Confronta Microsoft Copilot Studio e Vertex AI 
A Colpo d'Occhio
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (41.5% delle recensioni)
Piccola Impresa (42.0% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
$1.00 2000 Sessions Month
Paga a consumo Al mese
Microsoft Copilot Studio
Valutazione a Stelle
(144)4.4 su 5
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (41.5% delle recensioni)
Pros & Cons
Prezzo di Ingresso
$1.00 2000 Sessions Month
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Valutazione a Stelle
(652)4.3 su 5
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (42.0% delle recensioni)
Pros & Cons
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Scopri di più su Vertex AIRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- I revisori di G2 riportano che Vertex AI eccelle nella gestione di flussi di lavoro complessi di machine learning, con gli utenti che apprezzano la sua capacità di centralizzare l'intero ciclo di vita del ML. Un utente ha evidenziato come semplifichi tutto, dalla preparazione dei dati al deployment, rendendolo una scelta robusta per coloro che si concentrano sul machine learning.
- Gli utenti dicono che Microsoft Copilot Studio brilla nelle sue capacità di integrazione, in particolare con le fonti di conoscenza aziendali e i dati di Microsoft Graph. Feedback recenti hanno notato che lo strumento consente azioni senza soluzione di continuità tramite Power Automate, il che ne aumenta l'utilità negli ambienti aziendali.
- I revisori menzionano che Vertex AI ha un leggero vantaggio nel soddisfare esigenze specifiche di flusso di lavoro, con un punteggio di soddisfazione più alto in quest'area. Gli utenti hanno espresso che riduce efficacemente lo sforzo richiesto per costruire e distribuire modelli, rendendolo un'opzione preferita per coloro che sono fortemente investiti nel machine learning.
- Secondo recensioni verificate, Microsoft Copilot Studio è elogiato per la sua interfaccia user-friendly e le opzioni di configurazione. Gli utenti lo hanno descritto come uno "strumento AI agentico estremamente brillante", che rende facile modificare i modelli LLM per soddisfare le esigenze dei clienti, dimostrando la sua adattabilità.
- I revisori di G2 evidenziano che mentre entrambe le piattaforme offrono un supporto solido, Vertex AI ha ricevuto valutazioni leggermente più alte per la qualità del supporto. Gli utenti apprezzano l'assistenza fornita, che è cruciale per navigare nelle complessità dei progetti di machine learning.
- Gli utenti riportano che Microsoft Copilot Studio offre risposte dettagliate e più opzioni per le query, il che può migliorare l'esperienza utente nelle attività quotidiane. Questa caratteristica è particolarmente vantaggiosa per i team che cercano risposte complete e flessibilità nelle loro interazioni con l'AI.
Microsoft Copilot Studio vs Vertex AI
Valutando le due soluzioni, i recensori hanno trovato Microsoft Copilot Studio più facile da usare, configurare e amministrare. I recensori hanno anche preferito fare affari con Microsoft Copilot Studio nel complesso.
- I revisori hanno ritenuto che Vertex AI soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Microsoft Copilot Studio.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che Microsoft Copilot Studio sia l'opzione preferita.
- Quando si valuta la direzione del prodotto, Microsoft Copilot Studio e Vertex AI hanno ricevuto valutazioni simili dai nostri revisori.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Microsoft Copilot Studio
Power Virtual Agents
$1.00
2000 Sessions Month
Non disponibile
- Create and maintain intelligent chatbots - 1,000 bots Sessions - 2,000 per month3 Use Common Data Service} - 10 GB database capacity } 420 GB file capacity4 Enable your bot to take action - Power Automate use rights5 Sessions add-on - Sessions add-on$450
Vertex AI
Try Vertex AI Free
Paga a consumo
Al mese
I nuovi clienti ricevono $300 in crediti gratuiti da spendere su Vertex AI.
- Un'interfaccia utente unificata per l'intero flusso di lavoro ML
- API pre-addestrate per visione, video, linguaggio naturale e altro
- Integrazione end-to-end per dati e AI
Prova Gratuita
Microsoft Copilot Studio
Nessuna informazione sulla prova disponibileVertex AI
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.2
126
8.6
389
Facilità d'uso
8.7
130
8.2
400
Facilità di installazione
8.6
109
8.1
322
Facilità di amministrazione
8.6
36
7.9
149
Qualità del supporto
8.2
120
8.1
364
the product è stato un buon partner negli affari?
8.5
36
8.3
143
Direzione del prodotto (% positivo)
9.2
124
9.2
383
Caratteristiche per Categoria
Distribuzione
Dati insufficienti
8.4
76
Dati insufficienti
8.1
78
Dati insufficienti
8.3
76
Dati insufficienti
8.4
76
Dati insufficienti
8.8
75
Distribuzione
Dati insufficienti
8.5
75
Dati insufficienti
8.3
73
Dati insufficienti
8.4
72
Dati insufficienti
8.6
74
Dati insufficienti
8.7
71
Gestione
Dati insufficienti
8.2
71
Dati insufficienti
8.5
73
Dati insufficienti
8.0
71
Dati insufficienti
8.1
70
Operazioni
Dati insufficienti
8.2
70
Dati insufficienti
8.5
71
Dati insufficienti
8.3
71
Gestione
Dati insufficienti
8.1
69
Dati insufficienti
8.4
72
Dati insufficienti
8.3
70
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.4
37
Dati insufficienti
8.6
37
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.2
246
Sistema
Dati insufficienti
8.2
173
Sviluppo del Modello
Dati insufficienti
8.5
208
Dati insufficienti
7.9
181
Dati insufficienti
8.4
206
Dati insufficienti
8.5
209
Sviluppo del modello
Dati insufficienti
8.2
167
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
8.3
203
Dati insufficienti
8.5
202
Dati insufficienti
8.2
200
Dati insufficienti
8.3
181
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
8.5
167
Dati insufficienti
8.5
166
Distribuzione
Dati insufficienti
8.3
213
Dati insufficienti
8.3
203
Dati insufficienti
8.6
207
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.3
110
Dati insufficienti
8.3
106
Dati insufficienti
8.1
105
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
8.1
38
Dati insufficienti
7.8
37
Dati insufficienti
7.7
38
Dati insufficienti
7.9
35
Dati insufficienti
8.5
37
Dati insufficienti
7.5
36
Dati insufficienti
7.7
36
Intelligenza Artificiale Generativa
8.1
36
Dati insufficienti
8.5
36
Dati insufficienti
Piattaforme Bot - AI Agente
8.0
27
Dati insufficienti
7.7
27
Dati insufficienti
7.7
27
Dati insufficienti
7.8
27
Dati insufficienti
7.9
26
Dati insufficienti
7.6
26
Dati insufficienti
7.3
26
Dati insufficienti
Infrastruttura di AI GenerativaNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.4
36
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
9.0
31
Dati insufficienti
8.7
32
Dati insufficienti
8.6
31
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.0
34
Dati insufficienti
7.7
31
Dati insufficienti
8.1
30
Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.5
30
Dati insufficienti
8.3
32
Dati insufficienti
8.5
31
Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.7
30
Dati insufficienti
8.3
32
Dati insufficienti
8.9
30
Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.2
31
Dati insufficienti
8.5
31
Integrazione - Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
8.5
68
Apprendimento - Apprendimento automatico
Dati insufficienti
8.5
66
Dati insufficienti
8.3
65
Dati insufficienti
8.8
66
Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)Nascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche
Dati insufficienti
9.0
26
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.8
24
Dati insufficienti
9.0
24
Ottimizzazione dell'Inferenza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.8
22
Giardino dei Modelli - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.3
25
Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.1
24
Sviluppo di Applicazioni - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.2
23
Distribuzione del Modello - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.0
23
Dati insufficienti
8.7
22
Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.7
23
Dati insufficienti
8.9
22
Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.7
21
Dati insufficienti
9.1
22
Sicurezza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.1
22
Dati insufficienti
9.0
23
Gateway e Router - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.9
22
Personalizzazione - Costruttori di Agenti AI
8.2
63
8.6
28
7.6
61
7.6
27
8.0
64
8.3
26
Funzionalità - Costruttori di Agenti AI
7.8
56
8.1
27
7.8
56
7.3
27
7.9
55
8.2
26
8.1
55
7.2
27
Dati e Analisi - Costruttori di Agenti AI
7.8
54
7.8
26
7.7
56
7.9
27
8.2
56
8.1
28
Integrazione - Costruttori di Agenti AI
8.4
65
8.8
28
8.1
55
8.2
30
8.0
63
8.1
28
7.9
54
7.5
27
Piattaforme di Machine Learning a Basso CodiceNascondi 6 CaratteristicheMostra 6 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Ingestione e Preparazione dei Dati - Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Costruzione di Modelli e Automazione - Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Agenti di Interfaccia ConversazionaleNascondi 10 CaratteristicheMostra 10 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Interazione in Linguaggio Naturale - Agenti di Interfaccia Conversazionale
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gestione dell'Intento e dell'Azione - Agenti di Interfaccia Conversazionale
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Contesto e Personalizzazione - Agenti di Interfaccia Conversazionale
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Integrazione e Distribuzione Aziendale - Agenti di Interfaccia Conversazionale
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Agente AI - Agenti AI
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Microsoft Copilot Studio e Vertex AI sono categorizzati comeCostruttori di Agenti AI
Categorie uniche
Microsoft Copilot Studio è categorizzato comePiattaforme Bot e Agenti di Interfaccia Conversazionale
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Microsoft Copilot Studio
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Vertex AI
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Piccola impresa
(50 o meno dip.)
Mid-Market
(51-1000 dip.)
Enterprise
(> 1000 dip.)
Settore dei Recensori
Tecnologia dell'informazione e servizi
21.5%
Software per computer
11.9%
Servizi Finanziari
5.2%
Automobilistico
4.4%
Sicurezza Informatica e di Rete
4.4%
Altro
52.6%
Software per computer
17.9%
Tecnologia dell'informazione e servizi
14.3%
Servizi Finanziari
6.8%
Vendita al dettaglio
3.6%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
3.3%
Altro
54.1%
Alternative
Discussioni
Quanto tempo ci vorrà prima che questo bot sia in grado di rispondere alle domande dei clienti in modo impeccabile?
1 Commento
RJ
Dipende dalla domanda posta. Ad esempio, se chiediamo ciao/salve, la risposta sarà più veloce. Se vengono utilizzate le API, allora il TAT (Tempo di...Leggi di più
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AD
Power Virtual Agent è un software di distribuzione chatbot senza codice che ti aiuta a impostare un chatbot sul tuo sito web con gli argomenti predefiniti...Leggi di più
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Cloud ML Engine (ora parte di Vertex AI) supporta framework e librerie ML popolari come TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn e XGBoost. Questa flessibilità...Leggi di più
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ZM
The Google AI Platform is a comprehensive set of tools and services provided by Google Cloud to develop, deploy, and manage artificial intelligence. It...Leggi di più
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