Las plataformas de IA y aprendizaje automático ayudan a los equipos de datos a crear, entrenar, implementar, gestionar y escalar modelos de forma más eficiente. Estas herramientas pueden cubrir todo el proceso, desde la preparación de datos y el desarrollo de cuadernos hasta el entrenamiento de modelos, MLOps, gobernanza, colaboración e implementación en producción.
La mejor plataforma depende del tipo de proyecto. Algunas herramientas están diseñadas para canalizaciones de datos empresariales, otras admiten entornos Python de código abierto y otras se centran en el aprendizaje profundo, el desarrollo de IA o la inteligencia de contenido segura.
A continuación, presentamos cinco plataformas que conviene considerar: Box, Databricks, Anaconda, Lightning AI y TensorFlow.
Box
Ideal para: Equipos empresariales, jurídicos, financieros y de operaciones, y organizaciones que necesitan inteligencia documental basada en IA, gestión segura de contenido, extracción de datos, automatización de flujos de trabajo y análisis de contenido no estructurado.
Box no es una plataforma tradicional de desarrollo de aprendizaje automático. En cambio, es una plataforma de gestión inteligente de contenido con funciones de IA para analizar, resumir, extraer y generar información a partir del contenido empresarial. Box AI puede resumir documentos, responder preguntas sobre varios archivos, extraer datos estructurados y facilitar flujos de trabajo seguros con IA mediante los permisos y controles de gobernanza existentes en Box.
Características principales:
- Análisis documental basado en IA
- Consultas sobre uno o varios documentos
- Resumen de documentos
- Extracción de datos estructurados
- Portales de contenido basados en IA
- Agentes de IA personalizados
- Automatización de flujos de trabajo
- Seguridad y gobernanza empresariales
- Acceso a la IA que respeta los permisos
- Integración con flujos de trabajo de contenido empresarial
Ventajas:
- Gran capacidad para analizar contenido empresarial no estructurado
- Útil para contratos, informes, formularios, propuestas y documentos internos
- Buena seguridad empresarial y controles de permisos
- Ayuda a los equipos a extraer datos estructurados de archivos
- Permite automatizar flujos de trabajo con agentes de IA
- Adecuado para equipos de negocio sin conocimientos técnicos
Desventajas:
- No es una plataforma completa de ciencia de datos ni de entrenamiento de modelos de aprendizaje automático
- No es ideal para crear modelos personalizados de aprendizaje automático desde cero
- Menos adecuado para el aprendizaje profundo, la experimentación o la implementación de modelos
- Aporta más valor cuando la empresa ya almacena su contenido en Box
- Se centra más en la inteligencia de contenido que en la ingeniería de ciencia de datos
Databricks
Ideal para: Científicos de datos, ingenieros de datos, ingenieros de aprendizaje automático, equipos de analítica, empresas y organizaciones que necesitan una arquitectura lakehouse, ingeniería de datos, aprendizaje automático, IA generativa, gobernanza y analítica escalable
Databricks es una plataforma de datos e IA basada en una arquitectura lakehouse. Ayuda a los equipos a gestionar la ingeniería de datos, el almacenamiento de datos, el aprendizaje automático, la ciencia de datos, el procesamiento de flujos en tiempo real y las cargas de trabajo de IA generativa en un solo entorno. Databricks describe su Data Intelligence Platform como una base unificada para los datos y la gobernanza, impulsada por un Data Intelligence Engine que comprende los datos de una organización.
Características principales:
- Plataforma de datos lakehouse
- Flujos de trabajo de ingeniería de datos
- Espacio de trabajo de ciencia de datos
- Compatibilidad con el aprendizaje automático
- Flujos de trabajo de IA generativa
- MLOps y gobernanza de modelos
- Procesamiento de flujos en tiempo real
- Almacenamiento de datos
- Gobernanza unificada de datos
- Asistencia en lenguaje natural
Ventajas:
- Gran capacidad para proyectos de datos e IA a gran escala
- Adecuado para equipos que combinan ingeniería de datos y aprendizaje automático
- Ofrece gobernanza y seguridad empresariales
- Útil para integrar flujos de trabajo de analítica, IA y aprendizaje automático en una sola plataforma
- Escala bien en entornos de datos complejos
- Muy adecuado para organizaciones con grandes conjuntos de datos
Desventajas:
- Puede resultar complejo para principiantes
- Puede requerir conocimientos especializados en ingeniería de datos
- El precio y los costes de la nube pueden aumentar con cargas de trabajo intensivas
- Más adecuado para equipos con una infraestructura de datos madura
- Es posible que los equipos más pequeños no necesiten la plataforma completa
Anaconda
Ideal para: Científicos de datos, desarrolladores de Python, equipos de IA, analistas, investigadores, universidades y empresas que necesitan gestión de paquetes de Python, entornos seguros de código abierto, cuadernos, control de dependencias y desarrollo de IA sujeto a gobernanza
Anaconda es una plataforma ampliamente utilizada para la ciencia de datos y el desarrollo de IA basados en Python. Ayuda a los equipos a gestionar paquetes, entornos, dependencias, cuadernos y herramientas de código abierto. Anaconda Core se presenta como una vía sujeta a gobernanza para pasar de proyectos piloto de IA a producción, con compatibilidad con plataformas en la nube, cuadernos, CI/CD, contenedores, herramientas de orquestación y herramientas empresariales de IA.
Características principales:
- Gestión de paquetes de Python
- Entornos Conda
- Compatibilidad con cuadernos
- Gestión de dependencias
- Herramientas de ciencia de datos de código abierto
- Gobernanza empresarial de paquetes
- Seguimiento de seguridad y vulnerabilidades
- Integración con la nube y CI/CD
- Compatibilidad con MLflow, Hugging Face, LangChain, OpenAI y otras herramientas de IA
- Funciona con Jupyter, JupyterLab, VS Code y Google Colab
Ventajas:
- Muy popular para la ciencia de datos con Python
- Adecuado para gestionar paquetes y entornos
- Ayuda a reducir los conflictos entre dependencias
- Útil para trabajar con cuadernos y realizar experimentos
- Sólido ecosistema de código abierto
- Las funciones empresariales facilitan la seguridad y la gobernanza
- Adecuado tanto para principiantes como para equipos profesionales de datos
Desventajas:
- No es una plataforma completa de implementación de modelos por sí sola
- Los entornos grandes pueden volverse difíciles de gestionar sin disciplina
- Las funciones de gobernanza empresarial pueden requerir planes de pago
- Los equipos siguen necesitando herramientas independientes para MLOps en producción o implementaciones en la nube
- Se centra menos en la infraestructura de producción en tiempo real que Databricks o las plataformas de IA en la nube
Lightning AI
Ideal para: Investigadores de IA, ingenieros de aprendizaje profundo, usuarios de PyTorch, empresas emergentes y equipos de aprendizaje automático que necesitan desarrollo de modelos, flujos de trabajo de entrenamiento, acceso a GPU, gestión de experimentos y desarrollo escalable de aplicaciones de IA
Lightning AI está vinculada al ecosistema Lightning, que incluye PyTorch Lightning, una herramienta que ayuda a organizar el código de PyTorch y facilita la reproducción y el escalado de experimentos de aprendizaje profundo. PyTorch Lightning ofrece una interfaz de alto nivel para PyTorch y está diseñado para facilitar la ejecución de modelos en hardware distribuido, manteniendo el código más organizado.
Características principales:
- Desarrollo de modelos basado en PyTorch
- Estructuración de experimentos de aprendizaje profundo
- Compatibilidad con el entrenamiento distribuido
- Flujos de trabajo de entrenamiento independientes del hardware
- Espacio de trabajo de desarrollo de IA
- Entrenamiento de modelos con GPU
- Experimentos reproducibles de aprendizaje automático
- Colaboración en el desarrollo de modelos
- Compatibilidad con flujos de trabajo desde la investigación hasta la producción
Ventajas:
- Muy adecuado para proyectos de PyTorch y aprendizaje profundo
- Ayuda a organizar el código de investigación de forma más clara
- Útil para flujos de trabajo de entrenamiento escalables
- Adecuado para investigadores e ingenieros de aprendizaje automático
- Facilita la experimentación reproducible
- Reduce el código repetitivo en proyectos de aprendizaje profundo
Desventajas:
- Más técnico que las herramientas de IA sin código
- Más adecuado para equipos con conocimientos de PyTorch
- Menos relevante para equipos tradicionales de inteligencia empresarial o analítica
- Puede requerir experiencia con GPU e ingeniería de aprendizaje automático
- No está diseñado principalmente para usuarios de negocio sin conocimientos técnicos
TensorFlow
Ideal para: Ingenieros de aprendizaje automático, investigadores, desarrolladores, equipos de visión artificial, equipos de procesamiento del lenguaje natural, equipos de IA para dispositivos móviles y organizaciones que necesitan un marco de trabajo de código abierto para crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático
TensorFlow es una plataforma integral de aprendizaje automático de código abierto. Ayuda a los desarrolladores a crear modelos de aprendizaje automático que pueden ejecutarse en distintos entornos e incluye herramientas para el entrenamiento, la implementación, la visualización, los conjuntos de datos, las canalizaciones de producción y la implementación en dispositivos móviles o en el borde. El ecosistema de TensorFlow incluye TensorFlow.js, herramientas de implementación en el borde como LiteRT/TensorFlow Lite, TFX, tf.keras, TensorBoard, TensorFlow Datasets y recursos de modelos preentrenados.
Características principales:
- Marco de trabajo de aprendizaje automático de código abierto
- Creación y entrenamiento de modelos
- Compatibilidad con el aprendizaje profundo
- API de alto nivel tf.keras
- Visualización con TensorBoard
- TensorFlow Datasets
- Modelos preentrenados y conjuntos de datos
- Aprendizaje automático en el navegador con TensorFlow.js
- Compatibilidad con la implementación en dispositivos móviles y en el borde
- TFX para canalizaciones de aprendizaje automático en producción
Ventajas:
- Sólido ecosistema de aprendizaje automático de código abierto
- Adecuado para proyectos de aprendizaje profundo y aprendizaje automático en producción
- Facilita tanto la investigación como la implementación en entornos reales
- Útil para visión artificial, procesamiento del lenguaje natural, audio y sistemas de recomendación
- Amplia comunidad y abundantes recursos de aprendizaje
- Compatible con flujos de trabajo para la web, dispositivos móviles, el borde y producción
Desventajas:
- Requiere conocimientos de programación y aprendizaje automático
- Puede resultar complejo para principiantes
- No es una plataforma empresarial completa por sí sola
- Los equipos necesitan herramientas adicionales para la gobernanza de datos y la colaboración
- Algunos usuarios pueden preferir PyTorch por su flexibilidad para la investigación
Conclusión
La mejor plataforma de IA y aprendizaje automático depende de los objetivos del proyecto y de las habilidades del equipo. Box es más adecuado para la inteligencia de contenido basada en IA que para el entrenamiento tradicional de modelos. Databricks es una opción sólida para la ciencia de datos empresarial, la analítica, los flujos de trabajo lakehouse y el desarrollo de IA. Anaconda es ideal para la ciencia de datos basada en Python y la gestión segura de paquetes de código abierto. Lightning AI resulta útil para el aprendizaje profundo basado en PyTorch y la experimentación escalable con IA. TensorFlow sigue siendo uno de los marcos de trabajo de código abierto más importantes para crear e implementar modelos de aprendizaje automático.
Para proyectos empresariales de ciencia de datos, Databricks es la plataforma más completa. Para el desarrollo en Python, Anaconda es una base práctica. En cuanto a marcos de trabajo de aprendizaje profundo, TensorFlow y Lightning AI son opciones técnicas sólidas. Para aplicar IA de forma segura al contenido empresarial, Box es la opción más adecuada.
