Las plataformas de IA y aprendizaje automático ayudan a los equipos de datos a crear, entrenar, implementar, gestionar y escalar modelos de manera más eficiente. Estas herramientas pueden respaldar todo, desde la preparación de datos y el desarrollo en notebooks 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, algunas admiten entornos de Python de código abierto, mientras que otras se centran en aprendizaje profundo, desarrollo de IA o inteligencia segura de contenido.
A continuación se presentan cinco plataformas a considerar: Box, Databricks, Anaconda, Lightning AI y TensorFlow.
Box
Ideal para: Equipos empresariales, equipos legales, equipos financieros, equipos de operaciones y organizaciones que necesitan inteligencia documental impulsada por 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 inteligente de gestión 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 en distintos archivos, extraer datos estructurados y respaldar flujos de trabajo de IA seguros mediante los permisos y controles de gobernanza existentes de Box.
Características principales:
- Análisis de documentos impulsado por IA
- Consultas de uno o varios documentos
- Resumen de documentos
- Extracción de datos estructurados
- Portales de contenido impulsados por IA
- Agentes de IA personalizados
- Automatización de flujos de trabajo
- Seguridad y gobernanza empresarial
- Acceso de IA con reconocimiento de permisos
- Integración con flujos de trabajo de contenido empresarial
Ventajas:
- Sólido 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
- Admite automatización de flujos de trabajo con agentes de IA
- Bueno para equipos empresariales no técnicos
Desventajas:
- No es una plataforma completa de ciencia de datos ni de entrenamiento de modelos de ML
- No es ideal para crear modelos de ML personalizados desde cero
- Menos adecuada para aprendizaje profundo, experimentación o implementación de modelos
- Ofrece el mayor valor cuando la empresa ya almacena contenido en Box
- Está más enfocada en la inteligencia de contenido que en la ingeniería de ciencia de datos
Databricks
Ideal para: Científicos de datos, ingenieros de datos, ingenieros de ML, equipos de analítica, empresas y organizaciones que necesitan arquitectura lakehouse, ingeniería de datos, aprendizaje automático, IA generativa, gobernanza y analítica escalable
Databricks es una plataforma de datos e IA construida sobre una arquitectura lakehouse. Ayuda a los equipos a gestionar ingeniería de datos, almacenamiento de datos, aprendizaje automático, ciencia de datos, streaming en tiempo real y cargas de trabajo de IA generativa en un solo entorno. Databricks describe su Data Intelligence Platform como una base unificada para datos y 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
- Soporte para aprendizaje automático
- Flujos de trabajo de IA generativa
- MLOps y gobernanza de modelos
- Streaming en tiempo real
- Almacenamiento de datos
- Gobernanza unificada de datos
- Asistencia en lenguaje natural
Ventajas:
- Sólida para proyectos de datos e IA a gran escala
- Buena para equipos que combinan ingeniería de datos y aprendizaje automático
- Admite gobernanza y seguridad empresarial
- Útil para flujos de trabajo de analítica, IA y ML en una sola plataforma
- Escala bien para entornos de datos complejos
- Muy adecuada para organizaciones con grandes conjuntos de datos
Desventajas:
- Puede ser compleja para principiantes
- Puede requerir experiencia en ingeniería de datos
- Los precios y los costos en la nube pueden aumentar con cargas de trabajo intensivas
- Es más adecuada para equipos con una infraestructura de datos madura
- Es posible que los equipos pequeños no necesiten toda la plataforma
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, notebooks, control de dependencias y desarrollo de IA con gobernanza
Anaconda es una plataforma ampliamente utilizada para ciencia de datos y desarrollo de IA basados en Python. Ayuda a los equipos a gestionar paquetes, entornos, dependencias, notebooks y herramientas de código abierto. Anaconda Core se presenta como una vía gobernada desde proyectos piloto de IA hasta producción, con soporte para plataformas en la nube, notebooks, CI/CD, contenedores, herramientas de orquestación y herramientas empresariales de IA.
Características principales:
- Gestión de paquetes de Python
- Entornos Conda
- Soporte para notebooks
- 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
- Soporte para MLflow, Hugging Face, LangChain, OpenAI y otras herramientas de IA
- Funciona con Jupyter, JupyterLab, VS Code y Google Colab
Ventajas:
- Muy popular para ciencia de datos en Python
- Buena para gestionar paquetes y entornos
- Ayuda a reducir conflictos de dependencias
- Útil para notebooks y experimentación
- Sólido ecosistema de código abierto
- Las funciones empresariales respaldan la seguridad y la gobernanza
- Buena opción tanto para principiantes como para equipos profesionales de datos
Desventajas:
- No es por sí sola una plataforma completa de implementación de modelos
- 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 separadas para MLOps en producción o implementación en la nube
- Está menos enfocada en 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, startups y equipos de ML que necesitan desarrollo de modelos, flujos de entrenamiento, acceso a GPU, gestión de experimentos y desarrollo escalable de aplicaciones de IA
Lightning AI está asociada con el ecosistema Lightning, incluido PyTorch Lightning, que ayuda a organizar el código de PyTorch y facilita la reproducción y escalabilidad de experimentos de aprendizaje profundo. PyTorch Lightning proporciona 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
- Estructura de experimentos de aprendizaje profundo
- Soporte para entrenamiento distribuido
- Flujos de entrenamiento independientes del hardware
- Espacio de trabajo para desarrollo de IA
- Entrenamiento de modelos con GPU
- Experimentos de ML reproducibles
- Colaboración en el desarrollo de modelos
- Soporte para flujos de trabajo desde investigación hasta producción
Ventajas:
- Muy adecuada para proyectos de PyTorch y aprendizaje profundo
- Ayuda a organizar el código de investigación de forma más limpia
- Útil para flujos de entrenamiento escalables
- Buena para investigadores e ingenieros de ML
- Admite experimentación reproducible
- Reduce el código repetitivo en proyectos de aprendizaje profundo
Desventajas:
- Más técnica que las herramientas de IA sin código
- Es más adecuada para equipos con conocimientos de PyTorch
- Menos relevante para equipos tradicionales de BI o analítica
- Puede requerir experiencia con GPU e ingeniería de ML
- No está diseñada principalmente para usuarios empresariales no técnicos
TensorFlow
Ideal para: Ingenieros de aprendizaje automático, investigadores, desarrolladores, equipos de visión por computadora, equipos de PLN, equipos de IA móvil y organizaciones que necesitan un framework de código abierto para crear, entrenar e implementar modelos de ML
TensorFlow es una plataforma de aprendizaje automático de extremo a extremo y de código abierto. Ayuda a los desarrolladores a crear modelos de ML que pueden ejecutarse en distintos entornos e incluye herramientas para entrenamiento, implementación, visualización, conjuntos de datos, canalizaciones de producción e implementación en dispositivos móviles o de borde. El ecosistema de TensorFlow incluye TensorFlow.js, herramientas de implementación en el borde al estilo LiteRT/TensorFlow Lite, TFX, tf.keras, TensorBoard, TensorFlow Datasets y recursos de modelos preentrenados.
Características principales:
- Framework de ML de código abierto
- Creación y entrenamiento de modelos
- Soporte para aprendizaje profundo
- API de alto nivel tf.keras
- Visualización con TensorBoard
- TensorFlow Datasets
- Modelos y conjuntos de datos preentrenados
- ML basado en navegador con TensorFlow.js
- Soporte para implementación móvil y en el borde
- TFX para canalizaciones de ML en producción
Ventajas:
- Sólido ecosistema de aprendizaje automático de código abierto
- Bueno para proyectos de aprendizaje profundo y ML en producción
- Admite investigación e implementación en el mundo real
- Útil para visión por computadora, PLN, audio y sistemas de recomendación
- Gran comunidad y recursos de aprendizaje
- Admite flujos de trabajo web, móviles, de borde y de producción
Desventajas:
- Requiere conocimientos de programación y ML
- Puede ser complejo para principiantes
- No es por sí sola una plataforma empresarial completa
- Los equipos necesitan herramientas adicionales para gobernanza de datos y colaboración
- Algunos usuarios pueden preferir PyTorch por su flexibilidad para investigación
Conclusión
La mejor plataforma de IA y aprendizaje automático depende de los objetivos del proyecto y de las habilidades del equipo. Box es la mejor para inteligencia de contenido impulsada por IA en lugar del entrenamiento tradicional de modelos. Databricks es una opción sólida para ciencia de datos empresarial, analítica, flujos de trabajo lakehouse y desarrollo de IA. Anaconda es ideal para ciencia de datos basada en Python y gestión segura de paquetes de código abierto. Lightning AI es útil para aprendizaje profundo basado en PyTorch y experimentación escalable de IA. TensorFlow sigue siendo uno de los frameworks 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 desarrollo en Python, Anaconda es una base práctica. Para frameworks de aprendizaje profundo, TensorFlow y Lightning AI son opciones técnicas sólidas. Para IA segura aplicada al contenido empresarial, Box es la mejor opción.