# Mejor Plataformas de MLOps - Página 3

  *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 (Jun 2026)
- **Average Rating**: 4.5/5 The average rating of products in this category, based on all submitted ratings
- **New Reviews This Quarter**: 80
- **Buyer Segments**: Pequeña empresa 48% │ Mercado medio 33% │ Empresa 20% Represents the distribution of reviewers across all products in this category.
- **Top Trending Product**: Comet.ml (+0.058) - Among all products in this category, Comet.ml recorded the largest rating increase compared to last month
*Last updated: June 01, 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:** [Gemini Enterprise Agent Platform](https://www.g2.com/es/products/gemini-enterprise-agent-platform/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)

  
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### Alteryx

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



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  ## What Are the Top-Rated Plataformas de MLOps Products in 2026?
### 1. [Anyscale](https://www.g2.com/es/products/anyscale/reviews)
  La plataforma de IA para empresas de IA. Desarrolla IA con una escala, rendimiento y eficiencia incomparables.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 5
**How Do G2 Users Rate Anyscale?**

- **Facilidad de uso:** 9.0/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Escalabilidad:** 8.8/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Métricas:** 8.8/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Flexibilidad del marco:** 7.9/10 (Category avg: 8.7/10)

**Who Is the Company Behind Anyscale?**

- **Vendedor:** [Anyscale](https://www.g2.com/es/sellers/anyscale)
- **Año de fundación:** 2019
- **Ubicación de la sede:** San Francisco, California, United States
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/joinanyscale (177 empleados en LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 60% Mediana Empresa, 20% Pequeña Empresa


#### What Are Anyscale's Pros and Cons?

**Pros:**

- Facilidad de uso (4 reviews)
- Escalabilidad (4 reviews)
- Capacidades de la IA (2 reviews)
- Integración de IA (2 reviews)
- Automatización (2 reviews)

**Cons:**

- Costo (2 reviews)
- Caro (2 reviews)
- Manejo de errores (1 reviews)
- Gestión de Errores (1 reviews)
- Recursos de aprendizaje insuficientes (1 reviews)

### 2. [Firststep.ai Designer](https://www.g2.com/es/products/firststep-ai-designer/reviews)
  El Diseñador de FirstStep.ai es una plataforma de entrenamiento de IA basada en la web, donde los usuarios pueden entrenar y desplegar rápidamente modelos de Aprendizaje Automático (ML) visual, aprovechando nuestra infraestructura de GPU en la nube. Nuestra plataforma de entrenamiento de IA es una herramienta de diseño sin código, diseñada para que la utilicen personas que no son desarrolladores, y ofrece un rápido retorno de valor para los clientes. Los modelos de ML pueden ser desplegados en la nube, dispositivos móviles y dispositivos IoT EDGE.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 5
**How Do G2 Users Rate Firststep.ai Designer?**

- **Facilidad de uso:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Escalabilidad:** 7.5/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Métricas:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Flexibilidad del marco:** 9.2/10 (Category avg: 8.7/10)

**Who Is the Company Behind Firststep.ai Designer?**

- **Vendedor:** [Firststep.ai](https://www.g2.com/es/sellers/firststep-ai)
- **Año de fundación:** 2021
- **Ubicación de la sede:** Black River, MU
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/firststep-ai/ (6 empleados en LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 80% Pequeña Empresa, 20% Mediana Empresa


### 3. [Katonic.ai](https://www.g2.com/es/products/katonic-ai/reviews)
  Katonic AI es una empresa australiana de IA-ML con oficinas en Sídney, Singapur y Mumbai. Katonic AI combina las capacidades revolucionarias de la IA Generativa y el poder del aprendizaje automático tradicional en un solo lugar. Tiene dos productos insignia: la plataforma MLOps y una plataforma de IA Generativa. La Plataforma de Operaciones de Aprendizaje Automático (MLOps) de Katonic es una plataforma colaborativa con una interfaz unificada para gestionar toda la ciencia de datos en un solo lugar. La Plataforma MLOps de Katonic es para clientes y desarrolladores que desean introducir la práctica de MLOps en sus sistemas de producción. La Plataforma combina el proceso científico creativo de los científicos de datos con el proceso profesional de ingeniería de software para construir y desplegar Modelos de Aprendizaje Automático en producción de manera segura, rápida y sostenible. La Plataforma de IA Generativa de Katonic es conocida por su simplicidad e intuición, permitiendo a los propietarios de negocios pequeños, medianos y grandes construir rápidamente aplicaciones de IA de nivel empresarial en minutos. Esta plataforma sin código está impulsada por la altamente premiada Plataforma MLOps de Katonic que las empresas utilizan para gestionar todo el proceso de preparación de datos, entrenamiento de modelos, despliegue de modelos, monitoreo de modelos y automatización de extremo a extremo con alta precisión, fiabilidad y eficiencia. Ambas plataformas funcionan en un clúster de Kubernetes y pueden desplegarse en cualquier lugar, como en múltiples nubes, en las instalaciones o en el borde. Katonic AI también es parte del ecosistema validado en la nube de NVIDIA. Como empresa, Katonic AI cuenta con el respaldo del fondo de inversión más grande de Australia, Artesian Investments y Boab AI, y tiene la distinción única de ser la única empresa de IA de APAC en aparecer en la prestigiosa matriz PEAK de productos MLOps del Grupo Everest 2022 y en ganar el premio a la Empresa Emprendedora del Año en Prácticas de Excelencia de Frost & Sullivan en la industria de MLOps de APAC.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 5
**How Do G2 Users Rate Katonic.ai?**

- **Facilidad de uso:** 8.7/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Escalabilidad:** 7.7/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Métricas:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Flexibilidad del marco:** 9.0/10 (Category avg: 8.7/10)

**Who Is the Company Behind Katonic.ai?**

- **Vendedor:** [Katonic.ai](https://www.g2.com/es/sellers/katonic-ai)
- **Año de fundación:** 2020
- **Ubicación de la sede:** Sydney, AU
- **Twitter:** @AiKatonic (84 seguidores en Twitter)
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/katonic/ (40 empleados en LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 60% Pequeña Empresa, 40% Mediana Empresa


#### What Are Katonic.ai's Pros and Cons?

**Pros:**

- Capacidades de la IA (1 reviews)


### 4. [Labellerr](https://www.g2.com/es/products/labellerr/reviews)
  Labellerr es una plataforma de automatización de flujos de trabajo de visión por computadora. Ayuda a los equipos de ML a gestionar su ciclo de desarrollo de IA de manera mucho más eficiente. Ayuda a los equipos a trabajar de manera colaborativa en tareas de etiquetado de datos y tiene módulos para gestionar múltiples proyectos, usuarios y millones de datos no estructurados. Los equipos pueden realizar: 1. Curación de datos automatizada 2. EDA (Análisis Exploratorio de Datos) 3. Etiquetado de datos automatizado 4. Control de calidad con garantía 5. QC automatizado 6. Depuración de modelos Los tipos de datos que soporta son imágenes, videos, texto, audio y PDFs. Los casos de uso que soporta son detección de objetos, segmentación, clasificación, generación de subtítulos de imágenes, transcripción y traducción. La función de aprendizaje activo ha ayudado a los usuarios a ahorrar miles de USD por tarea. Labellerr lanzó recientemente LabelGPT, que etiqueta imágenes usando un aviso. Aprovecha la combinación de modelos de IA generativa para etiquetar datos en minutos en lugar de meses.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 21
**How Do G2 Users Rate Labellerr?**

- **Facilidad de uso:** 9.6/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Escalabilidad:** 8.3/10 (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 Labellerr?**

- **Vendedor:** [Tensor Matics Inc.](https://www.g2.com/es/sellers/tensor-matics-inc)
- **Año de fundación:** 2017
- **Ubicación de la sede:** Wilmington, Delaware
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/tensormatics/ (2 empleados en LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios
  - **Company Size:** 57% Pequeña Empresa, 38% Mediana Empresa


#### What Are Labellerr's Pros and Cons?

**Pros:**

- Eficiencia de anotación (1 reviews)
- Colaboración (1 reviews)
- Atención al Cliente (1 reviews)
- Precisión de los datos (1 reviews)
- Eficiencia (1 reviews)

**Cons:**

- Configuración difícil (1 reviews)

### 5. [UbiOps](https://www.g2.com/es/products/ubiops/reviews)
  Si eres un científico de datos o ingeniero, en algún momento querrás llevar tu algoritmo a producción. Y eso significa instalar bibliotecas, gestionar dependencias, desplegar tus scripts y modelos, versionar, servir y quedarse sin capacidad de cómputo. Seamos honestos: el despliegue es difícil. Las herramientas que usamos no son tan útiles como podrían ser, porque no están diseñadas para nuestras necesidades específicas. Y nos perdemos en despliegues de modelos que consumen mucho tiempo y en la gestión de infraestructura. Eso no es para lo que estamos destinados. Queremos asegurarnos de que nuestro tiempo se gaste mejor donde se nos necesita, desarrollando algoritmos y código para crear impacto. Por eso estamos construyendo UbiOps.


  **Average Rating:** 4.7/5.0
  **Total Reviews:** 5
**How Do G2 Users Rate UbiOps?**

- **Facilidad de uso:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Escalabilidad:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Métricas:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Flexibilidad del marco:** 6.7/10 (Category avg: 8.7/10)

**Who Is the Company Behind UbiOps?**

- **Vendedor:** [UbiOps](https://www.g2.com/es/sellers/ubiops)
- **Año de fundación:** 2020
- **Ubicación de la sede:** The Hague, NL
- **Twitter:** @UbiOps_ (109 seguidores en Twitter)
- **Página de LinkedIn®:** https://linkedin.com/company/ubiops (23 empleados en LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 60% Mediana Empresa, 40% Pequeña Empresa


### 6. [Canvass AI](https://www.g2.com/es/products/canvass-ai/reviews)
  Software de IA Industrial Completo que Transforma Datos en Información Procesable 4 Veces Más Rápido que Otros Software


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 4
**How Do G2 Users Rate Canvass AI?**

- **Facilidad de uso:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Escalabilidad:** 9.2/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Métricas:** 7.8/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Flexibilidad del marco:** 7.2/10 (Category avg: 8.7/10)

**Who Is the Company Behind Canvass AI?**

- **Vendedor:** [Canvass AI](https://www.g2.com/es/sellers/canvass-ai)
- **Ubicación de la sede:** Toronto, CA
- **Página de LinkedIn®:** https://ca.linkedin.com/company/canvassai (19 empleados en LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 50% Mediana Empresa, 25% Empresa


#### What Are Canvass AI's Pros and Cons?

**Pros:**

- Capacidades de la IA (1 reviews)


### 7. [Cortex Certifai](https://www.g2.com/es/products/cortex-certifai/reviews)
  Cortex Certifai genera el primer puntaje de confianza compuesto, el Índice de Confianza de IA, que mide los riesgos de datos y modelos relacionados con el Rendimiento, la Calidad de los Datos, la Robustez, la Explicabilidad, la Equidad y el Cumplimiento. Certifai se puede aplicar a cualquier modelo de caja negra, incluidos modelos de aprendizaje automático, modelos estadísticos, reglas de negocio y otros modelos predictivos y funciona con una variedad de datos de entrada.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 4
**How Do G2 Users Rate Cortex Certifai?**

- **Facilidad de uso:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Escalabilidad:** 9.2/10 (Category avg: 9.0/10)

**Who Is the Company Behind Cortex Certifai?**

- **Vendedor:** [Cognitivescale](https://www.g2.com/es/sellers/cognitivescale)
- **Año de fundación:** 2013
- **Ubicación de la sede:** Austin, US
- **Twitter:** @CognitiveScale (3,823 seguidores en Twitter)
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/cognitivescale/ (30 empleados en LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 60% Pequeña Empresa, 20% Mediana Empresa


### 8. [FutureAnalytica](https://www.g2.com/es/products/futureanalytica/reviews)
  FutureAnalytica ofrece una plataforma de IA sin código para gestionar la ciencia de datos de extremo a extremo para empresas. La administración de datos, el procesamiento, ETL, la visualización, la construcción de modelos de IA, el despliegue, el diseño de aplicaciones para usuarios finales y el monitoreo son todos compatibles con la plataforma de IA de FutureAnalytica. Las organizaciones ahora pueden integrar soluciones avanzadas de análisis e IA en sus operaciones en cuestión de semanas. La plataforma agregada tiene numerosos módulos o pequeñas plataformas, cada una de las cuales puede alojarse en las instalaciones o en la nube.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 4
**How Do G2 Users Rate FutureAnalytica?**

- **Facilidad de uso:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Escalabilidad:** 8.3/10 (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 FutureAnalytica?**

- **Vendedor:** [FutureAnalytica Software Pvt.ltd.](https://www.g2.com/es/sellers/futureanalytica-software-pvt-ltd)
- **Año de fundación:** 2021
- **Ubicación de la sede:** Dover, US
- **Twitter:** @AnalyticaFuture (58 seguidores en Twitter)
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/71547237 (9 empleados en LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 75% Pequeña Empresa, 25% Empresa


### 9. [Iguazio](https://www.g2.com/es/products/iguazio/reviews)
  El software de IA de Iguazio permite a las empresas desarrollar, implementar y gestionar aplicaciones de IA, acortando drásticamente el tiempo necesario para crear un valor real de negocio con IA. Usando Iguazio, las organizaciones pueden desarrollar modelos de IA a escala y en tiempo real, implementarlos en cualquier lugar (multi-nube, en las instalaciones o en el borde), y dar vida a sus estrategias más ambiciosas impulsadas por IA. Empresas de una amplia gama de sectores utilizan Iguazio para resolver las complejidades de MLOps y crear impacto empresarial a través de una multitud de casos de uso de ML e IA Generativa, como la automatización de chatbots, la predicción de fraudes, motores de recomendación en tiempo real y mantenimiento predictivo. Iguazio fue adquirido por McKinsey & Company en enero de 2023 y ahora es parte de QuantumBlack, la división de IA de McKinsey. Iguazio da vida a la ciencia de datos.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 4
**How Do G2 Users Rate Iguazio?**

- **Facilidad de uso:** 7.9/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Escalabilidad:** 8.8/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Métricas:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Flexibilidad del marco:** 9.2/10 (Category avg: 8.7/10)

**Who Is the Company Behind Iguazio?**

- **Vendedor:** [Iguazio](https://www.g2.com/es/sellers/iguazio)
- **Año de fundación:** 2014
- **Ubicación de la sede:** Herzliya, IL
- **Twitter:** @iguazio (932 seguidores en Twitter)
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/iguazio/ (74 empleados en LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 50% Mediana Empresa, 25% Pequeña Empresa


#### What Are Iguazio's Pros and Cons?

**Pros:**

- Capacidades de la IA (1 reviews)
- Integración de IA (1 reviews)
- Automatización (1 reviews)
- Personalización (1 reviews)
- Facilidad de Despliegue (1 reviews)

**Cons:**

- Complejidad (1 reviews)
- Transparencia de costos (1 reviews)
- Faltan características (1 reviews)
- Falta de orientación (1 reviews)
- Curva de aprendizaje (1 reviews)

### 10. [SigOpt](https://www.g2.com/es/products/sigopt/reviews)
  SigOpt es la plataforma de optimización que amplifica tu investigación.


  **Average Rating:** 4.1/5.0
  **Total Reviews:** 4
**How Do G2 Users Rate SigOpt?**

- **Facilidad de uso:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Escalabilidad:** 7.2/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Métricas:** 7.8/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Flexibilidad del marco:** 7.8/10 (Category avg: 8.7/10)

**Who Is the Company Behind SigOpt?**

- **Vendedor:** [SigOpt](https://www.g2.com/es/sellers/sigopt)
- **Año de fundación:** 2014
- **Ubicación de la sede:** San Francisco, US
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/sigopt/ (2 empleados en LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 75% Mediana Empresa, 25% Pequeña Empresa


### 11. [Veritone Automate Studio](https://www.g2.com/es/products/veritone-automate-studio/reviews)
  Veritone Automate Studio ayuda a los radiodifusores y emisoras de televisión a implementar e integrar flujos de trabajo de IA y automatizar procesos para revisar contenido en busca de piezas clave de información, para que puedan centrarse en cómo aprovechar esa información para mejorar los resultados empresariales. Transforma contenido de audio, video, texto y datos en inteligencia procesable, a gran escala, sin necesidad de experiencia en IA. Localizar manualmente información atrapada en texto, imágenes, video, audio o datos es costoso y puede causar retrasos, afectar la experiencia del cliente y poner en riesgo el cumplimiento. Automate Studio hace que la IA sea accesible y fácil de integrar con el flujo de trabajo actual de un usuario.


  **Average Rating:** 4.1/5.0
  **Total Reviews:** 5
**How Do G2 Users Rate Veritone Automate Studio?**

- **Facilidad de uso:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Escalabilidad:** 6.7/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Métricas:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10)

**Who Is the Company Behind Veritone Automate Studio?**

- **Vendedor:** [ Veritone Inc.](https://www.g2.com/es/sellers/veritone-inc)
- **Año de fundación:** 2014
- **Ubicación de la sede:** Denver, US
- **Twitter:** @veritoneinc (4,509 seguidores en Twitter)
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/6442206/ (415 empleados en LinkedIn®)
- **Propiedad:** NASDAQ: VERI

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 80% Empresa, 20% Mediana Empresa


### 12. [AIQ](https://www.g2.com/es/products/aiq/reviews)
  Solución automatizada de MLOps para gestionar la inteligencia artificial con confianza


  **Average Rating:** 4.0/5.0
  **Total Reviews:** 3
**How Do G2 Users Rate AIQ?**

- **Facilidad de uso:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10)

**Who Is the Company Behind AIQ?**

- **Vendedor:** [Predera](https://www.g2.com/es/sellers/predera)
- **Año de fundación:** 2017
- **Ubicación de la sede:** Hyderabad, IN
- **Página de LinkedIn®:** http://www.linkedin.com/company/predera-aiq (14 empleados en LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 33% Empresa, 33% Mediana Empresa


#### What Are AIQ's Pros and Cons?

**Pros:**

- Capacidades de la IA (1 reviews)
- Almacenamiento en la nube (1 reviews)
- Facilidad de uso (1 reviews)
- Características (1 reviews)
- Integraciones (1 reviews)

**Cons:**

- Configuración difícil (1 reviews)
- Caro (1 reviews)
- Falta de orientación (1 reviews)

### 13. [Altair SLC](https://www.g2.com/es/products/altair-slc/reviews)
  ¿Son los Programas en Lenguaje SAS Críticos para su Negocio? Muchas organizaciones han desarrollado programas en lenguaje SAS a lo largo de los años que son vitales para sus operaciones. Los gerentes de TI y analítica también están bajo presión para reducir costos y encontrar alternativas para manejar sus requisitos de lenguaje SAS. Altair SLC (anteriormente WPS Analytics) ejecuta programas escritos con sintaxis de lenguaje SAS sin traducción y sin licenciar otros productos de terceros. Altair SLC está diseñado para manejar altos niveles de rendimiento y reduce los costos de capital y gastos operativos de los clientes. Solución Multilenguaje y Multiplataforma Altair SLC maneja programas, flujos de trabajo y modelos que combinan el lenguaje SAS y los lenguajes SQL, Python y R. Su compilador de lenguaje SAS incorporado ejecuta código SQL y de lenguaje SAS y utiliza compiladores de Python y R para ejecutar código Python y R e intercambiar marcos de datos Pandas y R. Trabajando en mainframes de IBM y en la nube, así como en servidores y estaciones de trabajo que ejecutan una variedad de sistemas operativos, Altair SLC admite envíos de trabajos remotos y puede intercambiar datos entre instalaciones mainframe, en la nube y locales. Soporte de Lenguaje SAS Rico en Funcionalidades Además, Altair SLC no requiere ningún middleware de terceros para procesar aplicaciones que contengan el lenguaje SAS. El compilador de lenguaje SAS incorporado de Altair SLC admite la sintaxis de lenguaje y macro SAS, e incluye soporte de procedimientos para estadísticas, análisis de series temporales, investigación operativa, aprendizaje automático, manipulación de matrices, gráficos y entrega de resultados. Además, los usuarios pueden usar Altair SLC en modo por lotes o independiente para ejecutar programas y modelos o usarlo con Altair Analytics WorkbenchTM, una GUI/IDE que proporciona tanto facilidades sin código (flujo de trabajo) como de código para crear, mantener y ejecutar programas y modelos y explorar interactivamente sus resultados.


  **Average Rating:** 4.1/5.0
  **Total Reviews:** 10
**How Do G2 Users Rate Altair SLC?**

- **Facilidad de uso:** 7.9/10 (Category avg: 8.8/10)

**Who Is the Company Behind Altair SLC?**

- **Vendedor:** [Altair](https://www.g2.com/es/sellers/altair-186799f5-3238-493f-b3ad-b8cac484afd7)
- **Año de fundación:** 1985
- **Ubicación de la sede:** Troy, MI
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/8323/ (3,169 empleados en LinkedIn®)
- **Propiedad:** NASDAQ:ALTR
- **Ingresos totales (MM USD):** $458

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 70% Pequeña Empresa, 20% Mediana Empresa


#### What Are Altair SLC's Pros and Cons?

**Pros:**

- Manejo de Big Data (1 reviews)
- Atención al Cliente (1 reviews)
- Importación de datos (1 reviews)
- Facilidad de instalación (1 reviews)
- Facilidad de uso (1 reviews)

**Cons:**

- Complejidad (2 reviews)
- Características limitadas (2 reviews)
- Recursos de ayuda inadecuados (1 reviews)
- Curva de aprendizaje (1 reviews)
- No es fácil de usar (1 reviews)

### 14. [Blaize](https://www.g2.com/es/products/blaize/reviews)
  Plataformas de despliegue listas para la misión, rentables y de alta eficiencia para aplicaciones de IA que se trasladan al borde.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 3
**How Do G2 Users Rate Blaize?**

- **Facilidad de uso:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Escalabilidad:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Métricas:** 9.4/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Flexibilidad del marco:** 9.4/10 (Category avg: 8.7/10)

**Who Is the Company Behind Blaize?**

- **Vendedor:** [Blaize](https://www.g2.com/es/sellers/blaize)
- **Ubicación de la sede:** El Dorado Hills, California, United States
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/blaize-ai/ (334 empleados en LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 67% Empresa, 33% Mediana Empresa


### 15. [Datatron](https://www.g2.com/es/products/datatron/reviews)
  Datatron proporciona una plataforma de IA confiable de nivel empresarial, nativa de la nube y en las instalaciones, que permite a las empresas con una organización de ciencia de datos grande y diversa, incluidos minoristas, instituciones financieras y empresas de telecomunicaciones, operacionalizar modelos de IA en producción de manera fácil, precisa y rápida. Datatron empodera a las empresas que han invertido fuertemente en IA para que sus proyectos de IA funcionen en producción y aseguren el ROI anticipado de esa inversión. Datatron unifica y simplifica el despliegue y la gestión de MLOps para empresas que ejecutan docenas de modelos en diversos entornos globales para agilizar y estandarizar cambios, monitorear el rendimiento del modelo y corregir rápida y precisamente cualquier degradación o deterioro del modelo. Datatron permite a las empresas ejecutar modelos de ML críticos para la misión en producción mientras proporciona todos los requisitos necesarios de integración, monitoreo y seguridad. Su plataforma independiente de tecnología permite la interoperabilidad total con una gama de herramientas y soluciones, y permite a los usuarios de ciencia de datos, TI, DevOps y analistas de negocios ver todos los modelos en un solo lugar con un panel de UX fácil de usar. Un valor único proporcionado por la solución Datatron ofrece una amplia variedad de opciones de validación para datos en producción en vivo, incluyendo A/B, canario, sombra y enrutamiento.


  **Average Rating:** 4.0/5.0
  **Total Reviews:** 3
**How Do G2 Users Rate Datatron?**

- **Facilidad de uso:** 9.4/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Escalabilidad:** 8.9/10 (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 Datatron?**

- **Vendedor:** [Datatron Technologies](https://www.g2.com/es/sellers/datatron-technologies)
- **Año de fundación:** 2016
- **Ubicación de la sede:** San Francisco, US
- **Twitter:** @datatron (158 seguidores en Twitter)
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/datatron-io (10 empleados en LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 67% Empresa, 33% Mediana Empresa


### 16. [Deeploy](https://www.g2.com/es/products/deeploy/reviews)
  Toma el control de la IA con Deeploy Deeploy añade la capa de gobernanza que falta a tu pila de IA, para que puedas escalar con confianza. Ya sea que tus modelos estén alojados externamente o aún en desarrollo, Deeploy los centraliza en una plataforma unificada. Desde este sistema único, puedes monitorear, explicar y aplicar controles en cada caso de uso de IA, equipo y entorno. Diseñado para equipos que necesitan moverse rápido sin comprometer la supervisión: CTOs y CDOs: Obtén visibilidad completa en un panorama de IA cada vez más complejo Jefes de Riesgo y Cumplimiento: Adelántate a la Ley de IA con gobernanza operativa CIOs y Arquitectos Empresariales: Permite la innovación en IA mientras minimizas el riesgo Líderes de ML y Ciencia de Datos: Entrega rápido, mantente en cumplimiento y construye confianza con los interesados


  **Average Rating:** 4.7/5.0
  **Total Reviews:** 3
**How Do G2 Users Rate Deeploy?**

- **Facilidad de uso:** 9.4/10 (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 Deeploy?**

- **Vendedor:** [Deeploy](https://www.g2.com/es/sellers/deeploy)
- **Año de fundación:** 2020
- **Ubicación de la sede:** Utrecht, NL
- **Twitter:** @DeeployML (14 seguidores en Twitter)
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/deeploy-ml/ (19 empleados en LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 100% Pequeña Empresa


#### What Are Deeploy's Pros and Cons?

**Pros:**

- Capacidades de la IA (1 reviews)
- Analítica (1 reviews)
- Servicios en la Nube (1 reviews)
- Facilidad de uso (1 reviews)
- Gestión de Modelos (1 reviews)

**Cons:**

- Limitaciones del modelo (1 reviews)
- Documentación deficiente (1 reviews)

### 17. [Fiddler AI](https://www.g2.com/es/products/fiddler-ai/reviews)
  Fiddler es un pionero en la Gestión del Rendimiento de Modelos para una IA responsable. El entorno unificado de la plataforma Fiddler proporciona un lenguaje común, controles centralizados e información procesable para operacionalizar ML/IA con confianza. Las capacidades de monitoreo de modelos, IA explicable, análisis y equidad abordan los desafíos únicos de construir sistemas MLOps estables y seguros a gran escala. A diferencia de las soluciones de observabilidad, Fiddler integra XAI profundo y análisis para ayudar a crecer en capacidades avanzadas con el tiempo y construir un marco para prácticas de IA responsable. Las organizaciones de Fortune 500 utilizan Fiddler en modelos de entrenamiento y producción para acelerar el tiempo de valor de la IA y escalar, construir soluciones de IA confiables y aumentar los ingresos. Para más información, visite www.fiddler.ai o síganos en Twitter @fiddlerlabs.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 3
**How Do G2 Users Rate Fiddler AI?**

- **Facilidad de uso:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Escalabilidad:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Métricas:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Flexibilidad del marco:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10)

**Who Is the Company Behind Fiddler AI?**

- **Vendedor:** [Fiddler](https://www.g2.com/es/sellers/fiddler)
- **Año de fundación:** 2018
- **Ubicación de la sede:** Palo Alto, US
- **Página de LinkedIn®:** http://linkedin.com/company/fiddler-ai (103 empleados en LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 100% Pequeña Empresa


#### What Are Fiddler AI's Pros and Cons?

**Pros:**

- Capacidades (1 reviews)
- Integraciones fáciles (1 reviews)
- Características (1 reviews)
- Gestión de Modelos (1 reviews)

**Cons:**

- Aprendizaje difícil (1 reviews)
- Falta de orientación (1 reviews)
- Curva de aprendizaje (1 reviews)
- Curva de aprendizaje pronunciada (1 reviews)

### 18. [IBM Spectrum Conductor Deep Learning Impact (DLI)](https://www.g2.com/es/products/ibm-spectrum-conductor-deep-learning-impact-dli/reviews)
  IBM Spectrum Conductor Deep Learning Impact es un software complementario a IBM Spectrum Conductor. Permite construir un entorno de aprendizaje profundo que permite a los científicos de datos centrarse en entrenar, ajustar y desplegar modelos en producción. Comience rápidamente a trabajar sus datos para el aprendizaje profundo, evite pasos altamente manuales y repetitivos y eluda la necesidad de conocimientos especializados en el dominio. La solución se despliega con descargas de software simples que proporcionan a los científicos de datos todo lo que necesitan para construir un entorno de aprendizaje profundo distribuido en horas en lugar de días o semanas, y gestionarlo fácilmente a medida que el entorno crece.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 3
**How Do G2 Users Rate IBM Spectrum Conductor Deep Learning Impact (DLI)?**

- **Facilidad de uso:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Escalabilidad:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Métricas:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Flexibilidad del marco:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10)

**Who Is the Company Behind IBM Spectrum Conductor Deep Learning Impact (DLI)?**

- **Vendedor:** [IBM](https://www.g2.com/es/sellers/ibm)
- **Año de fundación:** 1911
- **Ubicación de la sede:** Armonk, New York, United States
- **Twitter:** @IBMSecurity (74,760 seguidores en Twitter)
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 empleados en LinkedIn®)
- **Propiedad:** SWX:IBM

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 50% Empresa, 25% Mediana Empresa


### 19. [Iterative.ai](https://www.g2.com/es/products/iterative-ai/reviews)
  Una herramienta de código abierto y un formato para la reproducibilidad y la experimentación.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 3
**How Do G2 Users Rate Iterative.ai?**

- **Facilidad de uso:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Escalabilidad:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Métricas:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Flexibilidad del marco:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10)

**Who Is the Company Behind Iterative.ai?**

- **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:** 67% Mediana Empresa, 33% Empresa


### 20. [Neuromation](https://www.g2.com/es/products/neuromation/reviews)
  Neuromation es un espacio de Datos Sintéticos que construye una plataforma de Desarrolladores de IA para crear mejores modelos.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 3
**How Do G2 Users Rate Neuromation?**

- **Facilidad de uso:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Escalabilidad:** 9.4/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Métricas:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Flexibilidad del marco:** 8.9/10 (Category avg: 8.7/10)

**Who Is the Company Behind Neuromation?**

- **Vendedor:** [Neuromation](https://www.g2.com/es/sellers/neuromation)
- **Año de fundación:** 2017
- **Ubicación de la sede:** San Francisco, US
- **Twitter:** @neuromation_io (4,441 seguidores en Twitter)
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/15208924 (11 empleados en LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 33% Empresa, 33% Mediana Empresa


### 21. [NimbleBox.ai | MLOps for teams](https://www.g2.com/es/products/nimblebox-ai-mlops-for-teams/reviews)
  Acelerando resultados de equipos de Ciencia de Datos y ML Por qué NimbleBox - Experimentación fácil - Despliegue de API simple - Flujos de trabajo automatizados - Gestión de equipos


  **Average Rating:** 4.7/5.0
  **Total Reviews:** 3
**How Do G2 Users Rate NimbleBox.ai | MLOps for teams?**

- **Facilidad de uso:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Métricas:** 6.7/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Flexibilidad del marco:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10)

**Who Is the Company Behind NimbleBox.ai | MLOps for teams?**

- **Vendedor:** [NimbleBox.ai](https://www.g2.com/es/sellers/nimblebox-ai)
- **Año de fundación:** 2018
- **Ubicación de la sede:** San Francisco, US
- **Twitter:** @NimbleBoxAI (449 seguidores en Twitter)
- **Página de LinkedIn®:** https://in.linkedin.com/company/nimblebox-ai (17 empleados en LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 100% Pequeña Empresa


### 22. [PrimeHub](https://www.g2.com/es/products/primehub/reviews)
  PrimeHub es una plataforma de aprendizaje automático en las instalaciones que permite a los equipos de IA/ML centrarse en su verdadera productividad en un entorno colaborativo. PrimeHub ayuda a los administradores a gestionar recursos de hardware, control de acceso, cuota de grupo, conjuntos de datos y más.


  **Average Rating:** 4.0/5.0
  **Total Reviews:** 3
**How Do G2 Users Rate PrimeHub?**

- **Facilidad de uso:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)

**Who Is the Company Behind PrimeHub?**

- **Vendedor:** [InfuseAI](https://www.g2.com/es/sellers/infuseai)
- **Año de fundación:** 2018
- **Ubicación de la sede:** Taipei City, TW
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/infuseai/ (14 empleados en LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 67% Pequeña Empresa, 33% Empresa


#### What Are PrimeHub's Pros and Cons?

**Pros:**

- Facilidad de uso (2 reviews)
- Procesamiento rápido (2 reviews)
- Configura la facilidad (2 reviews)
- Integración de IA (1 reviews)
- Gestión de Datos (1 reviews)

**Cons:**

- Recursos de aprendizaje insuficientes (1 reviews)
- Falta de orientación (1 reviews)
- Problemas de rendimiento (1 reviews)
- Documentación deficiente (1 reviews)
- Rendimiento lento (1 reviews)

### 23. [Superb AI Suite](https://www.g2.com/es/products/superb-ai-suite/reviews)
  Superb AI proporciona la plataforma de visión por computadora más avanzada que hace que la preparación de datos, la curación y el despliegue de modelos sean más rápidos y fáciles que nunca. Especializándose en automatización adaptable para el etiquetado, la curación y el diagnóstico de modelos, nuestras soluciones ayudan a las empresas a reducir drásticamente el tiempo y el costo de construir y desplegar modelos de visión por computadora.


  **Average Rating:** 4.7/5.0
  **Total Reviews:** 6
**How Do G2 Users Rate Superb AI Suite?**

- **Facilidad de uso:** 9.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Escalabilidad:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Métricas:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Flexibilidad del marco:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10)

**Who Is the Company Behind Superb AI Suite?**

- **Vendedor:** [Superb AI, Inc](https://www.g2.com/es/sellers/superb-ai-inc)
- **Año de fundación:** 2018
- **Ubicación de la sede:** San Mateo , US
- **Twitter:** @superb_hq (419 seguidores en Twitter)
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/superb-ai (57 empleados en LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 50% Mediana Empresa, 50% Pequeña Empresa


### 24. [Unify](https://www.g2.com/es/products/unify-ai-unify/reviews)
  Unify es la plataforma central para el despliegue optimizado de LLM. Con una sola clave API y una sintaxis de solicitud unificada, Unify te permite llamar y evaluar todos los proveedores de endpoints de LLM de terceros; encontrar los endpoints que coincidan con tus requisitos de velocidad, latencia y costo; y enrutar automáticamente cualquier solicitud al mejor LLM utilizando una mezcla global de expertos que es mejor, más rápida y más económica que cualquier modelo individual.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 3
**How Do G2 Users Rate Unify?**

- **Facilidad de uso:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Escalabilidad:** 9.2/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Métricas:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Flexibilidad del marco:** 9.2/10 (Category avg: 8.7/10)

**Who Is the Company Behind Unify?**

- **Vendedor:** [Unify AI](https://www.g2.com/es/sellers/unify-ai)
- **Año de fundación:** 2022
- **Ubicación de la sede:** London, GB
- **Twitter:** @letsunifyai (2,843 seguidores en Twitter)
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/unifyai (59 empleados en LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 67% Pequeña Empresa, 33% Empresa


#### What Are Unify's Pros and Cons?

**Pros:**

- Atención al Cliente (1 reviews)
- Facilidad de uso (1 reviews)
- Facilidad de implementación (1 reviews)
- Configura la facilidad (1 reviews)
- Ahorro de tiempo (1 reviews)

**Cons:**

- Falta de orientación (1 reviews)
- Curva de aprendizaje (1 reviews)

### 25. [Abzu](https://www.g2.com/es/products/abzu/reviews)
  Abzu nació del deseo de desafiar las suposiciones fundamentales de la IA contemporánea, creyendo que el futuro de la IA reside en la simulación más realista de sistemas autoorganizados. Si es IA, es Abzu. La tecnología pionera de aprendizaje automático de Abzu está inspirada en la mecánica cuántica y las redes neuronales, resultando en una IA transparente y confiable. Los modelos fáciles de interpretar se entrenan en el QLattice patentado de Abzu a través de un proceso innovador llamado Aprendizaje por Recombinación, resultando en aprendizajes explicables y compartibles. Abzu es un grupo internacional de especialistas en Computación de Alto Rendimiento, Neurociencia Computacional, Aprendizaje Profundo, Matemáticas, Física y campos relacionados. Abzu es una entidad privada propiedad del equipo fundador. Fundada en enero de 2018, Abzu es una startup de investigación aplicada con oficinas en Copenhague, Dinamarca y Barcelona, España. La startup deriva su nombre del antiguo sumerio, que significa "la fuente de las aguas de la sabiduría". Abzu ha recaudado un total de 2,9 millones de euros, y cerró su última ronda de financiación semilla en julio de 2019 por 1,75 millones de euros.


  **Average Rating:** 5.0/5.0
  **Total Reviews:** 2
**How Do G2 Users Rate Abzu?**

- **Facilidad de uso:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Escalabilidad:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Métricas:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Flexibilidad del marco:** 5.0/10 (Category avg: 8.7/10)

**Who Is the Company Behind Abzu?**

- **Vendedor:** [Abzu](https://www.g2.com/es/sellers/abzu)
- **Año de fundación:** 2018
- **Ubicación de la sede:** Nordhavn, DK
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/abzu (24 empleados en LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 50% Empresa, 50% Mediana Empresa



    ## 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.