# Mejor Plataformas de MLOps - Página 2 *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)* Las plataformas de operacionalización del aprendizaje automático (MLOps) permiten a los usuarios gestionar, monitorear y desplegar modelos de aprendizaje automático a medida que se integran en aplicaciones empresariales, automatizando el despliegue, rastreando la salud y precisión del modelo, y permitiendo a los equipos escalar el aprendizaje automático en toda la organización para un impacto empresarial tangible. ### Capacidades Principales de las Plataformas de MLOps Para calificar para la inclusión en la categoría de Plataformas de MLOps, un producto debe: - Ofrecer una plataforma para monitorear y gestionar modelos de aprendizaje automático - Permitir a los usuarios integrar modelos en aplicaciones empresariales en toda una empresa - Rastrear la salud y el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático desplegados - Proporcionar una herramienta de gestión holística para comprender mejor todos los modelos desplegados en una empresa ### Casos de Uso Comunes para las Plataformas de MLOps Los equipos de ciencia de datos e ingeniería de ML utilizan plataformas de MLOps para operacionalizar modelos y mantener su rendimiento a lo largo del tiempo. Los casos de uso comunes incluyen: - Automatizar la canalización de despliegue para modelos de ML construidos por científicos de datos en aplicaciones de producción - Monitorear el desvío del modelo, la degradación de la precisión y las anomalías de rendimiento en modelos desplegados - Gestionar el seguimiento de experimentos, la versionado de modelos y la gobernanza de seguridad a lo largo del ciclo de vida de ML ### Cómo las Plataformas de MLOps se Diferencian de Otras Herramientas Las plataformas de MLOps se centran en el mantenimiento y monitoreo de modelos desplegados en lugar del desarrollo inicial del modelo, distinguiéndose de las [plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático](https://www.g2.com/categories/data-science-and-machine-learning-platforms), que se centran en la construcción y entrenamiento de modelos. Algunas soluciones de MLOps ofrecen gestión centralizada de todos los modelos en toda la empresa en una única ubicación, y pueden ser agnósticas al lenguaje o estar optimizadas para lenguajes específicos como Python o R. ### Perspectivas de G2 sobre las Plataformas de MLOps Basado en las tendencias de categoría en G2, el monitoreo de modelos y el seguimiento de experimentos destacan como las capacidades más valoradas. La mejora de la fiabilidad del modelo y los ciclos de iteración más rápidos destacan como los principales beneficios de la adopción. ## How Many Plataformas de MLOps Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 253 ### Category Stats (May 2026) - **Average Rating**: 4.5/5 (↑0.01 vs Apr 2026) - **New Reviews This Quarter**: 55 - **Buyer Segments**: Pequeña empresa 54% │ Mercado medio 31% │ Empresa 14% - **Top Trending Product**: Cloudera Data Platform (+0.155) *Last updated: May 18, 2026* ## How Does G2 Rank Plataformas de MLOps Products? **Por qué puedes confiar en las clasificaciones de software de G2:** - 30 Analistas y Expertos en Datos - 6,700+ Reseñas auténticas - 253+ Productos - Clasificaciones Imparciales Las clasificaciones de software de G2 se basan en reseñas de usuarios verificadas, moderación rigurosa y una metodología de investigación consistente mantenida por un equipo de analistas y expertos en datos. Cada producto se mide utilizando los mismos criterios transparentes, sin colocación pagada ni influencia del proveedor. Aunque las reseñas reflejan experiencias reales de los usuarios, que pueden ser subjetivas, ofrecen información valiosa sobre cómo funciona el software en manos de profesionales. Juntos, estos aportes impulsan el G2 Score, una forma estandarizada de comparar herramientas dentro de cada categoría. ## Which Plataformas de MLOps Is Best for Your Use Case? - **Líder:** [Databricks](https://www.g2.com/es/products/databricks/reviews) - **Mejor Desempeño:** [SuperAnnotate](https://www.g2.com/es/products/superannotate/reviews) - **Más Fácil de Usar:** [Roboflow](https://www.g2.com/es/products/roboflow/reviews) - **Tendencia Principal:** [Arize AI](https://www.g2.com/es/products/arize-ai/reviews) - **Mejor Software Gratuito:** [Databricks](https://www.g2.com/es/products/databricks/reviews) ## What Are the Top-Rated Plataformas de MLOps Products in 2026? ### 1. [Labelbox](https://www.g2.com/es/products/labelbox/reviews) Labelbox es la plataforma de IA centrada en datos líder para construir aplicaciones inteligentes. Los equipos que buscan capitalizar los últimos avances en IA generativa y LLMs utilizan la plataforma Labelbox para inyectar estos sistemas con el grado adecuado de supervisión humana y automatización. Ya sea que estén construyendo productos de IA con modelos personalizados o de base, o utilizando IA para automatizar tareas de datos o encontrar ideas de negocio, Labelbox permite a los equipos hacerlo de manera efectiva y rápida. La plataforma es utilizada por empresas Fortune 500 como Walmart, P&G, Genentech y Adobe, y cientos de equipos líderes en IA. Labelbox cuenta con el respaldo de inversores líderes, incluidos SoftBank, Andreessen Horowitz, B Capital, Gradient Ventures (el fondo de Google enfocado en IA) y Databricks Ventures. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 48 **How Do G2 Users Rate Labelbox?** - **Facilidad de uso:** 9.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Escalabilidad:** 9.2/10 (Category avg: 9.0/10) - **Métricas:** 8.9/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilidad del marco:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Labelbox?** - **Vendedor:** [Labelbox](https://www.g2.com/es/sellers/labelbox) - **Año de fundación:** 2018 - **Ubicación de la sede:** San Francisco, California - **Twitter:** @labelbox (3,471 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/labelbox/ (427 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Software de Computadora, Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 46% Pequeña Empresa, 38% Mediana Empresa #### What Are Labelbox's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidad de uso (9 reviews) - Etiquetado de datos (6 reviews) - Eficiencia (6 reviews) - Capacidades de la IA (5 reviews) - Integraciones fáciles (5 reviews) **Cons:** - Falta de características (3 reviews) - Rendimiento lento (3 reviews) - Aprendizaje difícil (2 reviews) - Caro (2 reviews) - Procesamiento lento (2 reviews) ### 2. [SAS Model Manager](https://www.g2.com/es/products/sas-model-manager/reviews) SAS® Model Manager es una aplicación basada en la web que permite a las organizaciones registrar, modificar, rastrear, puntuar, publicar e informar sobre modelos analíticos. Las organizaciones pueden almacenar modelos dentro de carpetas o proyectos, desarrollar y validar modelos candidatos, y evaluar modelos candidatos para la selección del modelo campeón. Luego pueden publicar y monitorear modelos campeones. Todo el personal de desarrollo y mantenimiento de modelos, incluidos los modeladores de datos, los evaluadores de validación, los oficiales de puntuación y los analistas pueden usar SAS Model Manager. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 56 **How Do G2 Users Rate SAS Model Manager?** - **Facilidad de uso:** 8.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Escalabilidad:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Métricas:** 7.5/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilidad del marco:** 7.5/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind SAS Model Manager?** - **Vendedor:** [SAS Institute Inc.](https://www.g2.com/es/sellers/sas-institute-inc-df6dde22-a5e5-4913-8b21-4fa0c6c5c7c2) - **Año de fundación:** 1976 - **Ubicación de la sede:** Cary, NC - **Twitter:** @SASsoftware (60,933 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1491/ (18,519 empleados en LinkedIn®) - **Teléfono:** 1-800-727-0025 **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Gerente de Ventas Internas - **Top Industries:** Software de Computadora - **Company Size:** 59% Empresa, 27% Pequeña Empresa #### What Are SAS Model Manager's Pros and Cons? **Pros:** - Gestión de Modelos (3 reviews) - Variedad de modelos (3 reviews) - Analítica (2 reviews) - Automatización (1 reviews) - Colaboración (1 reviews) **Cons:** - Curva de aprendizaje (2 reviews) - Complejidad (1 reviews) - Problemas de complejidad (1 reviews) - Aprendizaje difícil (1 reviews) - Navegación difícil (1 reviews) ### 3. [Domino Enterprise AI Platform](https://www.g2.com/es/products/domino-enterprise-ai-platform/reviews) Domino potencia los negocios impulsados por modelos con su plataforma líder de IA empresarial que acelera el desarrollo y la implementación del trabajo de ciencia de datos mientras aumenta la colaboración y la gobernanza. Más del 20 por ciento de las empresas de Fortune 100 confían en Domino para ayudar a escalar la ciencia de datos, convirtiéndola en una ventaja competitiva. Fundada en 2013, Domino cuenta con el respaldo de Sequoia Capital y otros inversores líderes. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 28 **How Do G2 Users Rate Domino Enterprise AI Platform?** - **Facilidad de uso:** 8.4/10 (Category avg: 8.8/10) - **Escalabilidad:** 8.1/10 (Category avg: 9.0/10) - **Métricas:** 8.6/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilidad del marco:** 8.6/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Domino Enterprise AI Platform?** - **Vendedor:** [Domino Data Lab](https://www.g2.com/es/sellers/domino-data-lab) - **Año de fundación:** 2013 - **Ubicación de la sede:** San Francisco, CA - **Twitter:** @DominoDataLab (7,987 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3542130/ (255 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Software de Computadora, Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 46% Empresa, 39% Pequeña Empresa #### What Are Domino Enterprise AI Platform's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidad de uso (4 reviews) - Integraciones fáciles (2 reviews) - Integraciones (2 reviews) - Eficiencia de entrenamiento (2 reviews) - Capacidades de la IA (1 reviews) **Cons:** - Costo (1 reviews) - Configuración difícil (1 reviews) - Caro (1 reviews) - Falta de orientación (1 reviews) - Características faltantes (1 reviews) ### 4. [Datature](https://www.g2.com/es/products/datature/reviews) Datature es una plataforma de visión artificial que simplifica el desarrollo de visión por computadora al unificar el etiquetado de datos, el entrenamiento de modelos y la implementación en un solo flujo de trabajo. Al eliminar la necesidad de herramientas fragmentadas e infraestructuras complejas, los equipos pueden centrarse en resolver problemas del mundo real. **Average Rating:** 4.9/5.0 **Total Reviews:** 38 **How Do G2 Users Rate Datature?** - **Facilidad de uso:** 9.5/10 (Category avg: 8.8/10) - **Escalabilidad:** 9.5/10 (Category avg: 9.0/10) - **Métricas:** 9.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilidad del marco:** 8.9/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Datature?** - **Vendedor:** [Datature](https://www.g2.com/es/sellers/datature) - **Año de fundación:** 2020 - **Ubicación de la sede:** San Francisco, US - **Twitter:** @DatatureAI (168 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/datature/ (28 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Software de Computadora, Investigación - **Company Size:** 63% Pequeña Empresa, 29% Empresa #### What Are Datature's Pros and Cons? **Pros:** - Eficiencia (5 reviews) - Eficiencia de anotación (4 reviews) - Facilidad de uso (4 reviews) - Gestión de Modelos (4 reviews) - Capacidades de la IA (3 reviews) **Cons:** - Personalización limitada (2 reviews) - Problemas de anotación (1 reviews) - Aprendizaje difícil (1 reviews) - Configuración difícil (1 reviews) - Caro (1 reviews) ### 5. [Valohai](https://www.g2.com/es/products/valohai/reviews) Valohai es la plataforma de MLOps diseñada específicamente para los pioneros del aprendizaje automático, brindándoles todo lo que les faltaba, en una plataforma que simplemente tiene sentido. Ahora ejecutan miles de experimentos con un clic de un botón, creando datos en los que confían. Todo mientras utilizan las herramientas que aman para construir cosas que perduren. Y con Valohai, los equipos de aprendizaje automático colaboran fácilmente en cualquier cosa, desde modelos hasta métricas. Permitiendo a los pioneros del aprendizaje automático construir más rápido y entregar productos más sólidos al mundo. Empujando los límites de lo que cualquiera allá afuera alguna vez soñó que podrían hacer con el aprendizaje automático. **Average Rating:** 4.9/5.0 **Total Reviews:** 26 **How Do G2 Users Rate Valohai?** - **Facilidad de uso:** 9.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Escalabilidad:** 9.4/10 (Category avg: 9.0/10) - **Métricas:** 9.1/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilidad del marco:** 9.7/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Valohai?** - **Vendedor:** [Valohai Ltd](https://www.g2.com/es/sellers/valohai-ltd) - **Año de fundación:** 2016 - **Ubicación de la sede:** San Francisco, CA - **Twitter:** @valohaiai (1,836 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/15250931 (22 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Automotriz, Software de Computadora - **Company Size:** 35% Pequeña Empresa, 31% Mediana Empresa #### What Are Valohai's Pros and Cons? **Pros:** - Capacidades (1 reviews) - Flexibilidad de personalización (1 reviews) - Facilidad de uso (1 reviews) - Características (1 reviews) - Flexibilidad (1 reviews) **Cons:** - Gestión de Errores (1 reviews) - Falta de herramientas (1 reviews) ### 6. [Cloudera Data Platform](https://www.g2.com/es/products/cloudera-cloudera-data-platform/reviews) En Cloudera, creemos que los datos pueden hacer que lo que es imposible hoy, sea posible mañana. Ofrecemos una nube de datos empresarial para cualquier dato, en cualquier lugar, desde el Edge hasta la IA. Permitimos a las personas transformar grandes cantidades de datos complejos en ideas claras y accionables para mejorar sus negocios y superar sus expectativas. Cloudera está llevando a los hospitales a mejores curas para el cáncer, asegurando a las instituciones financieras contra el fraude y el cibercrimen, y ayudando a los humanos a llegar a Marte — y más allá. Impulsado por la innovación implacable de la comunidad de código abierto, Cloudera avanza la transformación digital para las empresas más grandes del mundo. **Average Rating:** 4.1/5.0 **Total Reviews:** 131 **How Do G2 Users Rate Cloudera Data Platform?** - **Facilidad de uso:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Cloudera Data Platform?** - **Vendedor:** [Cloudera](https://www.g2.com/es/sellers/cloudera) - **Año de fundación:** 2008 - **Ubicación de la sede:** Palo Alto, CA - **Twitter:** @cloudera (106,548 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/229433/ (3,387 empleados en LinkedIn®) - **Teléfono:** 888-789-1488 **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Ingeniero de Datos, Ingeniero de software - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Software de Computadora - **Company Size:** 42% Empresa, 32% Pequeña Empresa #### What Are Cloudera Data Platform's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidad de uso (22 reviews) - Escalabilidad (17 reviews) - Seguridad (9 reviews) - Gestión de Datos (8 reviews) - Características (8 reviews) **Cons:** - Caro (16 reviews) - Complejidad (7 reviews) - Aprendizaje difícil (5 reviews) - Documentación deficiente (4 reviews) - Problemas de acceso (3 reviews) ### 7. [WhyLabs](https://www.g2.com/es/products/whylabs/reviews) La capacidad de controlar y observar la salud de las aplicaciones de IA es crítica para el éxito y el retorno de inversión de cada experiencia impulsada por modelos de IA predictivos o generativos. Desde empresas Fortune 100 hasta startups centradas en IA, los equipos han adoptado las herramientas de WhyLabs para monitorear aplicaciones de ML e IA generativa. Las herramientas de código abierto de WhyLabs y la plataforma de observabilidad SaaS detectan desviaciones, problemas de calidad de datos, sesgos y alucinaciones. Con WhyLabs, los equipos reducen las operaciones manuales en más del 80% y disminuyen el tiempo de resolución de incidentes de IA en 20 veces. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 27 **How Do G2 Users Rate WhyLabs?** - **Facilidad de uso:** 8.5/10 (Category avg: 8.8/10) - **Escalabilidad:** 8.1/10 (Category avg: 9.0/10) - **Métricas:** 9.1/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilidad del marco:** 8.9/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind WhyLabs?** - **Vendedor:** [WhyLabs](https://www.g2.com/es/sellers/whylabs) - **Año de fundación:** 2019 - **Ubicación de la sede:** Seattle, WA - **Twitter:** @WhyLabs (1,184 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/whylabsai/ (54 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Software de Computadora - **Company Size:** 48% Pequeña Empresa, 26% Mediana Empresa #### What Are WhyLabs's Pros and Cons? **Pros:** - Atención al Cliente (4 reviews) - Capacidades de la IA (1 reviews) - Analítica (1 reviews) - Capacidades (1 reviews) - Facilidad de uso (1 reviews) **Cons:** - Problemas de API (2 reviews) - Características faltantes (2 reviews) - Documentación deficiente (2 reviews) - Configuración difícil (1 reviews) - Falta de orientación (1 reviews) ### 8. [Arize AI](https://www.g2.com/es/products/arize-ai/reviews) Arize AI ofrece una plataforma de ingeniería de IA y agentes todo en uno, diseñada para la complejidad y el comportamiento impredecible de los modelos generativos. Con herramientas diseñadas específicamente para observar, evaluar y optimizar el rendimiento, los equipos pueden detectar problemas temprano, entender por qué ocurren y mejorar la fiabilidad desde el desarrollo hasta la producción. Abierta e interoperable por diseño, Arize permite iteraciones más rápidas, implementaciones más seguras y experiencias de cliente más fiables, mientras se mantiene agnóstica al proveedor, marco y lenguaje. IDE de Prompts: Diseña, prueba y evoluciona prompts con entradas, salidas y resultados de evaluación en vivo Trazabilidad y Observabilidad: Visualiza cada paso del comportamiento de un agente con la instrumentación OpenInference de Arize Evaluación: Ejecuta LLM-como-Juez en línea y fuera de línea y bucles de retroalimentación humana para medir la precisión y el éxito de las tareas Mejora Continua: Usa análisis de trazas, retroalimentación de evaluación y conjuntos de datos curados para realizar experimentos y mejorar agentes Asistente co-piloto (Alyx): Haz preguntas en lenguaje natural sobre el rendimiento de los agentes dentro de la plataforma Arize Monitoreo y Alertas en Tiempo Real: Rastrea métricas personalizadas, monitorea latencia, uso de tokens, fallos, y establece alertas para anticiparse a problemas de producción **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 28 **How Do G2 Users Rate Arize AI?** - **Facilidad de uso:** 7.7/10 (Category avg: 8.8/10) - **Escalabilidad:** 9.2/10 (Category avg: 9.0/10) - **Métricas:** 9.2/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilidad del marco:** 7.5/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Arize AI?** - **Vendedor:** [Arize AI](https://www.g2.com/es/sellers/arize-ai) - **Ubicación de la sede:** Berkeley, US - **Twitter:** @arizeai (4,475 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/arizeai/about (160 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 43% Pequeña Empresa, 29% Mediana Empresa #### What Are Arize AI's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidad de uso (4 reviews) - Características (4 reviews) - Capacidades (2 reviews) - Atención al Cliente (2 reviews) - Visualización de datos (2 reviews) **Cons:** - Características faltantes (3 reviews) - Problemas de rendimiento (2 reviews) - Rendimiento lento (2 reviews) - Problemas de API (1 reviews) - Aprendizaje difícil (1 reviews) ### 9. [Gurobi Optimizer](https://www.g2.com/es/products/gurobi-optimizer/reviews) Con el Optimizador Gurobi, 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 e 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 en Python y más, todo respaldado por nuestro soporte experto al 100% 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:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 21 **How Do G2 Users Rate Gurobi Optimizer?** - **Facilidad de uso:** 9.3/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Gurobi Optimizer?** - **Vendedor:** [Gurobi ](https://www.g2.com/es/sellers/gurobi) - **Año de fundación:** 2008 - **Ubicación de la sede:** Beaverton, OR - **Twitter:** @gurobi (5,055 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/511132/ (206 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 52% Empresa, 24% Mediana Empresa ### 10. [Kili](https://www.g2.com/es/products/kili/reviews) Kili Technology es una plataforma colaborativa de datos de IA diseñada para ayudar a los clientes empresariales a crear datos de entrenamiento de IA listos para producción. Fundada en París en 2018, Kili Technology atiende a una amplia gama de industrias, incluyendo la salud, los servicios financieros, la manufactura, la defensa y la tecnología. La plataforma está diseñada para apoyar equipos de diferentes tamaños, acomodando desde 10 hasta más de 500 usuarios concurrentes, y procesa millones de activos anualmente. La funcionalidad principal de Kili Technology radica en su capacidad para facilitar la colaboración entre equipos multifuncionales. A diferencia de las herramientas de etiquetado tradicionales que sirven principalmente a los ingenieros de aprendizaje automático, Kili conecta a los equipos de ciencia de datos con las partes interesadas del negocio y los expertos en la materia. Esta integración mejora el ciclo de desarrollo de IA al agilizar los procesos desde la anotación y el etiquetado hasta la validación y la retroalimentación del modelo. Como resultado, los usuarios pueden asegurarse de que los datos utilizados para entrenar modelos de IA sean no solo precisos, sino también relevantes para el contexto específico del negocio. Kili Technology es particularmente beneficiosa para las organizaciones que buscan aprovechar el poder de la IA mientras mantienen un alto nivel de calidad de datos. La plataforma admite varias modalidades de datos, lo que permite a los equipos trabajar con datos de texto, imágenes, audio y video sin problemas. Esta versatilidad la hace adecuada para una amplia gama de aplicaciones, desde el desarrollo de modelos de procesamiento de lenguaje natural hasta sistemas de reconocimiento de imágenes. Al fomentar la colaboración entre diferentes roles dentro de una organización, Kili mejora la eficiencia general del proceso de desarrollo de IA. Las características clave de Kili Technology incluyen una interfaz de usuario intuitiva que simplifica el proceso de etiquetado, herramientas robustas para la validación de datos y mecanismos de retroalimentación completos que permiten la mejora continua de los modelos de IA. Además, la plataforma ofrece capacidades avanzadas de análisis, lo que permite a los equipos rastrear el progreso e identificar áreas para mejorar. Estas características colectivamente empoderan a las organizaciones para construir conjuntos de datos de entrenamiento de alta calidad que satisfacen las demandas de aplicaciones de IA complejas. Kili Technology se destaca en el competitivo panorama de plataformas de datos de IA al priorizar la colaboración y la usabilidad. Al cerrar la brecha entre las partes interesadas técnicas y no técnicas, asegura que el desarrollo de soluciones de IA sea un esfuerzo cohesivo. Este enfoque no solo acelera el tiempo de comercialización de las iniciativas de IA, sino que también mejora la calidad general de los datos de entrenamiento, lo que lleva en última instancia a modelos de IA más efectivos. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 52 **How Do G2 Users Rate Kili?** - **Facilidad de uso:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Kili?** - **Vendedor:** [Kili Technology](https://www.g2.com/es/sellers/kili-technology) - **Sitio web de la empresa:** https://kili-technology.com - **Año de fundación:** 2018 - **Ubicación de la sede:** Paris, FR - **Twitter:** @Kili_Technology (441 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/33266852 (49 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Software de Computadora - **Company Size:** 38% Mediana Empresa, 34% Pequeña Empresa #### What Are Kili's Pros and Cons? **Pros:** - Etiquetado de datos (1 reviews) - Etiquetado de datos (1 reviews) - Facilidad de uso (1 reviews) - Variedad de modelos (1 reviews) **Cons:** - Características limitadas (1 reviews) - Características faltantes (1 reviews) ### 11. [Dataloop](https://www.g2.com/es/products/dataloop-dataloop/reviews) Dataloop es una plataforma de desarrollo de IA de vanguardia que está transformando la forma en que las organizaciones construyen aplicaciones de IA. Nuestra plataforma está meticulosamente diseñada para atender a los desarrolladores en el corazón del proceso de desarrollo de IA, haciendo que sea más sencillo e intuitivo trabajar con datos y modelos de IA. Nuestra solución integral abarca todo el ciclo de vida del desarrollo de IA, ofreciendo herramientas y funcionalidades que agilizan la gestión de datos, la anotación, la selección de modelos y el despliegue. La plataforma de Dataloop está construida con un enfoque en la colaboración, permitiendo que desarrolladores, científicos de datos e ingenieros trabajen juntos sin problemas, rompiendo los silos tradicionales y fomentando la innovación. Las características clave incluyen una interfaz intuitiva de arrastrar y soltar para construir flujos de datos, una vasta biblioteca de elementos y modelos de IA preconstruidos, y capacidades robustas de curación y anotación de datos. Estas características están diseñadas para empoderar a los desarrolladores a prototipar, iterar y desplegar rápidamente soluciones de IA, manteniendo el ritmo con las demandas en rápida evolución del mercado. Dataloop está comprometido con el avance del desarrollo de IA al proporcionar una plataforma centrada en el desarrollador que aborda las complejidades y desafíos de la gestión de IA y datos. Nuestra visión es democratizar el desarrollo de IA, permitiendo que cada organización aproveche el poder de la IA y avance sus soluciones innovadoras. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 87 **How Do G2 Users Rate Dataloop?** - **Facilidad de uso:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10) - **Escalabilidad:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Métricas:** 7.8/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilidad del marco:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Dataloop?** - **Vendedor:** [Dataloop](https://www.g2.com/es/sellers/dataloop) - **Año de fundación:** 2017 - **Ubicación de la sede:** Herzliya, IL - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/dataloop (69 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Software de Computadora, Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 39% Mediana Empresa, 33% Pequeña Empresa #### What Are Dataloop's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidad de uso (4 reviews) - Eficiencia de anotación (2 reviews) - Herramientas de anotación (2 reviews) - Interfaz de usuario (2 reviews) - Integraciones fáciles (1 reviews) **Cons:** - Complejidad (1 reviews) - Sintaxis confusa (1 reviews) - Navegación difícil (1 reviews) - Falta de comunicación (1 reviews) - Falta de orientación (1 reviews) ### 12. [InRule](https://www.g2.com/es/products/inrule/reviews) InRule Technology® proporciona decisiones de IA explicables. InRule capacita a sus usuarios para deleitar a los clientes y mejorar los resultados empresariales al combinar decisiones automatizadas, aprendizaje automático explicable y automatización de procesos, sin código. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 66 **How Do G2 Users Rate InRule?** - **Facilidad de uso:** 8.1/10 (Category avg: 8.8/10) - **Escalabilidad:** 5.8/10 (Category avg: 9.0/10) - **Métricas:** 6.7/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilidad del marco:** 6.7/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind InRule?** - **Vendedor:** [InRule Technology, Inc](https://www.g2.com/es/sellers/inrule-technology-inc) - **Año de fundación:** 2002 - **Ubicación de la sede:** Chicago, IL - **Twitter:** @inrule (773 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/46934/ (83 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Servicios Financieros, Seguros - **Company Size:** 46% Mediana Empresa, 32% Empresa ### 13. [ClearML](https://www.g2.com/es/products/clearml/reviews) ClearML es una plataforma de IA de extremo a extremo que agiliza el desarrollo y la implementación de IA al orquestar cargas de trabajo y optimizar el rendimiento de la infraestructura. La plataforma maximiza la utilización y eficiencia del clúster de GPU mientras permite a las empresas implementar soluciones de GPU como servicio con arquitectura multiinquilino incorporada y capacidades de facturación flexibles para la asignación de costos internos o modelos de precios basados en el uso. Al integrar verticalmente toda la pila de IA, desde aplicaciones e infraestructura de orquestación hasta hardware subyacente, ClearML mejora tanto el rendimiento como la utilización de recursos para cargas de trabajo de IA generativa y aprendizaje automático. La Plataforma de Infraestructura de IA de ClearML es una solución de tres capas que ofrece infraestructura GenAI/IA escalable y segura a escala empresarial: El Plano de Control de Infraestructura permite a las organizaciones conectar y gestionar clústeres de GPU, ya sea en las instalaciones, en la nube o ambos, asegurando alto rendimiento y optimización de costos. El Centro de Desarrollo de IA proporciona un entorno para desarrollar, entrenar y probar IA, accesible desde cualquier lugar. El Motor de Aplicaciones GenAI despliega rápida y fácilmente aplicaciones y agentes de IA en clústeres con configuración automática de redes, autenticación y seguridad. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 13 **How Do G2 Users Rate ClearML?** - **Facilidad de uso:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10) - **Escalabilidad:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Métricas:** 8.8/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilidad del marco:** 8.8/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind ClearML?** - **Vendedor:** [ClearML](https://www.g2.com/es/sellers/clearml) - **Año de fundación:** 2016 - **Ubicación de la sede:** Tel Aviv, IL - **Twitter:** @clearmlapp (3,777 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/clearml/ (45 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Software de Computadora, Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 54% Pequeña Empresa, 31% Mediana Empresa ### 14. [Kubeflow](https://www.g2.com/es/products/kubeflow/reviews) Kubeflow es una plataforma de código abierto diseñada para facilitar el despliegue, orquestación y gestión de flujos de trabajo de aprendizaje automático (ML) en Kubernetes. Proporciona un conjunto completo de herramientas que cubren todo el ciclo de vida del ML, permitiendo a los científicos de datos e ingenieros desarrollar, entrenar y desplegar modelos de manera eficiente en entornos escalables y portátiles. Características y Funcionalidades Clave: - Notebooks de Kubeflow: Ofrece entornos de desarrollo basados en la web, como Jupyter Notebooks, que se ejecutan dentro de pods de Kubernetes, permitiendo un desarrollo interactivo de modelos. - Pipelines de Kubeflow: Permite la creación y despliegue de flujos de trabajo de ML portátiles y escalables utilizando Kubernetes, promoviendo la consistencia y la reproducibilidad. - Entrenador de Kubeflow: Soporta el entrenamiento distribuido a través de varios marcos de IA, incluyendo PyTorch, Hugging Face, DeepSpeed, MLX, JAX y XGBoost, facilitando el entrenamiento de modelos a gran escala. - Katib de Kubeflow: Proporciona capacidades de aprendizaje automático automatizado, incluyendo ajuste de hiperparámetros, detención temprana y búsqueda de arquitecturas neuronales, para optimizar el rendimiento del modelo. - KServe de Kubeflow: Ofrece una plataforma estandarizada para servir modelos de ML a través de múltiples marcos, asegurando una inferencia de modelos escalable y eficiente. - Registro de Modelos de Kubeflow: Actúa como un repositorio centralizado para gestionar modelos de ML, versiones y metadatos asociados, cerrando la brecha entre la experimentación de modelos y el despliegue en producción. Valor Principal y Problema Resuelto: Kubeflow aborda las complejidades asociadas con el despliegue y gestión de flujos de trabajo de ML aprovechando la escalabilidad y portabilidad de Kubernetes. Abstrae las complejidades de la contenedorización, permitiendo a los usuarios centrarse en construir, entrenar y desplegar modelos sin preocuparse por la infraestructura subyacente. Al automatizar varias etapas del ciclo de vida del ML, Kubeflow mejora la reproducibilidad, eficiencia y colaboración entre científicos de datos e ingenieros, acelerando en última instancia el desarrollo y despliegue de soluciones de aprendizaje automático. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 22 **How Do G2 Users Rate Kubeflow?** - **Facilidad de uso:** 7.6/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Kubeflow?** - **Vendedor:** [Kubeflow](https://www.g2.com/es/sellers/kubeflow) - **Año de fundación:** 2017 - **Ubicación de la sede:** Sunnyvale, US - **Twitter:** @kubeflow (6,589 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/kubeflow/ (24 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 45% Pequeña Empresa, 41% Empresa #### What Are Kubeflow's Pros and Cons? **Pros:** - Eficiencia (1 reviews) - Flexibilidad (1 reviews) - Variedad de modelos (1 reviews) - Resolución de problemas (1 reviews) - Escalabilidad (1 reviews) **Cons:** - Complejidad (1 reviews) - Configuración compleja (1 reviews) - Configuración difícil (1 reviews) - Capacidad limitada (1 reviews) - Recursos limitados (1 reviews) ### 15. [Comet.ml](https://www.g2.com/es/products/comet-ml/reviews) Comet ofrece una plataforma de evaluación de modelos de extremo a extremo para desarrolladores de IA, con evaluaciones de LLM de primera clase, seguimiento de experimentos y monitoreo de producción. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 13 **How Do G2 Users Rate Comet.ml?** - **Facilidad de uso:** 8.1/10 (Category avg: 8.8/10) - **Escalabilidad:** 7.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Métricas:** 8.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilidad del marco:** 7.7/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Comet.ml?** - **Vendedor:** [Comet.ml](https://www.g2.com/es/sellers/comet-ml) - **Año de fundación:** 2017 - **Ubicación de la sede:** New York, NY - **Twitter:** @Cometml (15,074 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/comet-ml/?viewAsMember=true (103 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 54% Mediana Empresa, 38% Pequeña Empresa ### 16. [MLJAR](https://www.g2.com/es/products/mljar/reviews) Líder en la creación de herramientas de ciencia de datos. MLJAR es un marco de aprendizaje automático automatizado (AutoML) diseñado para hacer que la construcción y el despliegue de modelos de aprendizaje automático sean más fáciles y accesibles. Ofrece herramientas para ayudar a los usuarios, ya sean científicos de datos, analistas o individuos no técnicos, a crear modelos de aprendizaje automático sin necesidad de habilidades extensas de programación, construir aplicaciones impulsadas por datos y analizar datos. MLJAR mantiene bibliotecas de código abierto como: AutoML mljar-supervised Mercury Supertree... **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 16 **How Do G2 Users Rate MLJAR?** - **Facilidad de uso:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10) - **Escalabilidad:** 8.9/10 (Category avg: 9.0/10) - **Métricas:** 9.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilidad del marco:** 9.1/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind MLJAR?** - **Vendedor:** [MLJAR](https://www.g2.com/es/sellers/mljar) - **Año de fundación:** 2016 - **Ubicación de la sede:** Łapy, PL - **Twitter:** @MLJARofficial (1,462 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/17936019 (6 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** Private **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 63% Empresa, 25% Pequeña Empresa ### 17. [Mona](https://www.g2.com/es/products/mona/reviews) Mona es una plataforma de monitoreo inteligente para IA en producción. Los equipos de ciencia de datos, aprendizaje automático y operaciones de datos aprovechan Mona para aumentar la confianza en su sistema de IA al proporcionarles un motor analítico poderoso que puede detectar problemas (por ejemplo, desviaciones, valores atípicos, problemas de integridad de datos y otras anomalías) semanas o más antes de que salgan a la superficie. Logre mejores resultados empresariales evitando catástrofes de IA y enfocando a su equipo en los segmentos específicos donde los modelos de ML están bajo rendimiento. Mona permite el seguimiento de métricas personalizadas para cualquier caso de uso de IA en cualquier industria y se integra fácilmente con las pilas tecnológicas existentes. Usando la función de equidad de IA de Mona, obtenga transparencia en sus modelos de ML y detecte automáticamente cualquier sesgo oculto. Mona tiene la capacidad de generar informes completos de equidad con configuración completa del usuario, utilizados para necesidades de auditoría tanto internas como externas. Empresas en una variedad de industrias aprovechan Mona para monitorear casos de uso de PNL/PLN, habla, visión por computadora y aprendizaje automático. Fundada en 2018 por líderes de producto y operadores experimentados de Google y McKinsey & Co., la empresa cuenta con el respaldo de importantes capitalistas de riesgo, con oficinas en los EE. UU. y en Israel. Mona fue reconocida por Gartner en el informe de 2021 ‘Cool Vendors in Enterprise AI Operationalization and Engineering’. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 10 **How Do G2 Users Rate Mona?** - **Facilidad de uso:** 8.1/10 (Category avg: 8.8/10) - **Escalabilidad:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Métricas:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilidad del marco:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Mona?** - **Vendedor:** [Mona](https://www.g2.com/es/sellers/mona) - **Año de fundación:** 2018 - **Ubicación de la sede:** N/A - **Twitter:** @mona_labs (41 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/mona-labs/ (17 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Pequeña Empresa, 40% Mediana Empresa ### 18. [DVC](https://www.g2.com/es/products/dvc/reviews) DVC es una herramienta de ciencia de datos de código abierto basada en Git. DVC ha introducido una nueva herramienta de código abierto para Análisis de Datos de IA e Insights GenAI Accionables, que puede curar grandes cantidades de datos no estructurados. DVC Studio es nuestra herramienta SaaS que proporciona gestión de datos y modelos sin problemas, seguimiento de experimentos, visualización y automatización, con Git y DVC como su única fuente de verdad. ¡Tenemos una comunidad de practicantes en constante crecimiento! **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 11 **How Do G2 Users Rate DVC?** - **Facilidad de uso:** 6.9/10 (Category avg: 8.8/10) - **Escalabilidad:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Métricas:** 8.1/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilidad del marco:** 8.8/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind DVC?** - **Vendedor:** [Iterative](https://www.g2.com/es/sellers/iterative) - **Año de fundación:** 2018 - **Ubicación de la sede:** San Francisco, California - **Twitter:** @Iterativeai (535 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/iterative-ai/ (12 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 55% Mediana Empresa, 27% Pequeña Empresa ### 19. [Pachyderm](https://www.g2.com/es/products/pachyderm/reviews) Pachyderm es rentable a escala, lo que permite a los equipos de ingeniería de datos automatizar complejas canalizaciones con transformaciones de datos sofisticadas en cualquier tipo de datos. Nuestro enfoque único proporciona procesamiento paralelizado de canalizaciones de múltiples etapas, independientes del lenguaje, con versionado de datos y seguimiento de linaje de datos. Pachyderm ofrece el motor CI/CD definitivo para datos. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 14 **How Do G2 Users Rate Pachyderm?** - **Facilidad de uso:** 7.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Escalabilidad:** 8.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Métricas:** 8.1/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilidad del marco:** 7.6/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Pachyderm?** - **Vendedor:** [Pachyderm](https://www.g2.com/es/sellers/pachyderm) - **Año de fundación:** 2014 - **Ubicación de la sede:** San Francisco, California - **Twitter:** @pachyderminc (2,379 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/pachyderm-inc- (7 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Software de Computadora - **Company Size:** 50% Mediana Empresa, 36% Empresa ### 20. [Seldon](https://www.g2.com/es/products/seldon/reviews) Seldon lleva los modelos de aprendizaje automático a producción más rápido, de la manera más confiable. El despliegue de modelos, explicadores y canarios en el front-end significa que los usuarios pueden desplegar modelos de ML y las pruebas se pueden realizar en entornos en vivo. Las métricas y los paneles pueden monitorear los modelos para mejorar el rendimiento y comunicar rápidamente los errores para una fácil depuración. Los explicadores de modelos significan que puedes entender y ajustar qué características están influyendo en el modelo y la detección de anomalías puede señalar desviaciones en los datos. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 11 **How Do G2 Users Rate Seldon?** - **Facilidad de uso:** 7.9/10 (Category avg: 8.8/10) - **Escalabilidad:** 9.2/10 (Category avg: 9.0/10) - **Métricas:** 9.2/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilidad del marco:** 9.2/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Seldon?** - **Vendedor:** [Seldon](https://www.g2.com/es/sellers/seldon) - **Año de fundación:** 2014 - **Ubicación de la sede:** London, GB - **Twitter:** @seldon_io (2,253 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/seldon/about (106 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 45% Empresa, 36% Pequeña Empresa ### 21. [Determined AI](https://www.g2.com/es/products/determined-ai/reviews) La inteligencia artificial determinada adopta un enfoque pragmático y orientado a resultados para el aprendizaje profundo, con el objetivo de mejorar drásticamente la productividad de los desarrolladores de aprendizaje profundo. Su plataforma integrada de AutoML simplifica todo el flujo de trabajo de aprendizaje profundo desde la gestión de datos hasta el entrenamiento y la implementación de modelos. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 11 **How Do G2 Users Rate Determined AI?** - **Facilidad de uso:** 7.7/10 (Category avg: 8.8/10) - **Escalabilidad:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Métricas:** 9.4/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilidad del marco:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Determined AI?** - **Vendedor:** [Determined AI](https://www.g2.com/es/sellers/determined-ai) - **Año de fundación:** 2017 - **Ubicación de la sede:** Houston, Texas - **Twitter:** @DeterminedAI (1,712 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/determined-ai/ (12 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 55% Pequeña Empresa, 36% Mediana Empresa ### 22. [DagsHub](https://www.g2.com/es/products/dagshub/reviews) DagsHub es una plataforma que te permite crear fácilmente conjuntos de datos de alta calidad para un mejor rendimiento del modelo. Una única plataforma de IA para curar datos de visión, audio y documentos. Las empresas con datos sensibles pueden operar en su propia infraestructura local y obtener una plataforma completa de IA. Curación de datos: crea los mejores conjuntos de datos. Anotación de datos: anota tus datos de visión, audio y documentos. Etiquetado automático: automatiza tu flujo de anotación con plantillas preconstruidas y aprendizaje activo. Versionado de datos: versiona tus conjuntos de datos para la reproducibilidad. Seguimiento de experimentos: sigue el progreso de tus experimentos, comprende las tendencias y compara resultados. Registro de modelos: gestiona tus modelos y despliegues en un solo lugar. Los mejores científicos de datos construyen IA con DagsHub, incluidos equipos en: Google, Harvard Medicine, Beewise, Macso y Mana.bio. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 14 **How Do G2 Users Rate DagsHub?** - **Facilidad de uso:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10) - **Escalabilidad:** 9.2/10 (Category avg: 9.0/10) - **Métricas:** 9.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilidad del marco:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind DagsHub?** - **Vendedor:** [DagsHub](https://www.g2.com/es/sellers/dagshub) - **Ubicación de la sede:** San Francisco, US - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/dagshub (14 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Software de Computadora - **Company Size:** 50% Pequeña Empresa, 43% Mediana Empresa #### What Are DagsHub's Pros and Cons? **Pros:** - Gestión de Datos (12 reviews) - Gestión de Modelos (12 reviews) - Colaboración (11 reviews) - Características (10 reviews) - Plataforma Integrada (10 reviews) **Cons:** - Funcionalidad limitada (2 reviews) - Manejo de errores (1 reviews) - Caro (1 reviews) - Personalización limitada (1 reviews) - Acceso gratuito limitado (1 reviews) ### 23. [Plutoshift](https://www.g2.com/es/products/plutoshift-plutoshift/reviews) Plutoshift está liderando una nueva categoría de plataforma de datos, diseñada específicamente para empresas que proporcionan productos y servicios físicos. La Plataforma de Datos Operativos (ODP) de Plutoshift aplica inteligencia artificial y aprendizaje automático automatizado para unificar y alinear la multitud de fuentes de datos en un sistema compartido de registro, permitiendo un nuevo nivel de monitoreo de rendimiento "siempre activo" y análisis predictivo. Por primera vez, los trabajadores de primera línea y remotos pueden utilizar datos actuales y confiables hasta las líneas operativas del negocio, mejorando drásticamente la velocidad y la fiabilidad en la toma de decisiones críticas. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 20 **How Do G2 Users Rate Plutoshift?** - **Facilidad de uso:** 9.5/10 (Category avg: 8.8/10) - **Escalabilidad:** 9.2/10 (Category avg: 9.0/10) - **Métricas:** 9.2/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilidad del marco:** 8.8/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Plutoshift?** - **Vendedor:** [Plutoshift](https://www.g2.com/es/sellers/plutoshift) - **Año de fundación:** 2024 - **Ubicación de la sede:** Palo Alto, California - **Twitter:** @plutoshift (230 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/plutoshift-ai/ (1 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Ingeniero de software - **Top Industries:** Software de Computadora - **Company Size:** 65% Mediana Empresa, 20% Empresa #### What Are Plutoshift's Pros and Cons? **Pros:** - Análisis de datos (11 reviews) - Características (8 reviews) - Apoyar la eficiencia (8 reviews) - Facilidad de uso (7 reviews) - Capacidades de análisis (6 reviews) **Cons:** - Usabilidad compleja (6 reviews) - Complejidad (3 reviews) - Problemas de integración (3 reviews) - Curva de aprendizaje (3 reviews) - Configuración difícil (2 reviews) ### 24. [Prism](https://www.g2.com/es/products/pixis-prism/reviews) Pixis es el compañero de IA del comercializador digital, que te permite usar tus propios datos a través de plataformas para alcanzar los mejores resultados con confianza, todo mientras ahorra tiempo y esfuerzo a los equipos. Nuestra plataforma impulsada por IA saca a relucir al héroe en los comercializadores, potenciando sus decisiones y permitiéndoles convertir datos en acciones automatizadas. Ayuda a los comercializadores a optimizar la asignación de ofertas y presupuestos del administrador de anuncios, la segmentación de audiencia y la gestión de activos creativos utilizando IA verdadera y hecha a medida para su marca (no basada en reglas). Esto permite a los equipos de marketing aprovechar los datos en tiempo real para proporcionar las mejores optimizaciones posibles. Estas acciones pueden realizarse manualmente o ser completamente automatizadas por el comercializador. Esto conduce a ideas significativas y accionables que pueden usarse para crear mejores decisiones de marketing, ya sea optimizando dinámicamente los presupuestos de anuncios, las ofertas o apuntando a nuevos grupos y audiencias. Pixis también puede ayudar a las marcas a construir activos creativos rápidamente e iterar sobre ellos de manera inteligente basándose en puntuaciones de confianza que indican qué funciona mejor con qué audiencias. Los equipos de marketing pueden optar por implementar directrices de marca, cumplimiento y seguridad que Pixis seguirá mientras desarrolla activos creativos. Con Pixis, las marcas pueden crecer y escalar de manera rentable con facilidad. Los comercializadores pueden automatizar muchas de sus tareas y recibir recomendaciones fáciles de entender sobre cómo optimizar su gasto en anuncios, reducir costos, ahorrar tiempo, construir activos creativos atractivos y alcanzar nuevas audiencias inexploradas. Pixis es un servicio que permite a los comercializadores beneficiarse de la verdadera IA, con una dirección mínima. Solo dile a Pixis cuáles son tus objetivos, ¡y nosotros haremos el resto! Actualmente servimos a más de 200 clientes, que incluyen marcas Fortune 500 como DHL y Sanofi, junto con grandes empresas como HelloFresh y Allbirds. Los héroes del marketing necesitan un compañero que los libere del trabajo arduo, el análisis manual y las conjeturas. Pixis puede empoderar a los comercializadores para que se concentren en lo que importa, y puede empoderar a las agencias para que se centren en la estrategia de alto nivel o en atraer nuevos negocios. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 14 **How Do G2 Users Rate Prism?** - **Facilidad de uso:** 9.6/10 (Category avg: 8.8/10) - **Escalabilidad:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Métricas:** 9.6/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilidad del marco:** 9.2/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Prism?** - **Vendedor:** [Pixis](https://www.g2.com/es/sellers/pixis) - **Año de fundación:** 2018 - **Ubicación de la sede:** California , US - **Twitter:** @Pixis_AI (154 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/31559415 (443 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Mediana Empresa, 43% Empresa ### 25. [SAP Business Data Cloud](https://www.g2.com/es/products/sap-business-data-cloud/reviews) SAP Business Data Cloud es una solución de software como servicio (SaaS) completamente gestionada que unifica y gobierna los datos de SAP y se conecta con datos de terceros. Como una evolución de las soluciones de datos, planificación y análisis de la empresa, SAP Business Data Cloud reúne SAP Datasphere, SAP Analytics Cloud y SAP Business Warehouse con una experiencia unificada que ofrece información en todas las líneas de negocio. Además, SAP Databricks está disponible de forma nativa en Business Data Cloud, llevando el poder de las capacidades de la Plataforma de Inteligencia de Datos de Databricks al producto. SAP Business Data Cloud conecta los datos aprovechando los principios de la tela de datos empresariales, facilitando el descubrimiento, el intercambio, la gobernanza y el modelado de estos datos. Incluye SAP Databricks como un servicio de datos de primera parte. La plataforma combina aplicaciones preconstruidas y productos de datos en todas las líneas de negocio. Proporciona productos de datos completamente gestionados y curados en todas las líneas de negocio y elimina los costos de las extracciones de datos. Los usuarios pueden construir sobre los productos de datos curados de SAP con su experiencia de dominio y entregar Aplicaciones Inteligentes a través del ecosistema de Business Data Cloud. Estas aplicaciones inteligentes son aplicaciones adaptativas impulsadas por IA que aprenden de tus datos, entienden el contexto empresarial y actúan en tu nombre para transformar los resultados empresariales. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 72 **How Do G2 Users Rate SAP Business Data Cloud?** - **Facilidad de uso:** 8.1/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind SAP Business Data Cloud?** - **Vendedor:** [SAP](https://www.g2.com/es/sellers/sap) - **Sitio web de la empresa:** https://www.sap.com/ - **Año de fundación:** 1972 - **Ubicación de la sede:** Walldorf - **Twitter:** @SAP (297,206 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/sap/ (141,341 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Software de Computadora, Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 39% Empresa, 28% Pequeña Empresa #### What Are SAP Business Data Cloud's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidad de uso (32 reviews) - Características (32 reviews) - Capacidades de integración (31 reviews) - Descubrimiento de datos (30 reviews) - Integraciones (27 reviews) **Cons:** - Complejidad (30 reviews) - Aprendizaje difícil (25 reviews) - Problemas de integración (25 reviews) - Caro (23 reviews) - Curva de aprendizaje (18 reviews) ## What Is Plataformas de MLOps? [Software de Inteligencia Artificial](https://www.g2.com/es/categories/artificial-intelligence) ## What Software Categories Are Similar to Plataformas de MLOps? - [Software de aprendizaje automático](https://www.g2.com/es/categories/machine-learning) - [Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático](https://www.g2.com/es/categories/data-science-and-machine-learning-platforms) - [Software de etiquetado de datos](https://www.g2.com/es/categories/data-labeling) --- ## How Do You Choose the Right Plataformas de MLOps? ### Lo que debes saber sobre las plataformas de MLOps ### ¿Qué son las plataformas de MLOps? Las soluciones de MLOps aplican herramientas y recursos para asegurar que los proyectos de aprendizaje automático se ejecuten correctamente y de manera eficiente, incluyendo la gobernanza de datos, la gestión de modelos y el despliegue de modelos. 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 empresas están convirtiendo sus datos en conocimientos para impulsar decisiones empresariales y mejorar las ofertas de productos. Con el aprendizaje automático, los usuarios pueden extraer grandes cantidades de datos. Ya sean estructurados o no estructurados, descubre patrones y ayuda a realizar predicciones basadas en datos. Un aspecto crucial del proceso de aprendizaje automático es el desarrollo, gestión y monitoreo de modelos de aprendizaje automático. Los usuarios aprovechan las plataformas de MLOps para gestionar y monitorear modelos de aprendizaje automático a medida que se integran en aplicaciones empresariales.  Aunque las capacidades de MLOps pueden unirse en productos de software o plataformas, es fundamentalmente una metodología. Cuando los científicos de datos, ingenieros de datos, desarrolladores y otros interesados empresariales colaboran y aseguran que los datos se gestionen y extraigan adecuadamente para obtener significado, necesitan MLOps para asegurar que los equipos estén alineados y que los proyectos de aprendizaje automático se rastreen y puedan reproducirse. #### ¿Qué tipos de plataformas de MLOps existen? No todas las plataformas de MLOps son iguales. Estas herramientas permiten a los desarrolladores y científicos de datos gestionar y monitorear modelos de aprendizaje automático. Sin embargo, difieren en términos de los tipos de datos que soportan, así como el método y la manera de despliegue.  **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 conocimientos de ellos como para asegurar su calidad. Estas plataformas les permiten entrenar y 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. **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 problemas de seguridad de datos y latencia. En casos como el cuidado de la salud, regulaciones estrictas como HIPAA requieren que los datos sean seguros. Por lo tanto, las soluciones 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 vital. **Periferia** Algunas plataformas permiten ejecutar algoritmos en la periferia, que consiste en una red de malla de centros de datos que procesan y almacenan datos localmente antes de ser enviados a un centro de almacenamiento centralizado o a la nube. La computación en la periferia 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 plataformas de MLOps? Las siguientes son algunas características principales dentro de las plataformas de MLOps que pueden ser útiles para los usuarios: **Entrenamiento de modelos:** La ingeniería de características es el proceso de transformar datos en bruto en características que representen mejor el problema subyacente a los modelos predictivos. Es un paso clave en la construcción de un modelo y resulta en una mejor precisión del modelo en datos no vistos. Construir un modelo requiere entrenarlo alimentándolo con datos. Entrenar un modelo es el proceso mediante el cual se determinan los valores adecuados para todos los pesos y el sesgo a partir de los datos ingresados. Dos métodos clave utilizados para este propósito son el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado. 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 lanza. 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. Puede ayudar con el registro, catalogación y organización de todos los modelos de aprendizaje automático desplegados en toda la empresa. No todos los modelos están destinados a todos los usuarios. Por lo tanto, algunas herramientas permiten la provisión de usuarios basados en la autorización para desplegar e iterar sobre modelos de aprendizaje automático. **Despliegue de modelos:** El despliegue de modelos de aprendizaje automático es el proceso de hacer que los modelos estén disponibles en entornos de producción, donde proporcionan predicciones a otros sistemas de software. Algunas herramientas permiten a los usuarios gestionar artefactos de modelos y rastrear qué modelos están desplegados en producción. Los métodos de despliegue toman la forma de APIs REST, GUI para análisis bajo demanda, y más. **Métricas:** Los usuarios pueden controlar el uso y rendimiento del modelo en producción. Esto ayuda a rastrear cómo están funcionando los modelos. ### ¿Cuáles son los beneficios de las plataformas de MLOps? A través del uso de plataformas de MLOps, los científicos de datos pueden obtener visibilidad en sus esfuerzos de aprendizaje automático. Esto les ayuda a entender mejor qué está funcionando y qué no, y se 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 conocimientos 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:** Modelos preentrenados y pipelines listos para usar adaptados a tareas específicas ayudan a agilizar el proceso. Estas plataformas ayudan eficientemente a escalar experimentos a través de muchos nodos para realizar entrenamiento distribuido en grandes conjuntos de datos. **Experimentar mejor:** 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. Las plataformas de MLOps facilitan esta experimentación a través de herramientas de visualización de datos, aumento de datos y preparación de datos. También se utilizan diferentes tipos de capas y optimizadores para el aprendizaje profundo en la experimentación, que son algoritmos o métodos utilizados para cambiar los atributos de las redes neuronales como pesos y tasa de aprendizaje para reducir las pérdidas. ### ¿Quién usa las plataformas de MLOps? Los científicos de datos están en alta demanda, pero hay una escasez en el número de profesionales capacitados disponibles. El conjunto de habilidades es variado y vasto (por ejemplo, hay una necesidad de entender una amplia gama de 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 están incluyendo 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 la empresa en general apoye estos proyectos. Las plataformas más robustas proporcionan recursos que permiten a los usuarios no técnicos 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:** Especialmente con el aumento de características más amigables para el usuario, los científicos de datos ciudadanos que no están profesionalmente capacitados pero han desarrollado habilidades de datos están recurriendo cada vez más a MLOps para llevar la IA a su organización. **Científicos de datos profesionales:** Los científicos de datos expertos aprovechan estas plataformas para escalar las operaciones de ciencia de datos a lo largo del ciclo de vida, simplificando el proceso de experimentación a despliegue, 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 MLOps? Las alternativas a las plataformas de MLOps pueden reemplazar este tipo de software, ya sea parcial o completamente: [Plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático](https://www.g2.com/categories/data-science-and-machine-learning-platforms) **:** Dependiendo del caso de uso, las empresas podrían considerar plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático. Este software proporciona una plataforma para el desarrollo completo de modelos de aprendizaje automático y puede proporcionar características más robustas en torno a la operacionalización de estos algoritmos. [Software de aprendizaje automático](https://www.g2.com/categories/machine-learning) **:** Las plataformas de MLOps son excelentes para el monitoreo y gestión a gran escala de modelos, ya sea para visión por computadora, 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. Muchos tipos diferentes de algoritmos de aprendizaje automático realizan varias tareas y funciones. Estos algoritmos pueden consistir en algoritmos de aprendizaje automático más específicos, como aprendizaje de reglas de asociación, redes bayesianas, agrupamiento, aprendizaje de árboles de decisión, algoritmos genéticos, sistemas de clasificación de aprendizaje y máquinas de vectores de soporte, entre otros. Esto ayuda a las organizaciones que buscan soluciones puntuales. #### Software relacionado con las plataformas de MLOps Las soluciones relacionadas que pueden usarse junto con las plataformas de MLOps 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 MLOps 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 una gran cantidad de 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, permitiendo que las herramientas de inteligencia empresarial y análisis extraigan todos los datos de la empresa desde un único repositorio.  [Software de etiquetado de datos](https://www.g2.com/categories/data-labeling) **:** Para lograr el aprendizaje supervisado desde el principio, es clave tener datos etiquetados. Implementar 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 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 y generación de lenguaje natural (NLG), que convierte datos en lenguaje humano comprensible. Algunos ejemplos de usos de NLP incluyen chatbots, aplicaciones de traducción y herramientas de monitoreo de redes sociales que escanean redes sociales en busca de menciones. ### Desafíos con las plataformas de MLOps Las soluciones de software pueden venir con su propio conjunto de desafíos.  **Requisitos de datos:** Para la mayoría de los algoritmos de IA, se requiere una gran cantidad de datos para que aprenda 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 que necesitan. 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 raciales o de género. Por ejemplo, dado que muchos algoritmos de reconocimiento facial se entrenan en conjuntos de datos con rostros principalmente de hombres blancos, otros son más propensos a ser identificados erróneamente por los sistemas. ### ¿Qué empresas deberían comprar plataformas de MLOps? La implementación de IA puede tener un impacto positivo en las empresas de una variedad de industrias diferentes. Aquí hay algunos ejemplos: **Servicios financieros:** El uso de IA en los servicios financieros es prolífico, con bancos usándola para todo, desde desarrollar algoritmos de puntuación de crédito hasta analizar documentos de ganancias para detectar tendencias. Con MLOps Plat, los equipos de ciencia de datos pueden construir modelos con datos de la empresa y desplegarlos tanto en aplicaciones internas como 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 proporcionar 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 comprar plataformas de MLOps #### Recolección de requisitos (RFI/RFP) para plataformas de MLOps Si una empresa está comenzando y busca comprar su primera plataforma de ciencia de datos y aprendizaje automático, o donde sea que una empresa 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, deben 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 impulsa 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 agradables de tener, 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, podría ser útil 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. #### Comparar plataformas de MLOps **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 todas las demostraciones estén completas, 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 que la comparación sea exhaustiva, el usuario debe demostrar cada solución en la lista corta con 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 de MLOps **Elegir un equipo de selección** Antes de comenzar, crear un equipo ganador que trabajará junto durante todo el proceso, desde identificar puntos de dolor hasta la implementación, es crucial. El equipo de selección de software debe consistir en miembros de la organización con el interés, 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 por 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 es bien utilizada y 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. ### ¿Cuánto cuestan las plataformas de MLOps? Como se mencionó anteriormente, las plataformas de MLOps vienen como soluciones tanto en las instalaciones como en la nube. Los precios entre los dos pueden diferir, siendo el primero a menudo con más costos iniciales relacionados con la configuración de la infraestructura.  Como con cualquier software, estas plataformas están frecuentemente disponibles en diferentes niveles, con las soluciones más básicas costando menos que las de escala empresarial. Las primeras a menudo no tendrán tantas características y pueden tener límites en el uso. Los proveedores pueden tener precios escalonados, en los que el precio se adapta al tamaño de la empresa del usuario, el número de usuarios o 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, a menudo no requieren 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 conocimientos de sus datos y obtener el máximo provecho del software. #### Retorno de la inversión (ROI) Las empresas deciden desplegar plataformas de MLOps para obtener algún grado de ROI. A medida que buscan recuperar las pérdidas del software, es crítico entender sus costos. Como se mencionó anteriormente, estas plataformas generalmente se facturan por usuario, a veces escalonadas 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 MLOps **¿Cómo se implementan las plataformas de MLOps?** 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 las plataformas de MLOps?** Puede requerir muchas personas, o muchos 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, es raro que una persona o incluso un equipo tenga 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. **¿Cómo es el proceso de implementación para las plataformas de MLOps?** En términos de implementación, es típico que el despliegue de la plataforma comience de manera limitada y posteriormente se extienda 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 fue exitoso, el equipo podría volver a la mesa de dibujo, intentando averiguar qué salió mal. Esto implicará examinar los datos de entrenamiento, así como los algoritmos utilizados. Si intentan de nuevo, pero nada parece ser exitoso (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 en su conjunto. **¿Cuándo deberías implementar plataformas de MLOps?** 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 priorizar poner sus datos en orden, 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 las plataformas de MLOps **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 o no. Usar IA embebida dentro de software como CRM, automatización de marketing y soluciones de análisis permite a los usuarios agilizar procesos, automatizar ciertas tareas y obtener una ventaja competitiva con capacidades predictivas. La IA embebida puede aumentar gradualmente en los próximos años y puede hacerlo de la manera en que el despliegue en la nube y las capacidades móviles lo han hecho en la última década más o menos. Eventualmente, los proveedores pueden no necesitar resaltar los beneficios de su producto del 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 más granular, de microservicios, particularmente para las necesidades de operaciones de desarrollo. Además, el auge de los servicios de infraestructura en la nube pública ha permitido a las 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 ofrecen MLaaS a otras empresas. Los desarrolladores aprovechan fácilmente estos algoritmos y soluciones preconstruidos alimentándolos con sus propios datos para obtener conocimientos. Usar sistemas construidos por empresas empresariales 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 a medida que aumente la necesidad de IA. **Explicabilidad** Cuando se trata de algoritmos de aprendizaje automático, especialmente el aprendizaje profundo, puede ser particularmente 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 la IA, y por lo tanto la explicabilidad, un subconjunto de la transparencia, se vuelve crucial. Las plataformas de MLOps están incluyendo cada vez más herramientas para la explicabilidad, ayudando a los usuarios a construir explicabilidad en sus modelos y cumplir con los requisitos de explicabilidad de datos en legislaciones como la ley de privacidad de la Unión Europea, el GDPR.