# Mejor Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)* Las plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático (DSML) proporcionan herramientas para construir, desplegar y monitorear algoritmos de aprendizaje automático combinando datos con modelos inteligentes de toma de decisiones para apoyar soluciones empresariales. Estas plataformas pueden ofrecer algoritmos preconstruidos y flujos de trabajo visuales para usuarios no técnicos o requerir habilidades de desarrollo más avanzadas para la creación de modelos complejos. ### Capacidades Principales del Software de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático (DSML) Para calificar para la inclusión en la categoría de Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático (DSML), un producto debe: - Presentar una forma para que los desarrolladores conecten datos a algoritmos para que puedan aprender y adaptarse - Permitir a los usuarios crear algoritmos de aprendizaje automático y/o ofrecer algoritmos preconstruidos para usuarios novatos - Proporcionar una plataforma para desplegar IA a escala ### Cómo el Software DSML se Diferencia de Otras Herramientas Las plataformas DSML se diferencian de las ofertas tradicionales de plataforma como servicio (PaaS) al proporcionar funcionalidades específicas de aprendizaje automático, como algoritmos preconstruidos, flujos de trabajo de entrenamiento de modelos y características automatizadas que reducen la necesidad de una amplia experiencia en ciencia de datos. ### Perspectivas de G2 sobre el Software DSML Basado en las tendencias de categoría en G2, el valor del desarrollo de modelos simplificado, la facilidad de despliegue y las opciones que apoyan tanto a practicantes no técnicos como avanzados a través de interfaces visuales o flujos de trabajo basados en codificación. ## Best Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático At A Glance - **Líder:** [Vertex AI](https://www.g2.com/es/products/google-vertex-ai/reviews) - **Mejor Desempeño:** [Saturn Cloud](https://www.g2.com/es/products/saturn-cloud-saturn-cloud/reviews) - **Más Fácil de Usar:** [Databricks](https://www.g2.com/es/products/databricks/reviews) - **Tendencia Principal:** [RapidCanvas](https://www.g2.com/es/products/rapidcanvas/reviews) - **Mejor Software Gratuito:** [Databricks](https://www.g2.com/es/products/databricks/reviews) --- **Sponsored** ### ThoughtSpot ThoughtSpot es la empresa de la Plataforma de Análisis Agente para la empresa. Con lenguaje natural e inteligencia artificial, ThoughtSpot empodera a todos en una organización para hacer preguntas sobre datos, obtener respuestas y tomar medidas. Con enfoque en código para equipos de datos y sin necesidad de código para usuarios empresariales, ThoughtSpot es lo suficientemente intuitivo para que cualquiera lo use, pero está diseñado para manejar grandes y complejos datos en la nube a escala. Clientes como Coca-Cola, Hilton Worldwide y Capital One están desbloqueando todo el potencial de sus datos con ThoughtSpot. 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[Vertex AI](https://www.g2.com/es/products/google-vertex-ai/reviews) Cree, implemente y escale modelos de aprendizaje automático (ML) más rápido, con herramientas de ML totalmente gestionadas para cualquier caso de uso. A través de Vertex AI Workbench, Vertex AI está integrado de forma nativa con BigQuery, Dataproc y Spark. Puede usar BigQuery ML para crear y ejecutar modelos de aprendizaje automático en BigQuery utilizando consultas SQL estándar en herramientas de inteligencia empresarial y hojas de cálculo existentes, o puede exportar conjuntos de datos de BigQuery directamente a Vertex AI Workbench y ejecutar sus modelos desde allí. Use Vertex Data Labeling para generar etiquetas altamente precisas para su colección de datos. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 648 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicación:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servicio Gestionado:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Comprensión del lenguaje natural:** 8.5/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidad de administración:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Google](https://www.g2.com/es/sellers/google) - **Año de fundación:** 1998 - **Ubicación de la sede:** Mountain View, CA - **Twitter:** @google (31,840,340 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** NASDAQ:GOOG **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Ingeniero de software, Científico de Datos - **Top Industries:** Software de Computadora, Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 41% Pequeña Empresa, 31% Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidad de uso (162 reviews) - Variedad de modelos (114 reviews) - Características (109 reviews) - Aprendizaje Automático (104 reviews) - Integraciones fáciles (84 reviews) **Cons:** - Caro (75 reviews) - Curva de aprendizaje (63 reviews) - Complejidad (62 reviews) - Problemas de complejidad (58 reviews) - Aprendizaje difícil (47 reviews) ### 2. [Databricks](https://www.g2.com/es/products/databricks/reviews) Databricks es la empresa de Datos e Inteligencia Artificial. Más de 20,000 organizaciones en todo el mundo, incluidas adidas, AT&T, Bayer, Block, Mastercard, Rivian, Unilever y más del 60% de las empresas Fortune 500, confían en Databricks para construir y escalar aplicaciones de datos e inteligencia artificial, análisis y agentes. Con sede en San Francisco y más de 30 oficinas en todo el mundo, Databricks ofrece una Plataforma de Inteligencia de Datos unificada que incluye Agent Bricks, Lakeflow, Lakehouse, Lakebase y Unity Catalog. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 726 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicación:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servicio Gestionado:** 8.5/10 (Category avg: 8.3/10) - **Comprensión del lenguaje natural:** 8.4/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidad de administración:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Databricks Inc.](https://www.g2.com/es/sellers/databricks-inc) - **Sitio web de la empresa:** https://databricks.com - **Año de fundación:** 2013 - **Ubicación de la sede:** San Francisco, CA - **Twitter:** @databricks (89,234 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3477522/ (14,779 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Ingeniero de Datos, Ingeniero de Datos Senior - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Servicios Financieros - **Company Size:** 44% Empresa, 40% Mediana Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Características (288 reviews) - Facilidad de uso (278 reviews) - Integraciones (189 reviews) - Colaboración (150 reviews) - Gestión de Datos (150 reviews) **Cons:** - Curva de aprendizaje (112 reviews) - Caro (97 reviews) - Curva de aprendizaje pronunciada (96 reviews) - Características faltantes (69 reviews) - Complejidad (64 reviews) ### 3. [SAS Viya](https://www.g2.com/es/products/sas-sas-viya/reviews) SAS Viya es una plataforma de datos e inteligencia artificial nativa de la nube que permite a los equipos construir, desplegar y escalar inteligencia artificial explicable que impulsa decisiones confiables y seguras. Une todo el ciclo de vida de los datos y la inteligencia artificial y empodera a los equipos para innovar rápidamente mientras equilibra velocidad, automatización y gobernanza por diseño. Viya unifica la gestión de datos, análisis avanzado y toma de decisiones en una sola plataforma, para que las organizaciones puedan pasar de la experimentación a la producción con confianza, entregando un impacto empresarial medible que es seguro, explicable y escalable en cualquier entorno. Las capacidades clave requeridas para entregar decisiones confiables incluyen: • Claridad de extremo a extremo a lo largo del ciclo de vida de los datos y la inteligencia artificial, con linaje incorporado, auditabilidad y monitoreo continuo para apoyar decisiones defendibles. • Gobernanza por diseño, que permite una supervisión consistente a través de datos, modelos y decisiones para reducir el riesgo y acelerar la adopción. • Inteligencia artificial explicable a escala, para que los conocimientos y resultados puedan ser entendidos, validados y confiados tanto por las empresas como por los reguladores. • Análisis operacionalizado, asegurando que el valor continúe más allá del despliegue a través del monitoreo, reentrenamiento y gestión del ciclo de vida. • Despliegue flexible y nativo de la nube, permitiendo a las organizaciones comenzar en cualquier lugar y escalar en todas partes mientras mantienen el control. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 696 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicación:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servicio Gestionado:** 7.9/10 (Category avg: 8.3/10) - **Comprensión del lenguaje natural:** 7.6/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidad de administración:** 7.6/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [SAS Institute Inc.](https://www.g2.com/es/sellers/sas-institute-inc-df6dde22-a5e5-4913-8b21-4fa0c6c5c7c2) - **Sitio web de la empresa:** https://www.sas.com/ - **Año de fundación:** 1976 - **Ubicación de la sede:** Cary, NC - **Twitter:** @SASsoftware (60,957 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1491/ (18,238 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Estudiante, Programador Estadístico - **Top Industries:** Farmacéuticos, Software de Computadora - **Company Size:** 33% Empresa, 32% Pequeña Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidad de uso (316 reviews) - Características (218 reviews) - Analítica (196 reviews) - Análisis de datos (166 reviews) - Interfaz de usuario (147 reviews) **Cons:** - Dificultad de aprendizaje (151 reviews) - Curva de aprendizaje (144 reviews) - Complejidad (143 reviews) - Aprendizaje difícil (117 reviews) - Caro (108 reviews) ### 4. [Deepnote](https://www.g2.com/es/products/deepnote/reviews) Deepnote es un espacio de trabajo de datos donde agentes y humanos trabajan juntos. Está diseñado para simplificar la exploración de datos, acelerar el análisis y entregar rápidamente ideas accionables para ti y tu equipo. A diferencia de herramientas obsoletas como Jupyter, Deepnote está construido pensando en la próxima década. Deepnote otorga superpoderes a cualquiera que trabaje con datos. Unifica tu flujo de trabajo de datos a través de una capa semántica integrada, preparando tus datos para aplicaciones avanzadas de IA. También puedes aprovechar nuestro copiloto de datos de IA para chatear con tus datos, crear gráficos, escribir código o convertir tus cuadernos de IA en paneles de datos o aplicaciones completamente desarrolladas. Combina datos, código SQL o Python, y visualizaciones lado a lado en un lienzo flexible, mejorado con modelos de razonamiento de IA de vanguardia. 🤖 Analiza con IA • Genera código y visualizaciones describiendo tu objetivo. • Escribe, ejecuta y depura código automáticamente con IA. • Avanza más rápido con sugerencias de IA conscientes del contexto. 🔗 Unifica • Conéctate a más de 60 fuentes de datos como BigQuery, Snowflake y PostgreSQL. • Combina Python y SQL en un solo cuaderno. • Construye módulos reutilizables de ETL, analítica y métricas. • Crea una capa semántica con definiciones compartidas y métricas confiables. ⚖️ Escala • Aumenta instantáneamente la potencia de cómputo, más incluida que Colab. • Programa trabajos y recibe notificaciones con resultados frescos. • Organiza el trabajo en proyectos y carpetas para claridad del equipo. • Gestiona flujos de trabajo a través de la API REST. 🚀 Lanza • Convierte cuadernos en paneles o aplicaciones de datos, de forma nativa o con Streamlit. • Permite a los usuarios explorar datos con entradas interactivas. • Comparte aplicaciones seguras y en vivo con un solo clic. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 374 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicación:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servicio Gestionado:** 7.9/10 (Category avg: 8.3/10) - **Comprensión del lenguaje natural:** 7.2/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidad de administración:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Deepnote](https://www.g2.com/es/sellers/deepnote) - **Sitio web de la empresa:** https://www.deepnote.com - **Año de fundación:** 2019 - **Ubicación de la sede:** San Francisco , US - **Twitter:** @DeepnoteHQ (5,240 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/deepnote (25 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Estudiante, Analista de Datos - **Top Industries:** Software de Computadora, Educación superior - **Company Size:** 68% Pequeña Empresa, 24% Mediana Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidad de uso (170 reviews) - Colaboración (120 reviews) - Integraciones fáciles (76 reviews) - Colaboración en equipo (76 reviews) - Gestión de Datos (67 reviews) **Cons:** - Rendimiento lento (61 reviews) - Características limitadas (32 reviews) - Problemas de gestión de datos (29 reviews) - Características faltantes (26 reviews) - Faltan características (25 reviews) ### 5. [Anaconda Platform](https://www.g2.com/es/products/anaconda-platform/reviews) La Plataforma Anaconda es una plataforma unificada de desarrollo de IA empresarial que ayuda a los científicos de datos, desarrolladores de IA e ingenieros de plataforma a construir, asegurar, desplegar y observar cargas de trabajo de IA desde el desarrollo hasta la producción. La plataforma aborda desafíos críticos que enfrentan las empresas al escalar iniciativas de IA de código abierto, incluyendo la complejidad del entorno, vulnerabilidades de seguridad, fallos de implementación y requisitos de gobernanza en infraestructuras en la nube y locales. La plataforma combina la distribución confiable de paquetes de Python con controles de gobernanza de nivel empresarial, permitiendo a las organizaciones acelerar la innovación en IA mientras mantienen la seguridad y el cumplimiento. Los científicos de datos acceden a más de 12,000 paquetes de código abierto pre-evaluados y compatibles a través de la distribución segura de Anaconda, eliminando conflictos de dependencias y desviaciones del entorno que típicamente ralentizan los ciclos de implementación. Los administradores de la plataforma obtienen gestión centralizada, controles de acceso basados en roles y detección automática de vulnerabilidades en todas las cargas de trabajo de IA. Las capacidades clave incluyen: Distribución Confiable - Paquetes de Python pre-validados con verificación de firma, facturas de materiales de software (SBOMs) y acuerdos de nivel de servicio (SLAs) de tiempo de actividad garantizado reducen los riesgos de seguridad en la cadena de suministro Gobernanza Segura - Escaneo automatizado de CVE, filtrado de paquetes, registros de auditoría y seguimiento de cumplimiento para los requisitos de GDPR, HIPAA y CCPA permiten a los equipos avanzar rápidamente sin comprometer la seguridad Velocidad del Desarrollador - Entornos pre-configurados, configuración con un solo comando y resolución automática de dependencias eliminan el tiempo de depuración para que los desarrolladores se concentren en construir soluciones IA Lista para Producción - Runtimes de alto rendimiento y flujos de trabajo de implementación probados aseguran que lo que funciona localmente se ejecute de manera confiable a escala, cerrando la brecha entre la experimentación y la producción Información Accionable - Telemetría en tiempo real y métricas de uso a través de paquetes, entornos y modelos proporcionan visibilidad para decisiones de optimización basadas en datos Las organizaciones que utilizan la Plataforma Anaconda informan una reducción del 60% en el riesgo de brechas de seguridad, una mejora del 80% en la eficiencia de la gestión de seguridad de paquetes y un ahorro significativo de tiempo al eliminar los procesos manuales de evaluación de paquetes. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 237 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicación:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servicio Gestionado:** 8.6/10 (Category avg: 8.3/10) - **Comprensión del lenguaje natural:** 8.5/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidad de administración:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Anaconda, Inc.](https://www.g2.com/es/sellers/anaconda-inc) - **Año de fundación:** 2012 - **Ubicación de la sede:** Austin, Texas - **Twitter:** @anacondainc (83,784 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/25029553/ (575 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Estudiante, Ingeniero de software - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Software de Computadora - **Company Size:** 37% Pequeña Empresa, 25% Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidad de uso (74 reviews) - Configura la facilidad (39 reviews) - Eficiencia (27 reviews) - Intuitivo (25 reviews) - Facilidad de codificación (23 reviews) **Cons:** - Problemas de gestión de datos (11 reviews) - Rendimiento lento (11 reviews) - Faltan características (10 reviews) - Características limitadas (9 reviews) - Almacenamiento limitado (9 reviews) ### 6. [Dataiku](https://www.g2.com/es/products/dataiku/reviews) Dataiku es la plataforma para el éxito en IA que une a las personas, la orquestación y la gobernanza para convertir las inversiones en IA en resultados empresariales medibles. Ayuda a las organizaciones a pasar de la experimentación fragmentada a la ejecución coordinada y confiable a escala. Diseñada para el éxito en IA: Dataiku reúne a expertos en negocios y especialistas en IA en el mismo entorno, incorporando el contexto empresarial en análisis, modelos y agentes de IA. Los equipos de negocio pueden autoabastecerse e innovar, mientras que los expertos en IA construyen, despliegan y optimizan rápidamente, cerrando la brecha entre los pilotos y la producción. Orquestación que escala: Dataiku conecta datos, servicios de IA y aplicaciones empresariales a través de análisis, aprendizaje automático y agentes de IA. Los flujos de trabajo integrados ofrecen valor en cualquier nube o infraestructura sin dependencia de proveedores o fragmentación. Gobernanza en la que puedes confiar: Dataiku incorpora la gobernanza a lo largo del ciclo de vida de la IA, permitiendo a los equipos rastrear el rendimiento, el costo y el riesgo para mantener los sistemas explicables, conformes y auditables. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 185 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicación:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servicio Gestionado:** 8.2/10 (Category avg: 8.3/10) - **Comprensión del lenguaje natural:** 7.7/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidad de administración:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Dataiku](https://www.g2.com/es/sellers/dataiku) - **Sitio web de la empresa:** https://Dataiku.com - **Año de fundación:** 2013 - **Ubicación de la sede:** New York, NY - **Twitter:** @dataiku (22,923 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/dataiku/ (1,609 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Científico de Datos, Analista de Datos - **Top Industries:** Servicios Financieros, Farmacéuticos - **Company Size:** 59% Empresa, 22% Mediana Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidad de uso (82 reviews) - Características (82 reviews) - Usabilidad (46 reviews) - Integraciones fáciles (43 reviews) - Mejora de la productividad (42 reviews) **Cons:** - Curva de aprendizaje (45 reviews) - Curva de aprendizaje pronunciada (26 reviews) - Rendimiento lento (24 reviews) - Aprendizaje difícil (23 reviews) - Caro (22 reviews) ### 7. [Hex](https://www.g2.com/es/products/hex-tech-hex/reviews) Hex es la mejor plataforma de análisis de IA del mundo. Con Hex, cualquiera puede explorar datos usando lenguaje natural, con o sin código, todo en un contexto confiable, en una plataforma potenciada por IA. Empieza ahora \> https://app.hex.tech/signup?source=g2 Obtén una demostración \> https://hex.tech/request-a-demo/source=g2 **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 380 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicación:** 6.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servicio Gestionado:** 6.8/10 (Category avg: 8.3/10) - **Comprensión del lenguaje natural:** 5.1/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidad de administración:** 9.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Hex Tech](https://www.g2.com/es/sellers/hex-tech) - **Sitio web de la empresa:** https://hex.tech/ - **Año de fundación:** 2019 - **Ubicación de la sede:** San Francisco, US - **Twitter:** @_hex_tech (6,762 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/hex-technologies/ (222 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Analista de Datos, Científico de Datos - **Top Industries:** Software de Computadora, Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 54% Mediana Empresa, 22% Pequeña Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidad de uso (130 reviews) - Consultas SQL (81 reviews) - Gestión de Datos (79 reviews) - Consultas SQL (74 reviews) - Análisis de datos (62 reviews) **Cons:** - Características limitadas (45 reviews) - Características faltantes (41 reviews) - Faltan características (38 reviews) - Visualización limitada (30 reviews) - Problemas de gestión de datos (29 reviews) ### 8. [IBM watsonx.data](https://www.g2.com/es/products/ibm-watsonx-data/reviews) IBM® watsonx.data® te ayuda a acceder, integrar y comprender todos tus datos —estructurados y no estructurados— en cualquier entorno. Optimiza las cargas de trabajo para precio y rendimiento mientras aplica una gobernanza consistente a través de fuentes, formatos y equipos. Mira la demostración para aprender cómo watsonx.data te capacita para construir aplicaciones de IA generativa y potentes agentes de IA. Prueba gratuita disponible: https://ibm.biz/Watsonx-data\_Trial **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 149 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicación:** 5.8/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servicio Gestionado:** 7.2/10 (Category avg: 8.3/10) - **Comprensión del lenguaje natural:** 7.5/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidad de administración:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [IBM](https://www.g2.com/es/sellers/ibm) - **Sitio web de la empresa:** https://www.ibm.com/us-en - **Año de fundación:** 1911 - **Ubicación de la sede:** Armonk, NY - **Twitter:** @IBM (708,000 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Ingeniero de software, Director Ejecutivo - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Software de Computadora - **Company Size:** 34% Pequeña Empresa, 33% Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidad de uso (67 reviews) - Características (47 reviews) - Gestión de Datos (41 reviews) - Integraciones (33 reviews) - Analítica (31 reviews) **Cons:** - Curva de aprendizaje (38 reviews) - Complejidad (25 reviews) - Caro (20 reviews) - Configuración difícil (17 reviews) - Dificultad (17 reviews) ### 9. [IBM watsonx.ai](https://www.g2.com/es/products/ibm-watsonx-ai/reviews) Watsonx.ai es parte de la plataforma IBM watsonx que reúne nuevas capacidades de IA generativa, impulsadas por modelos fundacionales y aprendizaje automático tradicional en un potente estudio que abarca el ciclo de vida de la IA. Con watsonx.ai, puedes construir, entrenar, validar, ajustar y desplegar IA generativa, modelos fundacionales y capacidades de aprendizaje automático con facilidad y crear aplicaciones de IA en una fracción del tiempo y con una fracción de los datos. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 133 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicación:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servicio Gestionado:** 8.5/10 (Category avg: 8.3/10) - **Comprensión del lenguaje natural:** 8.5/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidad de administración:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [IBM](https://www.g2.com/es/sellers/ibm) - **Sitio web de la empresa:** https://www.ibm.com/us-en - **Año de fundación:** 1911 - **Ubicación de la sede:** Armonk, NY - **Twitter:** @IBM (708,000 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Consultor - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Software de Computadora - **Company Size:** 41% Pequeña Empresa, 31% Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidad de uso (76 reviews) - Variedad de modelos (31 reviews) - Características (29 reviews) - Integración de IA (28 reviews) - Capacidades de la IA (23 reviews) **Cons:** - Aprendizaje difícil (21 reviews) - Complejidad (20 reviews) - Curva de aprendizaje (19 reviews) - Caro (17 reviews) - Mejora necesaria (16 reviews) ### 10. [Snowflake](https://www.g2.com/es/products/snowflake/reviews) Snowflake permite a cada organización movilizar sus datos con el AI Data Cloud de Snowflake. Los clientes utilizan el AI Data Cloud para unir datos aislados, descubrir y compartir datos de manera segura, impulsar aplicaciones de datos y ejecutar diversas cargas de trabajo de IA/ML y analíticas. Dondequiera que vivan los datos o los usuarios, Snowflake ofrece una experiencia de datos única que abarca múltiples nubes y geografías. Miles de clientes en muchas industrias, incluidos 691 de los 2000 Globales de Forbes 2023 (G2K) al 31 de enero, utilizan el AI Data Cloud de Snowflake para impulsar sus negocios. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 665 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicación:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servicio Gestionado:** 9.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Comprensión del lenguaje natural:** 8.6/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidad de administración:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Snowflake, Inc.](https://www.g2.com/es/sellers/snowflake-inc) - **Sitio web de la empresa:** https://www.snowflake.com - **Año de fundación:** 2012 - **Ubicación de la sede:** San Mateo, CA - **Twitter:** @SnowflakeDB (237 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/snowflake-computing/ (10,857 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Ingeniero de Datos, Analista de Datos - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Software de Computadora - **Company Size:** 44% Mediana Empresa, 43% Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidad de uso (89 reviews) - Escalabilidad (68 reviews) - Gestión de Datos (67 reviews) - Características (66 reviews) - Integraciones (61 reviews) **Cons:** - Caro (53 reviews) - Costo (36 reviews) - Gestión de Costos (32 reviews) - Curva de aprendizaje (25 reviews) - Limitaciones de características (21 reviews) ### 11. [MATLAB](https://www.g2.com/es/products/matlab/reviews) MATLAB es un entorno de programación de alto nivel y computación numérica ampliamente utilizado por ingenieros y científicos para el análisis de datos, desarrollo de algoritmos y modelado de sistemas. Ofrece un entorno de escritorio optimizado para procesos de análisis y diseño iterativos, junto con un lenguaje de programación que expresa directamente las matemáticas de matrices y arreglos. La función Live Editor permite a los usuarios crear scripts que integran código, resultados y texto formateado dentro de un cuaderno ejecutable. Características y Funcionalidades Clave: - Análisis de Datos: Herramientas para explorar, modelar y analizar datos. - Gráficos: Funciones para visualizar y explorar datos a través de varios gráficos y diagramas. - Programación: Capacidades para crear scripts, funciones y clases para flujos de trabajo personalizados. - Creación de Aplicaciones: Instalaciones para desarrollar aplicaciones de escritorio y web. - Interfaces de Lenguaje Externo: Integración con lenguajes como Python, C/C++, Fortran y Java. - Conectividad de Hardware: Soporte para conectar MATLAB a varias plataformas de hardware. - Computación Paralela: Capacidad para realizar cálculos a gran escala y paralelizar simulaciones utilizando escritorios multicore, GPUs, clústeres y recursos en la nube. - Despliegue: Opciones para compartir programas de MATLAB y desplegarlos en aplicaciones empresariales, dispositivos embebidos y entornos en la nube. Valor Principal y Soluciones para el Usuario: MATLAB agiliza los cálculos matemáticos complejos y las tareas de análisis de datos, permitiendo a los usuarios desarrollar algoritmos y modelos de manera eficiente. Sus completas cajas de herramientas y aplicaciones interactivas facilitan la creación rápida de prototipos y el diseño iterativo, reduciendo el tiempo de desarrollo. La escalabilidad de la plataforma permite una transición sin problemas de la investigación a la producción, apoyando el despliegue en varios sistemas sin modificaciones extensas de código. Al integrarse con múltiples lenguajes de programación y plataformas de hardware, MATLAB proporciona un entorno versátil que aborda las diversas necesidades de ingenieros y científicos en diversas industrias. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 745 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicación:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servicio Gestionado:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Comprensión del lenguaje natural:** 8.5/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidad de administración:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [MathWorks](https://www.g2.com/es/sellers/mathworks) - **Año de fundación:** 1984 - **Ubicación de la sede:** Natick, MA - **Twitter:** @MATLAB (103,430 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1194036/ (7,860 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Estudiante, Asistente de Investigación de Posgrado - **Top Industries:** Educación superior, Investigación - **Company Size:** 42% Empresa, 31% Pequeña Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidad de uso (19 reviews) - Características (16 reviews) - Visualización de datos (13 reviews) - Variedad de herramientas (10 reviews) - Simulación (9 reviews) **Cons:** - Caro (12 reviews) - Rendimiento lento (10 reviews) - Altos requisitos del sistema (7 reviews) - Licencias caras (4 reviews) - Rendimiento rezagado (4 reviews) ### 12. [Deep Learning VM Image](https://www.g2.com/es/products/deep-learning-vm-image/reviews) Las imágenes de VM de Deep Learning son imágenes de máquinas virtuales preconfiguradas y optimizadas para tareas de ciencia de datos y aprendizaje automático. Estas imágenes vienen con los marcos y herramientas esenciales de aprendizaje automático preinstalados, lo que permite a los usuarios implementar y escalar modelos de aprendizaje automático de manera eficiente en la infraestructura de Google Cloud. Características y Funcionalidades Clave: - Marcos Preinstalados: Soporte para TensorFlow Enterprise, TensorFlow, PyTorch y computación de alto rendimiento genérica, atendiendo a diversas necesidades de aprendizaje automático. - Opciones de Sistema Operativo: Basadas en Debian 11 y Ubuntu 22.04, proporcionando flexibilidad y compatibilidad con diferentes entornos. - Entorno Python Integral: Incluye Python 3.10 con un conjunto de bibliotecas como NumPy, SciPy, Matplotlib, Pandas, NLTK, Pillow, scikit-image, OpenCV y scikit-learn, facilitando una experiencia de desarrollo robusta. - Integración con JupyterLab: Ofrece entornos de cuadernos JupyterLab para prototipado rápido y desarrollo interactivo. - Aceleración por GPU: Equipado con los últimos controladores y paquetes de NVIDIA, incluyendo CUDA 11.x y 12.x, CuDNN y NCCL, para aprovechar las capacidades de GPU para cálculos acelerados. Valor Principal y Soluciones para el Usuario: Las imágenes de VM de Deep Learning simplifican el proceso de configuración para proyectos de aprendizaje automático al proporcionar entornos listos para usar con marcos y herramientas preinstalados. Esto reduce el tiempo y el esfuerzo requeridos para la configuración, permitiendo a los científicos de datos y practicantes de aprendizaje automático centrarse en el desarrollo y la experimentación de modelos. La integración con la infraestructura escalable de Google Cloud asegura que los usuarios puedan gestionar y escalar eficientemente sus cargas de trabajo de aprendizaje automático, ya sea que requieran recursos de CPU o GPU. Las actualizaciones regulares y el soporte de la comunidad mejoran aún más la fiabilidad y el rendimiento de estas imágenes de VM, convirtiéndolas en un recurso valioso para acelerar las iniciativas de aprendizaje automático. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 47 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicación:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servicio Gestionado:** 8.4/10 (Category avg: 8.3/10) - **Comprensión del lenguaje natural:** 8.5/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidad de administración:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Google](https://www.g2.com/es/sellers/google) - **Año de fundación:** 1998 - **Ubicación de la sede:** Mountain View, CA - **Twitter:** @google (31,840,340 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** NASDAQ:GOOG **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Software de Computadora, Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 52% Pequeña Empresa, 30% Mediana Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidad de uso (28 reviews) - Configura la facilidad (15 reviews) - Características (14 reviews) - Integraciones fáciles (11 reviews) - Configuración fácil (11 reviews) **Cons:** - Caro (15 reviews) - Costo (8 reviews) - Dificultad de aprendizaje (7 reviews) - Aprendizaje difícil (6 reviews) - Problemas de dependencia (5 reviews) ### 13. [TensorFlow](https://www.g2.com/es/products/tensorflow/reviews) TensorFlow es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto desarrollada por el equipo de Google Brain, diseñada para facilitar la creación, entrenamiento y despliegue de modelos de aprendizaje automático en diversas plataformas. Proporciona un ecosistema integral que admite tareas que van desde gráficos de flujo de datos simples hasta redes neuronales complejas, permitiendo a desarrolladores e investigadores construir y desplegar aplicaciones de aprendizaje automático de manera eficiente. Características y Funcionalidades Clave: - Arquitectura Flexible: La arquitectura de TensorFlow permite el despliegue en múltiples plataformas, incluyendo CPUs, GPUs y TPUs, y es compatible con varios sistemas operativos como Linux, macOS, Windows, Android y JavaScript. - Soporte para Múltiples Lenguajes: Aunque principalmente ofrece una API en Python, TensorFlow también proporciona soporte para otros lenguajes, incluyendo C++, Java y JavaScript, atendiendo a una comunidad diversa de desarrolladores. - APIs de Alto Nivel: TensorFlow incluye APIs de alto nivel como Keras, que simplifican el proceso de construcción y entrenamiento de modelos, haciendo el aprendizaje automático más accesible para principiantes y eficiente para expertos. - Ejecución Eager: Esta característica permite la evaluación inmediata de operaciones, facilitando la depuración intuitiva y la construcción dinámica de gráficos. - Computación Distribuida: TensorFlow admite el entrenamiento distribuido, permitiendo la escalabilidad de modelos de aprendizaje automático en múltiples dispositivos y servidores sin modificaciones significativas en el código. Valor Principal y Soluciones Proporcionadas: TensorFlow aborda los desafíos del desarrollo y despliegue de modelos de aprendizaje automático ofreciendo una plataforma unificada, escalable y flexible. Simplifica el flujo de trabajo desde la concepción del modelo hasta el despliegue, reduciendo la complejidad asociada con los proyectos de aprendizaje automático. Al soportar una amplia gama de plataformas y lenguajes, TensorFlow empodera a los usuarios para implementar soluciones de aprendizaje automático en entornos diversos, desde laboratorios de investigación hasta sistemas de producción. Su conjunto integral de herramientas y bibliotecas acelera el proceso de desarrollo, fomenta la innovación y permite la creación de modelos sofisticados que pueden abordar problemas del mundo real de manera efectiva. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 136 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicación:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servicio Gestionado:** 8.4/10 (Category avg: 8.3/10) - **Comprensión del lenguaje natural:** 8.7/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidad de administración:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [TensorFlow](https://www.g2.com/es/sellers/tensorflow) - **Año de fundación:** 2016 - **Ubicación de la sede:** Centre Urbain Nord, TN - **Twitter:** @TensorFlow (378,445 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/tensorflow-tunis/ (1 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Ingeniero de software, Ingeniero de Software Senior - **Top Industries:** Software de Computadora, Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 50% Pequeña Empresa, 25% Mediana Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Aprendizaje Automático (23 reviews) - Integración de IA (19 reviews) - Facilidad de uso (19 reviews) - Variedad de modelos (18 reviews) - Escalabilidad (14 reviews) **Cons:** - Curva de aprendizaje pronunciada (25 reviews) - Complejidad (8 reviews) - Aprendizaje difícil (8 reviews) - Manejo de errores (6 reviews) - Rendimiento lento (6 reviews) ### 14. [Saturn Cloud](https://www.g2.com/es/products/saturn-cloud-saturn-cloud/reviews) Saturn Cloud es una plataforma de IA portátil que se instala de manera segura en cualquier cuenta de la nube. Accede a las mejores GPUs sin configuración de Kubernetes ni DevOps, permite a los equipos de IA/ML desarrollar, desplegar y gestionar modelos de ML con cualquier stack, y proporciona al departamento de seguridad de TI los controles que funcionan para tu empresa. Entre los clientes se incluyen NVIDIA, CFA Institute, Snowflake, Flatiron School, Nestlé y más. Empieza gratis en: saturncloud.io **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 320 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicación:** 9.1/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servicio Gestionado:** 9.1/10 (Category avg: 8.3/10) - **Comprensión del lenguaje natural:** 9.1/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidad de administración:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Saturn Cloud](https://www.g2.com/es/sellers/saturn-cloud) - **Año de fundación:** 2018 - **Ubicación de la sede:** New York, US - **Twitter:** @saturn_cloud (3,229 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/saturn-cloud/ (41 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Científico de Datos, Estudiante - **Top Industries:** Software de Computadora, Educación superior - **Company Size:** 82% Pequeña Empresa, 12% Mediana Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidad de uso (18 reviews) - Rendimiento de la GPU (13 reviews) - Potencia de cálculo (10 reviews) - Configura la facilidad (10 reviews) - Integraciones fáciles (8 reviews) **Cons:** - Caro (6 reviews) - Características faltantes (5 reviews) - Problemas de complejidad (4 reviews) - Documentación deficiente (4 reviews) - Configuración difícil (3 reviews) ### 15. [Wipro Holmes](https://www.g2.com/es/products/wipro-holmes/reviews) Wipro HOLMES es una plataforma de inteligencia artificial que proporciona servicios para el desarrollo de agentes virtuales digitales, sistemas predictivos, automatización de procesos cognitivos, aplicaciones de computación visual, virtualización del conocimiento, robótica y drones para ofrecer mejora cognitiva a la experiencia y productividad, acelerar procesos a través de la automatización y, en la etapa más alta de madurez, alcanzar habilidades autónomas. **Average Rating:** 3.8/5.0 **Total Reviews:** 10 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicación:** 7.1/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servicio Gestionado:** 7.9/10 (Category avg: 8.3/10) - **Comprensión del lenguaje natural:** 7.6/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidad de administración:** 6.1/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Wipro](https://www.g2.com/es/sellers/wipro) - **Año de fundación:** 1945 - **Ubicación de la sede:** Bangalore - **Twitter:** @Wipro (513,896 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1318/ (264,517 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** WIT **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 40% Empresa, 30% Mediana Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Eficiencia (3 reviews) - Integración de IA (2 reviews) - Automatización (2 reviews) - Acceso a datos (2 reviews) - Ahorro de tiempo (2 reviews) **Cons:** - Interfaz Compleja (1 reviews) - Personalización limitada (1 reviews) - Curva de aprendizaje pronunciada (1 reviews) ### 16. [Amazon SageMaker](https://www.g2.com/es/products/amazon-sagemaker/reviews) Amazon SageMaker es un servicio completamente gestionado que permite a los científicos de datos y desarrolladores construir, entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático (ML) a escala. Proporciona un conjunto completo de herramientas e infraestructura, agilizando todo el flujo de trabajo de ML desde la preparación de datos hasta el despliegue del modelo. Con SageMaker, los usuarios pueden conectarse rápidamente a los datos de entrenamiento, seleccionar y optimizar algoritmos, y desplegar modelos en un entorno seguro y escalable. Características y Funcionalidades Clave: - Entornos de Desarrollo Integrados (IDEs): SageMaker ofrece una interfaz unificada basada en la web con IDEs integrados, incluyendo JupyterLab y RStudio, facilitando un desarrollo y colaboración sin problemas. - Algoritmos y Marcos Preconstruidos: Incluye una selección de algoritmos de ML optimizados y soporta marcos populares como TensorFlow, PyTorch y Apache MXNet, permitiendo flexibilidad en el desarrollo de modelos. - Ajuste Automático de Modelos: SageMaker puede ajustar automáticamente los modelos para lograr una precisión óptima, reduciendo el tiempo y esfuerzo requeridos para ajustes manuales. - Entrenamiento y Despliegue Escalables: El servicio gestiona la infraestructura subyacente, permitiendo un entrenamiento eficiente de modelos en grandes conjuntos de datos y desplegándolos a través de clústeres de autoescalado para alta disponibilidad. - MLOps y Gobernanza: SageMaker proporciona herramientas para monitorear, depurar y gestionar modelos de ML, asegurando operaciones robustas y cumplimiento con los estándares de seguridad empresarial. Valor Principal y Problema Resuelto: Amazon SageMaker aborda la complejidad y la naturaleza intensiva en recursos del desarrollo y despliegue de modelos de ML. Al ofrecer un entorno completamente gestionado con herramientas integradas e infraestructura escalable, acelera el ciclo de vida de ML, reduce la sobrecarga operativa y permite a las organizaciones derivar conocimientos y valor de sus datos de manera más eficiente. Esto empodera a las empresas para innovar rápidamente e implementar soluciones de IA sin la necesidad de una amplia experiencia interna o gestión de infraestructura. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 45 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicación:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servicio Gestionado:** 9.1/10 (Category avg: 8.3/10) - **Comprensión del lenguaje natural:** 9.2/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidad de administración:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/es/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd) - **Año de fundación:** 2006 - **Ubicación de la sede:** Seattle, WA - **Twitter:** @awscloud (2,220,862 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** NASDAQ: AMZN **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Software de Computadora - **Company Size:** 33% Empresa, 31% Mediana Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidad de uso (3 reviews) - Integración de IA (2 reviews) - Potencia de cálculo (2 reviews) - Eficiencia (2 reviews) - Procesamiento rápido (2 reviews) **Cons:** - Caro (3 reviews) - Complejidad (2 reviews) - Problemas de complejidad (2 reviews) - Curva de aprendizaje (2 reviews) - Aprendizaje difícil (1 reviews) ### 17. [AWS Trainium](https://www.g2.com/es/products/aws-trainium/reviews) Obtén alto rendimiento para el aprendizaje profundo y el entrenamiento de IA generativa mientras reduces costos. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 14 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicación:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servicio Gestionado:** 8.6/10 (Category avg: 8.3/10) - **Comprensión del lenguaje natural:** 8.9/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidad de administración:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/es/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd) - **Año de fundación:** 2006 - **Ubicación de la sede:** Seattle, WA - **Twitter:** @awscloud (2,220,862 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** NASDAQ: AMZN **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 60% Pequeña Empresa, 20% Mediana Empresa ### 18. [Posit](https://www.g2.com/es/products/posit-posit/reviews) Posit, anteriormente RStudio, está dedicado a avanzar en el software de código abierto para la ciencia de datos, la investigación científica y la comunicación técnica. Confiado por millones de usuarios, incluyendo el 25% de las empresas del Fortune Global 100, Posit empodera a las organizaciones para impulsar la innovación y la toma de decisiones informadas. Nos enfocamos en hacer que la ciencia de datos sea más abierta, intuitiva, accesible y colaborativa, ofreciendo herramientas que permiten obtener poderosos conocimientos y decisiones más inteligentes basadas en datos. Construimos herramientas populares de código abierto como el IDE de RStudio y Shiny, así como herramientas a nivel empresarial para equipos profesionales de ciencia de datos, incluyendo Posit Team, Posit Connect, Posit Workbench y Posit Package Manager. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 563 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicación:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servicio Gestionado:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Comprensión del lenguaje natural:** 8.6/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidad de administración:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Posit](https://www.g2.com/es/sellers/posit) - **Año de fundación:** 2009 - **Ubicación de la sede:** Boston, MA - **Twitter:** @posit_pbc (121,263 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1978648/ (448 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Asistente de Investigación, Asistente de Investigación de Posgrado - **Top Industries:** Educación superior, Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 49% Empresa, 27% Mediana Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidad de uso (13 reviews) - Características (9 reviews) - Código Abierto (7 reviews) - Atención al Cliente (5 reviews) - Integraciones fáciles (5 reviews) **Cons:** - Rendimiento lento (7 reviews) - Curva de aprendizaje (4 reviews) - Problemas de rendimiento (4 reviews) - Curva de aprendizaje pronunciada (4 reviews) - Rendimiento rezagado (3 reviews) ### 19. [IBM Watson Studio](https://www.g2.com/es/products/ibm-watson-studio/reviews) IBM Watson Studio en IBM Cloud Pak for Data es una solución líder en ciencia de datos y aprendizaje automático que ayuda a las empresas a acelerar la transformación digital impulsada por IA. Permite a las empresas escalar IA confiable y optimizar decisiones. Ejecutar y gestionar modelos de IA en cualquier nube a través de un ciclo de vida de IA automatizado de extremo a extremo, simplificando la experimentación y el despliegue, acelerando la exploración y preparación de datos, y mejorando el desarrollo y entrenamiento de modelos. Gobernar y monitorear modelos para mitigar el desvío y el sesgo, y gestionar el riesgo del modelo. Construir una práctica de ModelOps que sincronice las aplicaciones y los pipelines de modelos para operacionalizar IA responsable y explicable en toda la empresa. Como una oferta clave de IBM Cloud Pak for Data, una plataforma unificada de datos e IA, Watson Studio se integra perfectamente con servicios de gestión de datos, capacidades de privacidad y seguridad de datos, herramientas de aplicaciones de IA, marcos de código abierto y un ecosistema tecnológico robusto. Une equipos y empodera a las empresas para construir la arquitectura de información moderna que la IA requiere e infundirla en toda la organización. IBM Watson Studio es opcional en cuanto a código, permitiendo que tanto científicos de datos como analistas de negocios trabajen en la misma plataforma al proporcionar lo mejor de las herramientas de código abierto junto con capacidades visuales de arrastrar y soltar. Permite a las organizaciones aprovechar los activos de datos e inyectar predicciones en procesos de negocio y aplicaciones modernas, ayudándoles a maximizar su valor empresarial. Está adaptado para entornos híbridos multicloud que demandan rendimiento, seguridad y gobernanza críticos para la misión. Las características incluyen: • AutoAI que elimina tareas repetitivas y que consumen tiempo al automatizar la preparación de datos, el desarrollo de modelos, la ingeniería de características y la optimización de hiperparámetros. • Análisis de texto para descubrir insights de datos no estructurados • Construcción de modelos visuales de arrastrar y soltar con SPSS Modeler • Acceso amplio a datos: archivos planos, hojas de cálculo, principales bases de datos relacionales • Motor gráfico sofisticado para construir visualizaciones impresionantes • Soporte para Notebooks de Python 3 Watson Studio está disponible a través de varias opciones de implementación: • IBM Cloud Pak for Data – Una plataforma de datos e IA abierta y extensible que se ejecuta en cualquier nube • IBM Cloud Pak for Data System – Una plataforma híbrida en la nube, en las instalaciones, todo en uno • IBM Cloud Pak for Data as a Service – Un conjunto de servicios de plataforma IBM Cloud Pak for Data totalmente gestionados en la IBM Cloud **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 160 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicación:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servicio Gestionado:** 9.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Comprensión del lenguaje natural:** 8.9/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidad de administración:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [IBM](https://www.g2.com/es/sellers/ibm) - **Año de fundación:** 1911 - **Ubicación de la sede:** Armonk, NY - **Twitter:** @IBM (708,000 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** SWX:IBM **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Ingeniero de software, Director Ejecutivo - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Software de Computadora - **Company Size:** 50% Empresa, 30% Pequeña Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Capacidades de la IA (4 reviews) - Tecnología de IA (4 reviews) - Facilidad de uso (4 reviews) - Aprendizaje Automático (4 reviews) - Integración de IA (3 reviews) **Cons:** - Caro (3 reviews) - Curva de aprendizaje (3 reviews) - Curva de aprendizaje pronunciada (3 reviews) - Interfaz Compleja (1 reviews) - Complejidad (1 reviews) ### 20. [Alteryx](https://www.g2.com/es/products/alteryx/reviews) 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. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 646 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicación:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servicio Gestionado:** 8.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Comprensión del lenguaje natural:** 7.9/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidad de administración:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Alteryx](https://www.g2.com/es/sellers/alteryx) - **Sitio web de la empresa:** https://www.alteryx.com - **Año de fundación:** 1997 - **Ubicación de la sede:** Irvine, CA - **Twitter:** @alteryx (26,204 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/903031/ (2,268 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Analista de Datos, Analista - **Top Industries:** Servicios Financieros, Contabilidad - **Company Size:** 62% Empresa, 22% Mediana Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidad de uso (333 reviews) - Automatización (148 reviews) - Intuitivo (132 reviews) - Aprendizaje fácil (102 reviews) - Eficiencia (102 reviews) **Cons:** - Caro (88 reviews) - Curva de aprendizaje (80 reviews) - Características faltantes (62 reviews) - Dificultad de aprendizaje (55 reviews) - Rendimiento lento (41 reviews) ### 21. [Altair AI Studio](https://www.g2.com/es/products/rapidminer-studio/reviews) Altair AI Studio (anteriormente RapidMiner Studio) es una herramienta de ciencia de datos que cualquiera puede usar para diseñar y prototipar modelos de IA y aprendizaje automático altamente explicables que ayudan a generar confianza en toda una organización. Altair AI Studio incluye: - Funcionalidad completa de IA generativa con acceso a cientos de modelos de lenguaje grande (LLMs). - Lienzos intuitivos y potentes de arrastrar y soltar que brindan a los usuarios control similar al código sin complejidad. - Auto ML galardonado con agrupamiento automatizado, modelado predictivo, ingeniería de características y pronóstico de series temporales. - Conectividad, exploración y preparación de datos. - Despliegue y gestión de proyectos y modelos de IA a escala empresarial. - Colaboración con miembros del equipo en el mismo entorno sin preocuparse por sobrescribir el trabajo de los demás. - Unificación de todo el ciclo de vida de la ciencia de datos desde la exploración de datos y el aprendizaje automático hasta las operaciones de modelos y la visualización y despliegue en la nube. Altair AI Studio ayuda a los usuarios a hacer que los conocimientos poderosos sean accesibles para toda la organización y puede escalar sin problemas para usuarios y empresas. Altair AI Studio permite a las organizaciones derivar un valor significativo de la IA con un costo e impacto operativo mínimos. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 490 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicación:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servicio Gestionado:** 8.2/10 (Category avg: 8.3/10) - **Comprensión del lenguaje natural:** 7.6/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidad de administración:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Altair](https://www.g2.com/es/sellers/altair-186799f5-3238-493f-b3ad-b8cac484afd7) - **Sitio web de la empresa:** https://www.altair.com/ - **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 **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Estudiante, Científico de Datos - **Top Industries:** Educación superior, Gestión Educativa - **Company Size:** 43% Pequeña Empresa, 30% Mediana Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidad de uso (9 reviews) - Aprendizaje Automático (8 reviews) - Integración de IA (6 reviews) - Tecnología de IA (5 reviews) - Automatización (5 reviews) **Cons:** - Complejidad (4 reviews) - Manejo de grandes conjuntos de datos (3 reviews) - Rendimiento lento (3 reviews) - Problemas de complejidad (2 reviews) - Uso complejo (2 reviews) ### 22. [Azure Machine Learning](https://www.g2.com/es/products/microsoft-azure-machine-learning/reviews) Azure Machine Learning es un servicio de nivel empresarial que facilita el ciclo de vida completo del aprendizaje automático, permitiendo a los científicos de datos y desarrolladores construir, entrenar y desplegar modelos de manera eficiente. Características y Funcionalidades Clave: - Preparación de Datos: Itera rápidamente la preparación de datos en clústeres de Apache Spark dentro de Azure Machine Learning, interoperable con Microsoft Fabric. - Almacén de Características: Aumenta la agilidad en el envío de tus modelos haciendo que las características sean descubribles y reutilizables en diferentes espacios de trabajo. - Infraestructura de IA: Aprovecha una infraestructura de IA diseñada específicamente para combinar las últimas GPUs y redes InfiniBand. - Aprendizaje Automático Automatizado: Crea rápidamente modelos de aprendizaje automático precisos para tareas que incluyen clasificación, regresión, visión y procesamiento de lenguaje natural. - IA Responsable: Construye soluciones de IA responsable con capacidades de interpretabilidad. Evalúa la equidad del modelo a través de métricas de disparidad y mitiga la injusticia. - Catálogo de Modelos: Descubre, ajusta y despliega modelos base de Microsoft, OpenAI, Hugging Face, Meta, Cohere y más usando el catálogo de modelos. - Flujo de Prompts: Diseña, construye, evalúa y despliega flujos de trabajo de modelos de lenguaje con flujo de prompts. - Puntos de Extremo Gestionados: Opera el despliegue y evaluación de modelos, registra métricas y realiza implementaciones seguras de modelos. Valor Principal y Soluciones Proporcionadas: Azure Machine Learning acelera el tiempo de valor al simplificar la ingeniería de prompts y los flujos de trabajo de modelos de aprendizaje automático, facilitando un desarrollo de modelos más rápido con una potente infraestructura de IA. Optimiza las operaciones al permitir pipelines reproducibles de extremo a extremo y automatizar flujos de trabajo con integración y entrega continua (CI/CD). La plataforma asegura confianza en el desarrollo a través de una gobernanza unificada de datos e IA con seguridad y cumplimiento integrados, permitiendo que el cómputo se ejecute en cualquier lugar para el aprendizaje automático híbrido. Además, promueve la IA responsable proporcionando visibilidad en los modelos, evaluando flujos de trabajo de modelos de lenguaje y mitigando la equidad, sesgos y daños con sistemas de seguridad integrados. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 85 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicación:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servicio Gestionado:** 8.9/10 (Category avg: 8.3/10) - **Comprensión del lenguaje natural:** 8.7/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidad de administración:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Microsoft](https://www.g2.com/es/sellers/microsoft) - **Año de fundación:** 1975 - **Ubicación de la sede:** Redmond, Washington - **Twitter:** @microsoft (13,090,464 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (227,697 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** MSFT **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Ingeniero de software - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Software de Computadora - **Company Size:** 39% Empresa, 34% Pequeña Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidad de uso (3 reviews) - Características (3 reviews) - Atención al Cliente (2 reviews) - Gestión de Datos (2 reviews) - Eficiencia (2 reviews) **Cons:** - Curva de aprendizaje (3 reviews) - Navegación difícil (2 reviews) - Mejora de UX (2 reviews) - Interfaz Compleja (1 reviews) - Aprendizaje difícil (1 reviews) ### 23. [Cloudera Data Engineering](https://www.g2.com/es/products/cloudera-data-engineering/reviews) Cloudera Data Engineering es un servicio integral y nativo de la nube diseñado para capacitar a los equipos de datos empresariales a construir, automatizar y escalar de manera segura las canalizaciones de datos en entornos diversos, incluidos nubes públicas, centros de datos locales y configuraciones híbridas. Al aprovechar tecnologías de código abierto como Apache Spark, Apache Iceberg y Apache Airflow, proporciona una plataforma flexible y eficiente para gestionar flujos de trabajo de datos complejos. Características y Funcionalidades Clave: - Apache Spark en Iceberg Contenerizado: Facilita canalizaciones de datos escalables y gobernadas al ejecutar cargas de trabajo de Spark en Iceberg dentro de entornos contenerizados, asegurando flexibilidad y portabilidad. - Orquestación de Autoservicio con Apache Airflow: Permite a los usuarios diseñar y automatizar flujos de trabajo complejos a través de una interfaz fácil de usar, simplificando la gestión de tareas y el control de dependencias. - Sesiones Interactivas y Conectividad con IDE Externos: Soporta sesiones interactivas bajo demanda para pruebas y desarrollo rápidos, con integración fluida a Entornos de Desarrollo Integrados (IDEs) externos como VSCode y Jupyter Notebook. - Captura de Datos de Cambio (CDC) Incorporada: Asegura la frescura de los datos capturando y procesando cambios a nivel de fila desde sistemas fuente, facilitando actualizaciones continuas a aplicaciones posteriores. - Gestión de Metadatos y Linaje: Proporciona visibilidad integral en las canalizaciones de datos con gestión de metadatos integrada y seguimiento de linaje, mejorando la gobernanza y el cumplimiento. - APIs Ricas y Solución de Problemas Visual: Ofrece APIs robustas para automatización e integración, junto con herramientas visuales para monitoreo en tiempo real y ajuste de rendimiento, ayudando en la solución de problemas eficiente. Valor Principal y Resolución de Problemas: Cloudera Data Engineering aborda los desafíos de gestionar canalizaciones de datos complejas al ofrecer una plataforma unificada que mejora la productividad, asegura la integridad de los datos y optimiza la utilización de recursos. Capacita a los equipos de datos para: - Acelerar el Desarrollo de Canalizaciones de Datos: Al automatizar flujos de trabajo y proporcionar herramientas intuitivas, reduce el tiempo y esfuerzo requeridos para construir y desplegar canalizaciones de datos. - Asegurar la Calidad y Gobernanza de los Datos: La gestión de metadatos integrada y el seguimiento de linaje proporcionan transparencia y control, asegurando la precisión de los datos y el cumplimiento. - Optimizar Costos y Recursos: Características como la observabilidad a nivel de carga de trabajo, el escalado automático y el intercambio de datos sin ETL ayudan a monitorear y optimizar los costos de las canalizaciones, llevando a un menor costo total de propiedad. Al unificar el procesamiento de datos estructurados y no estructurados con estándares abiertos, Cloudera Data Engineering permite a las organizaciones aprovechar todo el potencial de sus activos de datos, impulsando la toma de decisiones informadas y la innovación. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 23 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicación:** 9.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servicio Gestionado:** 9.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Comprensión del lenguaje natural:** 9.6/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidad de administración:** 9.5/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Cloudera](https://www.g2.com/es/sellers/cloudera) - **Año de fundación:** 2008 - **Ubicación de la sede:** Palo Alto, CA - **Twitter:** @cloudera (106,568 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/229433/ (3,387 empleados en LinkedIn®) - **Teléfono:** 888-789-1488 **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Software de Computadora, Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 39% Mediana Empresa, 35% Empresa ### 24. [Domo](https://www.g2.com/es/products/domo/reviews) La plataforma de productos de IA y datos de Domo permite a las organizaciones convertir datos en conocimientos y soluciones accionables. Permite a los usuarios conectar sin problemas diversas fuentes de datos, preparar datos para su uso y generar informes y visualizaciones dinámicas, todo dentro de una única interfaz. Con capacidades de IA y automatización integradas, los equipos pueden construir y utilizar fácilmente agentes de IA, optimizar flujos de trabajo y crear soluciones personalizadas. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 983 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicación:** 5.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servicio Gestionado:** 6.4/10 (Category avg: 8.3/10) - **Comprensión del lenguaje natural:** 5.8/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidad de administración:** 8.1/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Domo](https://www.g2.com/es/sellers/domo) - **Sitio web de la empresa:** https://www.domo.com - **Año de fundación:** 2010 - **Ubicación de la sede:** American Fork, UT - **Twitter:** @Domotalk (63,693 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/25237/ (1,334 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Analista de Datos, Analista de Negocios - **Top Industries:** Software de Computadora, Marketing y publicidad - **Company Size:** 49% Mediana Empresa, 29% Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidad de uso (248 reviews) - Visualización de datos (116 reviews) - Intuitivo (95 reviews) - Integraciones fáciles (93 reviews) - Integraciones (88 reviews) **Cons:** - Curva de aprendizaje (66 reviews) - Características faltantes (59 reviews) - Problemas de gestión de datos (55 reviews) - Caro (45 reviews) - Complejidad (43 reviews) ### 25. [IBM SPSS Modeler](https://www.g2.com/es/products/ibm-spss-modeler/reviews) El IBM SPSS Modeler es una solución líder en ciencia de datos visual y aprendizaje automático. Ayuda a las empresas a acelerar el tiempo para obtener valor y resultados deseados al agilizar las tareas operativas para los científicos de datos. Las organizaciones líderes en todo el mundo confían en IBM para el descubrimiento de datos, análisis predictivo, gestión y despliegue de modelos, y aprendizaje automático para monetizar los activos de datos. El IBM SPSS Modeler permite a las organizaciones aprovechar los activos de datos y aplicaciones modernas con algoritmos y modelos completos, listos para usar, adecuados para entornos híbridos y multi-nube con una postura de gobernanza y seguridad robusta. • Aprovechar la innovación basada en código abierto, incluyendo R o Python • Capacitar a científicos de datos de todas las habilidades – programáticas y visuales • Explotar el enfoque multi-nube - en las instalaciones, nubes públicas o privadas • Comenzar pequeño y escalar a un enfoque empresarial, gobernado **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 128 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicación:** 7.5/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servicio Gestionado:** 7.6/10 (Category avg: 8.3/10) - **Comprensión del lenguaje natural:** 6.4/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidad de administración:** 8.1/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [IBM](https://www.g2.com/es/sellers/ibm) - **Año de fundación:** 1911 - **Ubicación de la sede:** Armonk, NY - **Twitter:** @IBM (708,000 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** SWX:IBM **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Educación superior, Gestión Educativa - **Company Size:** 53% Empresa, 24% Mediana Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Capacidades de análisis (1 reviews) - Analítica (1 reviews) - Acceso a datos (1 reviews) - Gestión de Datos (1 reviews) - Visualización de datos (1 reviews) **Cons:** - Caro (1 reviews) - Licencias caras (1 reviews) ## Parent Category [Software de Inteligencia Artificial](https://www.g2.com/es/categories/artificial-intelligence) ## Related Categories - [Software de Análisis Predictivo](https://www.g2.com/es/categories/predictive-analytics) - [Plataformas de Análisis](https://www.g2.com/es/categories/analytics-platforms) - [Plataformas de MLOps](https://www.g2.com/es/categories/mlops-platforms) --- ## Buyer Guide ### Lo que debes saber sobre las plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático ### ¿Qué son las plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático (DSML)? La cantidad de datos que se produce dentro de las empresas está aumentando rápidamente. Las empresas están dándose cuenta de su importancia y están aprovechando estos datos acumulados para obtener una ventaja competitiva. Las compañías están convirtiendo sus datos en información para impulsar decisiones empresariales y mejorar sus ofertas de productos. Con la ciencia de datos, de la cual [la inteligencia artificial (IA)](https://www.g2.com/articles/what-is-artificial-intelligence) es una parte, los usuarios pueden extraer grandes cantidades de datos. Ya sean estructurados o no estructurados, descubre patrones y realiza predicciones basadas en datos. Un aspecto crucial de la ciencia de datos es el desarrollo de modelos de aprendizaje automático. Los usuarios aprovechan las plataformas de ingeniería de ciencia de datos y aprendizaje automático que facilitan todo el proceso, desde la integración de datos hasta la gestión de modelos. Con esta única plataforma, los científicos de datos, ingenieros, desarrolladores y otros interesados empresariales colaboran para garantizar que los datos se gestionen adecuadamente y se extraigan para obtener significado. ### Tipos de plataformas DSML No todas las plataformas de software de ciencia de datos y aprendizaje automático están diseñadas de la misma manera. Estas herramientas permiten a los desarrolladores y científicos de datos construir, entrenar y desplegar [modelos de aprendizaje automático](https://www.g2.com/articles/what-is-machine-learning). Sin embargo, difieren en términos de los tipos de datos que soportan y el método y la manera de despliegue.  **Plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático en la nube** Con la capacidad de almacenar datos en servidores remotos y acceder a ellos fácilmente, las empresas pueden centrarse menos en construir infraestructura y más en sus datos, tanto en términos de cómo derivar información de ellos como de asegurar su calidad. Las plataformas DSML basadas en la nube les permiten tanto entrenar como desplegar los modelos en la nube. Esto también ayuda cuando estos modelos se están integrando en varias aplicaciones, ya que proporciona un acceso más fácil para cambiar y ajustar los modelos que se han desplegado. **Plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático en las instalaciones** La nube no siempre es la respuesta, ya que no siempre es una solución viable. No todos los expertos en datos tienen el lujo de trabajar en la nube por varias razones, incluyendo la seguridad de los datos y problemas relacionados con la latencia. En casos como el cuidado de la salud, regulaciones estrictas, como [HIPAA](https://www.g2.com/glossary/hipaa-definition), requieren que los datos sean seguros. Por lo tanto, las soluciones DSML en las instalaciones pueden ser vitales para algunos profesionales, como aquellos en la industria de la salud y el sector gubernamental, donde el cumplimiento de la privacidad es estricto y a veces necesario. **Plataformas de borde** Algunas herramientas y software DSML permiten ejecutar algoritmos en el borde, que consiste en una red de malla de [centros de datos](https://www.g2.com/glossary/data-center-definition) que procesan y almacenan datos localmente antes de ser enviados a un centro de almacenamiento centralizado o a la nube. [La computación en el borde](https://learn.g2.com/trends/edge-computing) optimiza los sistemas de computación en la nube para evitar interrupciones o ralentizaciones en el envío y recepción de datos. ** ** ### ¿Cuáles son las características comunes de las soluciones de ciencia de datos y aprendizaje automático? Las siguientes son algunas características principales dentro de las plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático que pueden ayudar a los usuarios a preparar datos y entrenar, gestionar y desplegar modelos. **Preparación de datos:** Las características de ingestión de datos permiten a los usuarios integrar e ingerir datos de varias fuentes internas o externas, como aplicaciones empresariales, bases de datos o dispositivos de Internet de las Cosas (IoT). Los datos sucios (es decir, datos incompletos, inexactos o incoherentes) son un obstáculo para construir modelos de aprendizaje automático. Un mal entrenamiento de IA genera malos modelos, que a su vez generan malas predicciones que pueden ser útiles en el mejor de los casos y perjudiciales en el peor. Por lo tanto, las capacidades de preparación de datos permiten la [limpieza de datos](https://www.g2.com/articles/data-cleaning) y la augmentación de datos (en la que conjuntos de datos relacionados se aplican a los datos de la empresa) para asegurar que el viaje de los datos comience bien. **Entrenamiento de modelos:** La ingeniería de características transforma datos en bruto en características que representan mejor el problema subyacente a los modelos predictivos. Es un paso clave en la construcción de un modelo y mejora la precisión del modelo en datos no vistos. Construir un modelo requiere entrenarlo alimentándolo con datos. Entrenar un modelo es el proceso de determinar los valores adecuados para todos los pesos y el sesgo a partir de los datos ingresados. Dos métodos clave utilizados para este propósito son [aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado](https://www.g2.com/articles/supervised-vs-unsupervised-learning). El primero es un método en el que la entrada está etiquetada, mientras que el segundo trata con datos no etiquetados. **Gestión de modelos:** El proceso no termina una vez que el modelo se libera. Las empresas deben monitorear y gestionar sus modelos para asegurar que sigan siendo precisos y actualizados. La comparación de modelos permite a los usuarios comparar rápidamente modelos con una línea base o con un resultado anterior para determinar la calidad del modelo construido. Muchas de estas plataformas también tienen herramientas para rastrear métricas, como precisión y pérdida. **Despliegue de modelos:** El despliegue de modelos de aprendizaje automático es el proceso de hacerlos disponibles en entornos de producción, donde proporcionan predicciones a otros sistemas de software. Los métodos de despliegue incluyen APIs REST, GUI para análisis bajo demanda, y más. ### ¿Cuáles son los beneficios de usar plataformas de ingeniería DSML? A través del uso de plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático, los científicos de datos pueden obtener visibilidad de todo el viaje de los datos, desde la ingestión hasta la inferencia. Esto les ayuda a entender mejor qué está funcionando y qué no, y les proporciona las herramientas necesarias para solucionar problemas si y cuando surjan. Con estas herramientas, los expertos preparan y enriquecen sus datos, aprovechan las bibliotecas de aprendizaje automático y despliegan sus algoritmos en producción. **Compartir información de datos:** Los usuarios pueden compartir datos, modelos, paneles u otra información relacionada con herramientas basadas en colaboración para fomentar y facilitar el trabajo en equipo. **Simplificar y escalar la ciencia de datos:** Muchas plataformas están abriendo estas herramientas a un público más amplio con características fáciles de usar y capacidades de arrastrar y soltar. Además, los modelos preentrenados y las canalizaciones listas para usar adaptadas a tareas específicas ayudan a agilizar el proceso. Estas plataformas ayudan fácilmente a escalar experimentos a través de muchos nodos para realizar entrenamiento distribuido en grandes conjuntos de datos. **Experimentación:** Antes de que un modelo se lleve a producción, los científicos de datos pasan una cantidad significativa de tiempo trabajando con los datos y experimentando para encontrar una solución óptima. Los proveedores de ciencia de datos y aprendizaje automático facilitan esta experimentación a través de herramientas de visualización de datos, augmentación de datos y preparación de datos. Diferentes tipos de capas y optimizadores para [aprendizaje profundo](https://www.g2.com/articles/deep-learning), que son algoritmos o métodos utilizados para cambiar los atributos de las redes neuronales, como pesos y tasa de aprendizaje, para reducir pérdidas, también se utilizan en la experimentación. ### ¿Quién utiliza productos de ciencia de datos y aprendizaje automático? Los científicos de datos están en alta demanda, pero hay escasez de profesionales capacitados. El conjunto de habilidades es variado y vasto (por ejemplo, hay una necesidad de entender varios algoritmos, matemáticas avanzadas, habilidades de programación y más). Por lo tanto, tales profesionales son difíciles de encontrar y exigen una alta compensación. Para abordar este problema, las plataformas incluyen cada vez más características que facilitan el desarrollo de soluciones de IA, como capacidades de arrastrar y soltar y algoritmos preconstruidos. Además, para que los proyectos de ciencia de datos se inicien, es clave que el negocio en general los apoye. Las plataformas más robustas proporcionan recursos que ayudan a los usuarios no técnicos a entender los modelos, los datos involucrados y los aspectos del negocio que han sido impactados. **Ingenieros de datos:** Con capacidades robustas de integración de datos, los ingenieros de datos encargados del diseño, integración y gestión de datos utilizan estas plataformas para colaborar con científicos de datos y otros interesados dentro de la organización. **Científicos de datos ciudadanos:** Con el aumento de características más fáciles de usar, los científicos de datos ciudadanos, que no están profesionalmente capacitados pero han desarrollado habilidades de datos, están recurriendo cada vez más a plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático para llevar la IA a sus organizaciones. **Científicos de datos profesionales:** Los científicos de datos expertos utilizan estas soluciones para escalar las operaciones de ciencia de datos a lo largo del ciclo de vida, simplificando el proceso de experimentación a despliegue y acelerando la exploración y preparación de datos, así como el desarrollo y entrenamiento de modelos. **Interesados empresariales:** Los interesados empresariales utilizan estas herramientas para obtener claridad sobre los modelos de aprendizaje automático y entender mejor cómo se relacionan con el negocio en general y sus operaciones. ### ¿Cuáles son las alternativas a las plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático? Las alternativas a las soluciones de ciencia de datos y aprendizaje automático pueden reemplazar este tipo de software, ya sea parcial o completamente: [Software de operacionalización de IA y aprendizaje automático](https://www.g2.com/categories/ai-machine-learning-operationalization) **:** Dependiendo del caso de uso, las empresas podrían considerar el software de operacionalización de IA y aprendizaje automático. Este software no proporciona una plataforma para el desarrollo completo de modelos de aprendizaje automático, pero puede ofrecer características más robustas en torno a la operacionalización de estos algoritmos. Esto incluye monitorear la salud, el rendimiento y la precisión de los modelos. [Software de aprendizaje automático](https://www.g2.com/categories/machine-learning) **:** Las plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático son excelentes para el desarrollo a gran escala de modelos, ya sea para [visión por computadora](https://learn.g2.com/computer-vision), procesamiento de lenguaje natural (NLP), y más. Sin embargo, en algunos casos, las empresas pueden querer una solución que esté más disponible de inmediato, que puedan usar de manera plug-and-play. En tal caso, pueden considerar el software de aprendizaje automático, que implicará menos tiempo de configuración y costos de desarrollo. Existen muchos tipos diferentes de algoritmos de aprendizaje automático que realizan una variedad de tareas y funciones. Estos algoritmos pueden consistir en otros más específicos, como el aprendizaje de reglas de asociación, [redes bayesianas](https://www.g2.com/articles/artificial-intelligence-terms#:~:text=Bayesian%20network%3A%20also%20known%20as%20the%20Bayes%20network%2C%20Bayes%20model%2C%20belief%20network%2C%20and%20decision%20network%2C%20is%20a%20graph%2Dbased%20model%20representing%20a%20set%20of%20variables%20and%20their%20dependencies.%C2%A0), agrupamiento, aprendizaje de árboles de decisión, algoritmos genéticos, sistemas de clasificación de aprendizaje y máquinas de soporte vectorial, entre otros. Esto ayuda a las organizaciones a buscar soluciones puntuales. ### **Software y servicios relacionados con plataformas de ingeniería de ciencia de datos y aprendizaje automático** Las soluciones relacionadas que se pueden usar junto con las plataformas DSML incluyen: [Software de preparación de datos](https://www.g2.com/categories/data-preparation) **:** El software de preparación de datos ayuda a las empresas con su gestión de datos. Estas soluciones permiten a los usuarios descubrir, combinar, limpiar y enriquecer datos para un análisis simple. Aunque las plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático ofrecen características de preparación de datos, las empresas podrían optar por una herramienta de preparación dedicada. [Software de almacén de datos](https://www.g2.com/categories/data-warehouse) **:** La mayoría de las empresas tienen muchas fuentes de datos dispares, y para integrar mejor todos sus datos, implementan un almacén de datos. Los almacenes de datos albergan datos de múltiples bases de datos y aplicaciones empresariales, lo que permite que las herramientas de inteligencia empresarial y análisis extraigan todos los datos de la empresa de un único repositorio. Esta organización es crítica para la calidad de los datos ingeridos por las plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático. [Software de etiquetado de datos](https://www.g2.com/categories/data-labeling) **:** Para lograr que el aprendizaje supervisado despegue, es clave tener datos etiquetados. Establecer un esfuerzo de etiquetado sistemático y sostenido puede ser ayudado por el software de etiquetado de datos, que proporciona un conjunto de herramientas para que las empresas conviertan datos no etiquetados en datos etiquetados y construyan algoritmos de IA correspondientes. [Software de procesamiento de lenguaje natural (NLP)](https://www.g2.com/categories/natural-language-processing-nlp) **:** [NLP](https://www.g2.com/articles/natural-language-processing) permite a las aplicaciones interactuar con el lenguaje humano utilizando un algoritmo de aprendizaje profundo. Los algoritmos de NLP ingresan lenguaje y dan una variedad de salidas basadas en la tarea aprendida. Los algoritmos de NLP proporcionan [reconocimiento de voz](https://www.g2.com/articles/voice-recognition) y [generación de lenguaje natural (NLG)](https://www.g2.com/categories/natural-language-generation-nlg), que convierte datos en lenguaje humano comprensible. Algunos ejemplos de usos de NLP incluyen [chatbots](https://www.g2.com/categories/chatbots), aplicaciones de traducción y [herramientas de monitoreo de redes sociales](https://www.g2.com/categories/social-media-listening-tools) que escanean redes sociales en busca de menciones. ### Desafíos con las plataformas DSML Las soluciones de software pueden venir con su propio conjunto de desafíos.  **Requisitos de datos:** Se requiere una gran cantidad de datos para que la mayoría de los algoritmos de IA aprendan lo necesario. Los usuarios necesitan entrenar algoritmos de aprendizaje automático utilizando técnicas como el aprendizaje por refuerzo, el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado para construir una aplicación verdaderamente inteligente. **Escasez de habilidades:** También hay una escasez de personas que entienden cómo construir estos algoritmos y entrenarlos para realizar las acciones necesarias. El usuario común no puede simplemente iniciar un software de IA y hacer que resuelva todos sus problemas. **Sesgo algorítmico:** Aunque la tecnología es eficiente, no siempre es efectiva y está marcada por varios tipos de sesgos en los datos de entrenamiento, como sesgos de raza o género. Por ejemplo, dado que muchos algoritmos de reconocimiento facial se entrenan en conjuntos de datos con rostros principalmente de hombres blancos, es más probable que otros sean identificados erróneamente por los sistemas. ### ¿Qué empresas deberían comprar plataformas de ingeniería DSML? La implementación de IA puede tener un impacto positivo en las empresas de una variedad de industrias diferentes. Aquí hay algunos ejemplos: **Servicios financieros:** La IA se utiliza ampliamente en los servicios financieros, con bancos que la utilizan para todo, desde desarrollar algoritmos de puntuación de crédito hasta analizar documentos de ganancias para detectar tendencias. Con soluciones de software de ciencia de datos y aprendizaje automático, los equipos de ciencia de datos pueden construir modelos con datos de la empresa y desplegarlos en aplicaciones internas y externas. **Cuidado de la salud:** Dentro del cuidado de la salud, las empresas pueden usar estas plataformas para entender mejor las poblaciones de pacientes, como predecir visitas de pacientes internados y desarrollar sistemas que puedan emparejar a las personas con ensayos clínicos relevantes. Además, dado que el proceso de descubrimiento de medicamentos es particularmente costoso y lleva una cantidad significativa de tiempo, las organizaciones de salud están utilizando la ciencia de datos para acelerar el proceso, utilizando datos de ensayos anteriores, artículos de investigación y más. **Venta al por menor:** En el comercio minorista, especialmente en el comercio electrónico, la personalización es primordial. Los principales minoristas están aprovechando estas plataformas para ofrecer a los clientes experiencias altamente personalizadas basadas en factores como el comportamiento anterior y la ubicación. Con el aprendizaje automático en su lugar, estas empresas pueden mostrar material altamente relevante y captar la atención de clientes potenciales.  ### Cómo elegir la mejor plataforma de ciencia de datos y aprendizaje automático (DSML) #### Recolección de requisitos (RFI/RFP) para plataformas DSML Si una empresa está comenzando y busca comprar su primera plataforma de ciencia de datos y aprendizaje automático, o donde sea que esté en su proceso de compra, g2.com puede ayudar a seleccionar la mejor opción. El primer paso en el proceso de compra debe involucrar un examen cuidadoso de los datos de la empresa. Como parte fundamental del viaje de la ciencia de datos implica la ingeniería de datos (es decir, la recolección y análisis de datos), las empresas deben asegurarse de que la calidad de sus datos sea alta y que la plataforma en cuestión pueda manejar adecuadamente sus datos, tanto en términos de formato como de volumen. Si la empresa ha acumulado muchos datos, necesita buscar una solución que pueda crecer con la organización. Los usuarios deben pensar en los puntos de dolor y anotarlos; estos deben usarse para ayudar a crear una lista de criterios. Además, el comprador debe determinar el número de empleados que necesitarán usar este software, ya que esto determina el número de licencias que probablemente comprarán. Tomar una visión holística del negocio e identificar puntos de dolor puede ayudar al equipo a lanzarse a crear una lista de criterios. La lista sirve como una guía detallada que incluye tanto características necesarias como deseables, incluyendo presupuesto, características, número de usuarios, integraciones, requisitos de seguridad, soluciones en la nube o en las instalaciones, y más. Dependiendo del alcance del despliegue, producir un RFI, una lista de una página con algunos puntos clave que describan lo que se necesita de una plataforma de ciencia de datos podría ser útil. #### Comparar productos DSML **Crear una lista larga** Desde satisfacer las necesidades de funcionalidad empresarial hasta la implementación, las evaluaciones de proveedores son una parte esencial del proceso de compra de software. Para facilitar la comparación, después de que se completen todas las demostraciones, ayuda a preparar una lista consistente de preguntas sobre necesidades y preocupaciones específicas para hacer a cada proveedor. **Crear una lista corta** De la lista larga de proveedores, es útil reducir la lista de proveedores y llegar a una lista más corta de contendientes, preferiblemente no más de tres a cinco. Con esta lista en mano, las empresas pueden producir una matriz para comparar las características y precios de las diversas soluciones. **Realizar demostraciones** Para asegurar una comparación exhaustiva, el usuario debe demostrar cada solución en la lista corta utilizando el mismo caso de uso y conjuntos de datos. Esto permitirá a la empresa evaluar de manera similar y ver cómo cada proveedor se compara con la competencia. #### Selección de plataformas DSML **Elegir un equipo de selección** Antes de comenzar, es crucial crear un equipo ganador que trabajará junto durante todo el proceso, desde identificar puntos de dolor hasta la implementación. El equipo de selección de software debe consistir en miembros de la organización que tengan los intereses, habilidades y tiempo adecuados para participar en este proceso. Un buen punto de partida es apuntar a tres a cinco personas que ocupen roles como el principal tomador de decisiones, gerente de proyecto, propietario del proceso, propietario del sistema o experto en materia de personal, así como un líder técnico, administrador de TI o administrador de seguridad. En empresas más pequeñas, el equipo de selección de proveedores puede ser más pequeño, con menos participantes, multitarea y asumiendo más responsabilidades. **Negociación** El hecho de que algo esté escrito en la página de precios de una empresa no significa que sea fijo (aunque algunas empresas no cederán). Es imperativo abrir una conversación sobre precios y licencias. Por ejemplo, el proveedor puede estar dispuesto a dar un descuento por contratos de varios años o a recomendar el producto a otros. **Decisión final** Después de esta etapa, y antes de comprometerse por completo, se recomienda realizar una prueba piloto o programa piloto para probar la adopción con una pequeña muestra de usuarios. Si la herramienta se utiliza bien y es bien recibida, el comprador puede estar seguro de que la selección fue correcta. Si no, podría ser el momento de volver a la mesa de dibujo. ### Costo de las plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático Como se mencionó anteriormente, las plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático están disponibles como soluciones tanto en las instalaciones como en la nube. Los precios entre los dos pueden diferir, siendo el primero a menudo más costoso en términos de infraestructura inicial.  Como con cualquier software, estas plataformas están frecuentemente disponibles en diferentes niveles, siendo las soluciones más básicas menos costosas que las de escala empresarial. Las primeras frecuentemente no tendrán tantas características y pueden tener límites de uso. Los proveedores de DSML pueden tener precios escalonados, en los que el precio se adapta al tamaño de la empresa del usuario, al número de usuarios o a ambos. Esta estrategia de precios puede venir con algún grado de soporte, que podría ser ilimitado o limitado a un cierto número de horas por ciclo de facturación. Una vez configuradas, no suelen requerir costos de mantenimiento significativos, especialmente si se despliegan en la nube. Como estas plataformas a menudo vienen con muchas características adicionales, las empresas que buscan maximizar el valor de su software pueden contratar consultores externos para ayudarles a derivar información de sus datos y obtener el máximo provecho del software. #### Retorno de la inversión (ROI) Las empresas deciden desplegar plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático con el objetivo de obtener algún grado de ROI. Como buscan recuperar las pérdidas que gastaron en el software, es crítico entender los costos asociados con él. Como se mencionó anteriormente, estas plataformas generalmente se facturan por usuario, lo que a veces se escala dependiendo del tamaño de la empresa. Más usuarios generalmente se traducen en más licencias, lo que significa más dinero. Los usuarios deben considerar cuánto se gasta y compararlo con lo que se gana, tanto en términos de eficiencia como de ingresos. Por lo tanto, las empresas pueden comparar procesos entre el pre y el post-despliegue del software para entender mejor cómo se han mejorado los procesos y cuánto tiempo se ha ahorrado. Incluso pueden producir un estudio de caso (ya sea para propósitos internos o externos) para demostrar las ganancias que han visto con el uso de la plataforma. ### Implementación de plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático **¿Cómo se implementan las herramientas de software DSML?** La implementación difiere drásticamente dependiendo de la complejidad y escala de los datos. En organizaciones con grandes cantidades de datos en fuentes dispares (por ejemplo, aplicaciones, bases de datos, etc.), a menudo es prudente utilizar una parte externa, ya sea un especialista en implementación del proveedor o una consultoría externa. Con vasta experiencia bajo su cinturón, pueden ayudar a las empresas a entender cómo conectar y consolidar sus fuentes de datos y cómo usar el software de manera eficiente y efectiva. **¿Quién es responsable de la implementación de la plataforma DSML?** Puede requerir muchas personas o equipos para desplegar adecuadamente una plataforma de ciencia de datos, incluyendo ingenieros de datos, científicos de datos e ingenieros de software. Esto se debe a que, como se mencionó, los datos pueden atravesar equipos y funciones. Como resultado, una persona o incluso un equipo rara vez tiene una comprensión completa de todos los activos de datos de una empresa. Con un equipo multifuncional en su lugar, una empresa puede comenzar a juntar sus datos y comenzar el viaje de la ciencia de datos, comenzando con la preparación y gestión adecuada de los datos. **¿Cuál es el proceso de implementación para productos de ciencia de datos y aprendizaje automático?** En términos de implementación, es típico que la plataforma se despliegue de manera limitada y posteriormente se despliegue de manera más amplia. Por ejemplo, una marca minorista podría decidir realizar una prueba A/B de su uso de un algoritmo de personalización para un número limitado de visitantes a su sitio para entender mejor cómo está funcionando. Si el despliegue es exitoso, el equipo de ciencia de datos puede presentar sus hallazgos a su equipo de liderazgo (que podría ser el CTO, dependiendo de la estructura del negocio). Si el despliegue no tiene éxito, el equipo puede volver a la mesa de dibujo para determinar qué salió mal. Esto implicará examinar los datos de entrenamiento y los algoritmos utilizados. Si lo intentan de nuevo, pero nada parece tener éxito (es decir, el resultado es defectuoso o no hay mejora en las predicciones), la empresa podría necesitar volver a lo básico y revisar sus datos. **¿Cuándo deberías implementar herramientas DSML?** Como se mencionó anteriormente, la ingeniería de datos, que implica preparar y recopilar datos, es una característica fundamental de los proyectos de ciencia de datos. Por lo tanto, las empresas deben hacer que poner en orden sus datos sea su máxima prioridad, asegurándose de que no haya registros duplicados o campos desalineados. Aunque esto suena básico, no lo es. Datos defectuosos como entrada resultarán en datos defectuosos como salida.  ### Tendencias de plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático **AutoML** AutoML ayuda a automatizar muchas tareas necesarias para desarrollar aplicaciones de IA y aprendizaje automático. Los usos incluyen preparación automática de datos, ingeniería de características automatizada, proporcionar explicabilidad para modelos y más. **IA embebida** La funcionalidad de aprendizaje automático y profundo se está integrando cada vez más en casi todos los tipos de software, independientemente de si el usuario es consciente de ello. Usar IA embebida dentro de software como [CRM](https://www.g2.com/categories/crm), [automatización de marketing](https://www.g2.com/categories/marketing-automation) y [soluciones de análisis](https://www.g2.com/categories/analytics-tools-software) nos permite agilizar procesos, automatizar ciertas tareas y obtener una ventaja competitiva con capacidades predictivas. La IA embebida puede ir ganando terreno en los próximos años y puede hacerlo de la misma manera que el despliegue en la nube y las capacidades móviles lo han hecho en la última década. Eventualmente, los proveedores pueden no necesitar resaltar los beneficios de su producto de aprendizaje automático, ya que puede ser simplemente asumido y esperado. **Aprendizaje automático como servicio (MLaaS)** El entorno de software se ha movido a una estructura de microservicios más granular, particularmente para las necesidades de operaciones de desarrollo. Además, el auge de los servicios de infraestructura de nube pública ha permitido a grandes empresas ofrecer servicios de desarrollo e infraestructura a otras empresas con un modelo de pago por uso. El software de IA no es diferente, ya que las mismas empresas proporcionan [MLaaS](https://www.g2.com/articles/machine-learning-as-a-service) para otras empresas. Los desarrolladores aprovechan rápidamente estos algoritmos y soluciones preconstruidos alimentándolos con sus datos para obtener información. Usar sistemas construidos por empresas de nivel empresarial ayuda a las pequeñas empresas a ahorrar tiempo, recursos y dinero al eliminar la necesidad de contratar desarrolladores de aprendizaje automático capacitados. MLaaS crecerá aún más a medida que las empresas continúen confiando en estos microservicios y aumente la necesidad de IA. **Explicabilidad** Cuando se trata de algoritmos de aprendizaje automático, especialmente de aprendizaje profundo, puede ser difícil explicar cómo llegaron a ciertas conclusiones. La IA explicable, también conocida como XAI, es el proceso mediante el cual el proceso de toma de decisiones de los algoritmos se hace transparente y comprensible para los humanos. La transparencia es el principio más prevalente en la literatura actual sobre ética de IA, y por lo tanto la explicabilidad, un subconjunto de la transparencia, se vuelve crucial. Las plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático están incluyendo cada vez más herramientas para la explicabilidad, lo que ayuda a los usuarios a construir explicabilidad en sus modelos y ayudarles a cumplir con los requisitos de explicabilidad de datos en legislaciones como la ley de privacidad de la Unión Europea y el GDPR.