tareas de etiquetado más complejas. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 11 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicación:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servicio Gestionado:** 8.3/10 (Category avg: 8.2/10) - **Comprensión del lenguaje natural:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilidad de administración:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [iMerit Technology](https://www.g2.com/es/sellers/imerit-technology) - **Año de fundación:** 2012 - **Ubicación de la sede:** San Jose, US - **Twitter:** @iMeritDigital (1,600 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/imerit (6,415 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Pequeña Empresa, 25% Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Integración de IA (1 reviews) - Eficiencia de anotación (1 reviews) - Personalización (1 reviews) - Precisión de los datos (1 reviews) - Aprendizaje Automático (1 reviews) **Cons:** - Complejidad (1 reviews) - Curva de aprendizaje pronunciada (1 reviews) ### 13. [JARVIS Video Analytics Solution](https://www.g2.com/es/products/jarvis-video-analytics-solution/reviews) Staqu es una empresa de investigación en inteligencia artificial con más de 7 años de experiencia en encontrar soluciones a procesos empresariales desafiantes. Varias empresas privadas y agencias de aplicación de la ley utilizan nuestros productos a diario en todo el mundo. Varias organizaciones han elegido nuestra solución de análisis de video JARVIS porque es versátil y modular. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicación:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servicio Gestionado:** 10.0/10 (Category avg: 8.2/10) - **Comprensión del lenguaje natural:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [JARVIS Video Analytics Solution](https://www.g2.com/es/sellers/jarvis-video-analytics-solution) - **Año de fundación:** 2015 - **Ubicación de la sede:** London, GB - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/staqu-technologies (100 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Empresa ### 14. [Kaskada](https://www.g2.com/es/products/kaskada/reviews) Kaskada es una empresa innovadora de aprendizaje automático con sede en Seattle que está mejorando las industrias de la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Somos la empresa que primero resolvió las uniones de transmisión temporal, permitiendo ejecutar modelos predictivos a partir de datos basados en eventos. Usar Kaskada permite a los clientes obtener más valor de los datos basados en eventos. Ahora, los usuarios pueden construir modelos que antes no eran posibles, que realmente funcionarán una vez puestos en producción, sin fugas. **Average Rating:** 3.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicación:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servicio Gestionado:** 6.7/10 (Category avg: 8.2/10) - **Comprensión del lenguaje natural:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilidad de administración:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Kaskada](https://www.g2.com/es/sellers/kaskada) - **Año de fundación:** 2016 - **Ubicación de la sede:** Seattle, US - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/18939102 (2 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Empresa ### 15. [Kepler](https://www.g2.com/es/products/kepler/reviews) Plataforma avanzada de AutoML y autoservicio de IA. No se requiere experiencia en Machine Learning (ML). La plataforma Kepler te permite llevar proyectos de IA y Machine Learning (ML) al mercado más rápido con tus equipos e inversiones tecnológicas existentes. Lo hace combinando ML avanzado, incluyendo Deep Learning, con un diseño intuitivo, todo dentro de un marco de autoservicio diseñado para ayudarte a crear, entrenar y desplegar proyectos de IA rápidamente. Esto ayuda a acelerar la adopción de IA al automatizar el proceso de ML de extremo a extremo, permitiendo efectivamente a los usuarios sin experiencia en ML aprovechar capacidades de ML de vanguardia para resolver cientos de casos de uso críticos para el negocio, incluyendo: Pronóstico de Demanda, Predicción de Deserción, Predicción de Valor de Vida, Mantenimiento Predictivo, Análisis de Sentimientos, Detección de Anomalías, Optimización de Sesiones/UX, y Predicción de Intención del Usuario. Los Flujos de Trabajo de Ciencia de Datos Automatizados dentro de la plataforma Kepler automatizan los pasos complejos y que consumen tiempo de la ciencia de datos que existen a lo largo del proceso de ML para que los usuarios puedan producir modelos de IA para predecir con precisión, pronosticar con precisión e iluminar nuevos conocimientos. Las capacidades de ML de la plataforma Kepler están constantemente optimizadas e integran sin problemas con entornos de producción clave. Está optimizada para Azure y aprovecha los Servicios de Kubernetes de Azure (AKS) y la plataforma de cómputo de Microsoft. Características principales de la plataforma Kepler: - Automatización de extremo a extremo: Benefíciate de nuestros flujos de trabajo avanzados y automatizados para que todo lo que necesites para aprovechar el poder del ML sea datos y un desafío empresarial para comenzar. - Amplia Biblioteca de Flujos de Trabajo: Desde la previsión de la demanda hasta el mantenimiento predictivo y la segmentación de clientes, Kepler genera resultados impactantes para una variedad de casos de uso. Los Flujos de Trabajo de Ciencia de Datos Automatizados de la plataforma Kepler incluyen: Clasificación Tabular, Pronóstico de Series Temporales, Regresión Tabular, Agrupamiento, Detección de Anomalías, Recomendador de Usuario-Ítem, Clasificación de Texto y Clasificación de Imágenes. - Más Tipos de Datos: Aprovecha tus datos tabulares, de texto e imagen para generar soluciones, obteniendo más valor de tus datos y permitiéndote abordar más problemas empresariales. - Despliegue Rápido y Seguro: Obtén retornos medibles de tu inversión en ML desplegando rápidamente modelos de Kepler en tus entornos clave a través de APIs RESTful. ¿Quién se beneficia del uso de la plataforma Kepler? - Líder Empresarial: Escala la IA y acelera el tiempo de valor con una plataforma que crece con tu negocio utilizando el equipo y las habilidades ya dentro de tu organización. - Usuario Empresarial: Aumenta tu productividad y aborda problemas empresariales complejos con capacidades avanzadas de IA y ML sin la necesidad de experiencia técnica en ML. - Científico de Datos y TI: Aprovecha la automatización de vanguardia de extremo a extremo, una extensa biblioteca de algoritmos de IA y la capacidad de desplegar rápidamente modelos de aprendizaje automático. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicación:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servicio Gestionado:** 0.0/10 (Category avg: 8.2/10) - **Comprensión del lenguaje natural:** 0.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilidad de administración:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Stradigi AI](https://www.g2.com/es/sellers/stradigi-ai) - **Año de fundación:** 2017 - **Ubicación de la sede:** Montreal, CA - **Página de LinkedIn®:** http://www.linkedin.com/company/stradigiai (8 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Mediana Empresa ### 16. [Kleene](https://www.g2.com/es/products/kleene/reviews) Kleene.ai unifica los datos de tu negocio en un solo lugar para impulsar informes en tiempo real, análisis y decisiones impulsadas por IA. Lánzate en semanas, no meses, sin necesidad de construir un equipo de datos. Kleene.ai ofrece a las empresas de mercado medio y a las grandes empresas una plataforma única e inteligente para entender qué impulsa el crecimiento. Se conecta a más de 200 fuentes de datos, desde CRMs y ERPs hasta herramientas de marketing y finanzas, y limpia, combina y modela automáticamente tus datos para informes, análisis y pronósticos. En el núcleo de la plataforma está KAI: una capa de análisis impulsada por IA que revela insights en todo tu negocio, y un asistente de IA conversacional que permite a los equipos consultar sus datos en lenguaje sencillo, sin SQL, sin analistas, sin esperas. Ya sea que estés investigando la rotación, los márgenes o el valor de vida del cliente, KAI pone las respuestas directamente en manos de las personas que las necesitan. Kleene.ai está diseñado para organizaciones que desean tomar decisiones más rápidas y basadas en datos sin la complejidad de gestionar herramientas dispares o grandes equipos de ingeniería. Cada implementación se adapta a tu entorno de datos existente, con precios transparentes y un camino claro hacia el valor. Por qué Kleene: 1️⃣ Rápido de implementar: se adapta a cualquier arquitectura de datos y se lanza en semanas, no meses. 2️⃣ Sin sobrecarga de ingeniería: una plataforma totalmente gestionada que elimina la necesidad de un gran equipo de datos, reduciendo los costos de infraestructura hasta en un 80%. 3️⃣ Impulsado por IA desde el primer día: la capa de análisis de KAI y el asistente LLM convierten datos complejos en respuestas claras y accionables en finanzas, marketing y operaciones. 4️⃣ Adaptado a tu negocio: cada configuración se alinea con tu entorno y objetivos existentes, respaldado por precios transparentes y soporte práctico. Kleene.ai reemplaza el enfoque fragmentado y manual de los datos con una plataforma única que piensa junto a tu equipo. El resultado: insights más rápidos, decisiones más precisas e impacto empresarial medible. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 28 **User Satisfaction Scores:** - **Facilidad de administración:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [kleene.ai](https://www.g2.com/es/sellers/kleene-ai) - **Sitio web de la empresa:** https://kleene.ai/ - **Año de fundación:** 2017 - **Ubicación de la sede:** London, London - **Twitter:** @Kleene_ai (36 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/kleeneai/ (35 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 54% Mediana Empresa, 32% Pequeña Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidad de uso (3 reviews) - Automatización (2 reviews) - Valor de negocio (2 reviews) - Rentable (2 reviews) - Atención al Cliente (2 reviews) ### 17. [Macky](https://www.g2.com/es/products/macky/reviews) Macky es la primera plataforma de consultoría empresarial de inteligencia artificial que ofrece a cualquier organización respuestas de IA fáciles y sin necesidad de indicaciones para cualquier pregunta empresarial utilizando la tecnología de OpenAI. Las empresas pueden reducir sus costos básicos de consultoría en un 90% utilizando Macky. Los planes comienzan desde tan solo $10 al mes. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **Seller Details:** - **Vendedor:** [Kinetic Consultancy Services](https://www.g2.com/es/sellers/kinetic-consultancy-services) - **Año de fundación:** 2013 - **Ubicación de la sede:** Dubai, AE - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/6640547 (8 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Pequeña Empresa ### 18. [MainlyAI platform](https://www.g2.com/es/products/mainlyai-platform/reviews) Plataforma de IA de propósito general para Gen AI y más allá. Es más adecuada para la creación rápida de prototipos, pero ofrece escalabilidad a nivel empresarial. Solución basada en nodos de bajo código/código completo, lo que significa que puedes trabajar y crear soluciones de IA con una codificación mínima, pero tienes la flexibilidad de ajustar, modificar y construir tus propios nodos. ¡Posibilidades infinitas! **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicación:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servicio Gestionado:** 10.0/10 (Category avg: 8.2/10) - **Comprensión del lenguaje natural:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [MainlyAI](https://www.g2.com/es/sellers/mainlyai) - **Año de fundación:** 2020 - **Ubicación de la sede:** Stockholm , SE - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/mainly-ai/ (7 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Pequeña Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Atención al Cliente (1 reviews) - Flexibilidad (1 reviews) - Variedad de modelos (1 reviews) **Cons:** - Recursos de aprendizaje insuficientes (1 reviews) ### 19. [Moloco](https://www.g2.com/es/products/moloco/reviews) La misión de Moloco es capacitar a empresas de todos los tamaños para crecer a través del aprendizaje automático operativo. Con la plataforma de aprendizaje automático de Moloco para el crecimiento y el rendimiento, cada editor de aplicaciones, mercado de comercio y negocio de streaming ahora puede desbloquear el valor de sus datos únicos de primera mano. Moloco fue fundada en 2013 por un equipo de ingenieros de aprendizaje automático y tiene oficinas en los EE. UU., el Reino Unido, Alemania, Corea, China, India, Japón y Singapur. \* Moloco Ads permite a los especialistas en marketing de rendimiento escalar la adquisición de usuarios para aplicaciones móviles a través de nuestros modelos avanzados de aprendizaje automático. \* Moloco Commerce Media permite a los minoristas y mercados construir su propio negocio de anuncios con una solución flexible que ofrece relevancia, resultados y automatización para operaciones publicitarias escaladas y optimizadas. \* Moloco Streaming Monetization permite a las empresas de medios de streaming revolucionar su estrategia de monetización al construir un negocio de anuncios basado en resultados que ofrece relevancia para los usuarios y resultados para los anunciantes. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 15 **User Satisfaction Scores:** - **Comprensión del lenguaje natural:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilidad de administración:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Moloco, Inc](https://www.g2.com/es/sellers/moloco-inc) - **Año de fundación:** 2013 - **Ubicación de la sede:** Redwood City, California - **Twitter:** @MolocoHQ (1,071 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/moloco (883 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 56% Mediana Empresa, 31% Pequeña Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Gestión de cuentas (1 reviews) - Analítica (1 reviews) - Gestión de campañas (1 reviews) - Atención al Cliente (1 reviews) - Facilidad de uso (1 reviews) ### 20. [Myriade](https://www.g2.com/es/products/myriade/reviews) En la Era de la IA, la velocidad y la claridad importan. Myriade empodera a los equipos de datos y de negocios para que se conviertan verdaderamente en impulsados por datos. 10 veces más rápido para los analistas y sin SQL para los usuarios de negocios. Simplemente haz tus preguntas claramente, y Myriade maneja inteligentemente todo el proceso de exploración de datos: encontrando tablas, uniendo campos, escribiendo consultas y presentando instantáneamente ideas claras. Todas las interacciones ocurren de manera segura, sin retención de datos. Con Myriade, obtener la información correcta es sin esfuerzo. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Comprensión del lenguaje natural:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilidad de administración:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Myriade](https://www.g2.com/es/sellers/myriade) - **Ubicación de la sede:** N/A - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/myriade-ai/ (10 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Mediana Empresa, 50% Pequeña Empresa ### 21. [Nivaris](https://www.g2.com/es/products/nivaris/reviews) Nirvaris Host es un grupo de programadores informáticos, administradores de sistemas, diseñadores web y desarrolladores web que se cansaron de todas las tonterías y servicios de alojamiento no funcionales que existen en todo el mundo. Tienen una amplia experiencia en el desarrollo de sitios web y aplicaciones web, así como en el consumo de servicios de alojamiento. Trabajar con un equipo que realmente puede entender los problemas y necesidades de los clientes desde el primer correo electrónico que envíes, no se hacen preguntas sin sentido. Habiendo pasado por algunas experiencias muy malas, el fundador de Nirvaris Host, el ingeniero de software y desarrollador full-stack Juliano Binder, decidió iniciar un servicio de alojamiento web por su cuenta con el objetivo de ofrecer un servicio como ningún otro. La empresa utiliza servidores con unidades SSD solo con las mejores especificaciones que podemos obtener, limitando los datos de alojamiento y el número de cuentas para cada servidor, lo que garantiza un rendimiento superior para tus servicios. Los planes de alojamiento están diseñados para satisfacer las necesidades de desarrolladores profesionales, webmasters, blogueros, propietarios de negocios y similares. Como clientes valorados, tendrán un CPanel completo y bien conocido, un área de cliente amigable para gestionar tus facturas y todo ilimitado. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicación:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servicio Gestionado:** 10.0/10 (Category avg: 8.2/10) - **Comprensión del lenguaje natural:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Nirvaris HOST](https://www.g2.com/es/sellers/nirvaris-host) - **Año de fundación:** 2015 - **Ubicación de la sede:** London, GB - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/nirvaris/ (1 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Pequeña Empresa ### 22. [OPUS](https://www.g2.com/es/products/vroc-opus/reviews) OPUS es una plataforma industrial líder de inteligencia artificial sin código que permite a los usuarios modelar procesos y equipos para identificar oportunidades de optimización y mantenimiento predictivo. Los conocimientos en tiempo real de OPUS permiten a su equipo tomar decisiones empresariales informadas en cada paso. Sin ninguna experiencia en programación o codificación, los equipos pueden construir modelos para: - Predecir cuándo ocurrirá el próximo fallo o evento indeseable, - Predecir cuál será un valor en el futuro, - Identificar la causa raíz de un evento, - Identificar cuándo un equipo o proceso se está degradando o no está operando correctamente, - Predecir cuándo se requiere mantenimiento del equipo, - Identificar oportunidades para reducir el consumo de energía, - Identificar oportunidades para mejorar la productividad, - Optimizar configuraciones para mejorar los resultados operativos. Profundice más que nunca en los datos de sus activos. Descubra correlaciones inesperadas que existían sin ser notadas y análisis de causa raíz a nivel de componente individual, para que pueda enfocar sus esfuerzos de mantenimiento. Diseñado como una solución empresarial, para una visión holística en todas las plantas e instalaciones. Los usuarios pueden construir sus propios paneles, configurar alertas y mantenerse actualizados en todo momento, tan macro o micro como deseen. OPUS puede ser implementado en cuatro semanas y no hay limitaciones en la cantidad de modelos que puede desarrollar, ni costos individuales para los usuarios. Los modelos pueden ser construidos e implementados en minutos, actualizados continuamente con base en datos operativos en vivo. Estas características le permiten liberar el poder de sus datos operativos y experimentar un retorno de inversión en muy poco tiempo. **Average Rating:** 3.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicación:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servicio Gestionado:** 3.3/10 (Category avg: 8.2/10) - **Comprensión del lenguaje natural:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [VROC](https://www.g2.com/es/sellers/vroc) - **Año de fundación:** 2016 - **Ubicación de la sede:** East Perth, AU - **Twitter:** @vrocai (61 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/vroc-artificial-intelligence (12 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Empresa ### 23. [PaddlePaddle](https://www.g2.com/es/products/paddlepaddle/reviews) Una plataforma de aprendizaje profundo de código abierto con una API simple, confiada por los principales equipos de IA del mundo. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Servicio Gestionado:** 10.0/10 (Category avg: 8.2/10) - **Comprensión del lenguaje natural:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [SaaSy Sales Management](https://www.g2.com/es/sellers/saasy-sales-management-0b57fef2-87f9-43e2-9e4d-07cbe5101e7d) - **Ubicación de la sede:** N/A - **Twitter:** @PaddleHQ (17,848 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Empresa ### 24. [papAI](https://www.g2.com/es/products/papai/reviews) Una plataforma de IA colaborativa y escalable para la gestión integral de tus proyectos de datos. Recoge, limpia, analiza y despliega tus modelos predictivos. **Average Rating:** 2.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **Seller Details:** - **Vendedor:** [Datategy](https://www.g2.com/es/sellers/datategy) - **Año de fundación:** 2016 - **Ubicación de la sede:** Puteaux, FR - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/10789282 (40 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Pequeña Empresa ### 25. [Qwak](https://www.g2.com/es/products/qwak/reviews) Qwak es una plataforma de IA completamente gestionada, accesible y confiable que contiene todo lo que tú y tu equipo necesitan para construir aplicaciones de IA de alta calidad de manera sencilla. La plataforma ofrece un enfoque centrado en la producción que permite a los ingenieros de ML y a los practicantes de ciencia de datos entregar modelos en producción más rápido que nunca. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Comprensión del lenguaje natural:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilidad de administración:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Qwak](https://www.g2.com/es/sellers/qwak) - **Año de fundación:** 2020 - **Ubicación de la sede:** New York, US - **Twitter:** @Qwak_ai (210 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://linkedin.com/company/qwakai (48 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Pequeña Empresa ## 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.