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Las herramientas de orquestación del aprendizaje automático simplifican los flujos de trabajo al automatizar, programar y supervisar las tareas. En este artículo se comparan las principales plataformas para ayudarlo a elegir la solución adecuada para sus necesidades. Aspectos destacados principales:
Cada plataforma tiene puntos fuertes únicos, desde eficiencia de costos a gobierno de nivel empresarial. Ya sea que necesite flexibilidad de código abierto, integración nativa de la nube o herramientas centradas en el cumplimiento, esta guía lo ayuda a tomar una decisión informada.
Prompts.ai es una plataforma unificada de orquestación de IA diseñada para simplificar las complejidades de la administración de múltiples herramientas de aprendizaje automático. Con acceso seguro a más de 35 modelos de IA líderes, que incluyen GPT-4, Claudio, Llama, y Géminis, a través de una única interfaz, la plataforma ayuda a las organizaciones a optimizar los proyectos de IA y a abordar el desafío de la sobrecarga de herramientas. Analicemos las funciones que hacen de Prompts.ai una solución sobresaliente.
Una de las principales fortalezas de la plataforma es su capacidad para integrar una variedad de marcos de IA en un sistema único y cohesivo. Prompts.ai conecta a los usuarios con herramientas para tareas como la generación de imágenes y la animación, y ofrece integraciones con A mitad del viaje, Google DeepMind ImageFX, Flux 1 vía Cómoda UI, Reve AI, Kling AI, Luma AI y Google DeepMind Veo2. Por ejemplo, Johannes V., director independiente de inteligencia artificial, demostró la versatilidad de la plataforma al combinar varias herramientas para crear un vídeo promocional para Breitling y un vídeo de prototipo de BMW mejorado con Lora.
Prompts.ai transforma las tareas dispersas de IA en procesos simplificados y repetibles a través de sus potentes funciones de automatización del flujo de trabajo. Sus «flujos de trabajo interoperables» permiten a los usuarios crear agentes de IA que gestionen automáticamente procesos complejos de varios pasos. Según el nivel de suscripción, los equipos pueden utilizar flujos de trabajo prediseñados en régimen de pago por uso o diseñar flujos de trabajo personalizados con distintos grados de flexibilidad.
Prompts.ai pone un gran énfasis en la gobernanza empresarial. Diseñada teniendo en cuenta el cumplimiento, la plataforma incorpora las mejores prácticas de los marcos SOC 2 de tipo II, HIPAA y GDPR para garantizar la seguridad de los datos. También ha iniciado su proceso de auditoría SOC 2 de tipo II y trabaja con Vanta para supervisar el control continuo. Los usuarios pueden hacer un seguimiento de su estado de seguridad en tiempo real a través del Trust Center (https://trust.prompts.ai/), que proporciona actualizaciones sobre las políticas, los controles y las medidas de cumplimiento. Para las empresas, las funciones adicionales, como la «supervisión del cumplimiento» y la «administración de la gobernanza», ofrecen una supervisión integral de todas las actividades de la IA.
«Gobernar a escala: visibilidad y auditabilidad totales en todas las interacciones de la IA». — Prompts.ai
La administración de los costos es un enfoque fundamental de Prompts.ai. Al centralizar el acceso a más de 35 herramientas de inteligencia artificial y reemplazar las suscripciones desconectadas, la plataforma pretende reducir los gastos de inteligencia artificial en un 98% y reducir los costos generales en un 95%. Su modelo TOKN de pago por uso alinea los gastos con el uso real, lo que lo hace particularmente ventajoso para los equipos con cargas de trabajo fluctuantes.
«Con los LoRAs y los flujos de trabajo de Prompts.ai, ahora completa renderizados y propuestas en un solo día, sin tener que esperar ni preocuparse por las actualizaciones de hardware». — Steven Simmons, director ejecutivo y fundador
Prompts.ai satisface una variedad de necesidades de infraestructura con opciones de implementación flexibles. Los planes personales van desde los gratuitos hasta los 99$ al mes, mientras que los planes empresariales tienen un precio de entre 99 y 129$ por miembro al mes. Además, la plataforma incluye una función que permite comparar en paralelo modelos lingüísticos de gran tamaño, lo que, según se informa, mejora 10 veces la productividad del equipo.
«Un arquitecto que combinaba la inteligencia artificial con una visión creativa, alguna vez tuvo que confiar en procesos de redacción que consumían mucho tiempo. Ahora, al comparar diferentes tipos de LLM en Prompts.ai, puede dar vida a proyectos complejos y, al mismo tiempo, explorar conceptos innovadores y oníricos». — Ar. June Chow, arquitecta
Kubeflow es una plataforma de código abierto basada en Kubernetes, diseñada para optimizar y escalar los flujos de trabajo de aprendizaje automático (ML) mediante la orquestación de contenedores. Ha ganado terreno entre las organizaciones que gestionan operaciones de aprendizaje automático a gran escala.
Con Kubeflow, los equipos de ciencia de datos pueden automatizar los flujos de trabajo de aprendizaje automático complejos mediante la definición de canalizaciones que integren sin problemas varias etapas, como el preprocesamiento de datos, el entrenamiento de modelos, la validación y la implementación. Por ejemplo, Kubeflow puede gestionar todo el ciclo de vida del aprendizaje automático (desde la preparación de los datos y el entrenamiento de las GPU distribuidas hasta la validación de los modelos y su implementación) y, al mismo tiempo, gestionar tareas como la asignación de recursos, el control de versiones y el reentrenamiento de los modelos cuando haya datos nuevos disponibles.
Kubeflow destaca por su capacidad para implementar flujos de trabajo de aprendizaje automático en diversos entornos, ya sea de forma local, local o en la nube, sin ajustes arquitectónicos significativos. Su marco nativo de Kubernetes se integra sin problemas con el ecosistema de Kubernetes y con los principales proveedores de nube, lo que permite a los equipos escalar sus operaciones en múltiples infraestructuras. Esta flexibilidad es compatible con una variedad de necesidades de implementación, aunque mantener los costos manejables presenta sus propias consideraciones.
Como herramienta de código abierto, Kubeflow elimina las tarifas de licencia, lo que significa que los costos están relacionados principalmente con Kubernetes y el uso de los recursos en la nube. Su gestión eficiente de los recursos ayuda a reducir los gastos de procesamiento. Sin embargo, la configuración y el mantenimiento de Kubeflow requieren experiencia en Kubernetes, lo que puede conllevar inversiones adicionales en personal o formación.
Apache Airflow es una plataforma de código abierto diseñada para crear, programar y monitorear flujos de trabajo mediante programación, lo que la convierte en una poderosa herramienta para administrar las canalizaciones de datos. Con la incorporación de ML Extensions, va un paso más allá al permitir una integración fluida de tareas como el entrenamiento, la evaluación y el despliegue de modelos directamente en el entorno de Airflow.
Estas extensiones convierten Apache Airflow en una solución integral para orquestar procesos completos de aprendizaje automático, lo que agiliza el proceso de principio a fin.
Domino Data Lab ofrece una plataforma adaptada a la ciencia de datos empresarial, diseñada para soportar flujos de trabajo escalables de aprendizaje automático. Si bien simplifica los procesos de aprendizaje automático a nivel empresarial, su documentación disponible públicamente no aborda los elementos críticos de la orquestación. Las áreas clave, como la gestión automatizada de los procesos, las medidas de gobierno, las capacidades de implementación en múltiples nubes y la administración de costos, no se detallan con detalle. Para obtener una comprensión más profunda de estas funciones, es recomendable explorar los recursos patentados del proveedor. En comparación con otras plataformas con descripciones de funciones más transparentes, esta falta de información pública puede requerir una investigación adicional para evaluar completamente su idoneidad para las aplicaciones empresariales.
La plataforma DataRobot AI está diseñada para empresas que buscan optimizar los procesos de aprendizaje automático y, al mismo tiempo, mantener una supervisión estricta. Se centra en la automatización de las tareas de aprendizaje automático y garantiza la transparencia y el control en cada etapa del ciclo de vida del desarrollo.
Con un fuerte énfasis en la gobernanza, la plataforma rastrea y registra automáticamente cada paso del desarrollo del modelo, creando pistas de auditoría detalladas. Esto no solo apoya la rendición de cuentas, sino que también simplifica el cumplimiento de los requisitos reglamentarios. Además, las herramientas integradas ayudan a identificar y abordar los posibles sesgos en las predicciones de los modelos, mientras que los controles de acceso basados en funciones protegen los datos confidenciales y garantizan que solo los usuarios autorizados tengan acceso. Estas funciones funcionan en conjunto para mantener altos estándares regulatorios y de seguridad.
IBM watsonx Orchestrate está diseñado teniendo en cuenta la seguridad y el cumplimiento empresariales en su núcleo. A diferencia de las herramientas centradas en los desarrolladores, esta plataforma está diseñada para los equipos empresariales y de TI que buscan una solución fiable para automatizar los flujos de trabajo de la IA y, al mismo tiempo, mantener una gobernanza estricta. Se integra perfectamente con los sistemas existentes, lo que la convierte en una opción ideal para las organizaciones en las que la seguridad y el cumplimiento son las principales prioridades.
Al surgir del ecosistema de plataformas de datos e IA watsonx de IBM, watsonx Orchestrate hace hincapié en la transparencia en las operaciones de IA. Su enfoque en la confianza y la gobernanza lo hace especialmente adecuado para sectores como los servicios financieros, la atención médica y el gobierno, donde los requisitos reglamentarios son fundamentales.
La plataforma destaca por la automatización de intrincados flujos de trabajo de IA empresarial al conectar varios pasos, como el preprocesamiento de datos, la implementación de modelos y la supervisión del rendimiento. Vincula las fuentes de datos, las herramientas de procesamiento y las aplicaciones empresariales, lo que permite que los flujos de trabajo se muevan sin problemas entre los departamentos sin intervención manual.
Una característica destacada es su capacidad para gestionar dependencias complejas y activar acciones en función de los resultados del flujo de trabajo. La lógica condicional permite a los equipos crear flujos de trabajo que se adapten dinámicamente a las condiciones cambiantes o a los problemas de calidad de los datos, garantizando operaciones eficientes y con capacidad de respuesta.
La gobernanza es la piedra angular de IBM watsonx Orchestrate. Incluye controles de acceso basados en funciones para gestionar los permisos en los flujos de trabajo, los datos y las salidas de los modelos. Cada acción se registra automáticamente a través de los registros de auditoría, lo que ayuda a las organizaciones a cumplir con los estándares de cumplimiento. Funciones como las aprobaciones justo a tiempo y un motor de políticas integrado refuerzan las salvaguardas operativas, lo que facilita los procesos de cumplimiento para las industrias reguladas.
Estas sólidas herramientas de gobierno lo diferencian de las opciones tradicionales de código abierto, que a menudo no cumplen con las estrictas necesidades de cumplimiento de sectores como el financiero y el sanitario.
IBM watsonx Orchestrate ofrece flexibilidad con opciones de implementación local y de nube híbrida, que satisfacen los diferentes requisitos de seguridad y rendimiento. Su API REST admite la integración con una amplia gama de sistemas empresariales, lo que garantiza la escalabilidad a medida que evolucionan las necesidades de la organización.
Esta flexibilidad permite a las empresas adoptar capacidades de orquestación avanzadas sin comprometer sus medidas de seguridad y cumplimiento existentes, lo que reduce la brecha entre la innovación y la gestión de riesgos.
AWS SageMaker Pipelines agiliza el proceso de automatización de los flujos de trabajo de aprendizaje automático y ofrece una solución segura y eficiente para las necesidades empresariales. Al aprovechar un diseñador visual y un SDK, transforma las tareas que requieren mucha mano de obra en procesos automatizados y repetibles. El servicio garantiza una ejecución fluida al administrar automáticamente las dependencias y ejecutar cada paso solo cuando se cumplen las condiciones requeridas. Este enfoque del diseño visual y los flujos de trabajo automatizados refleja la creciente demanda de sistemas de IA interconectados y sin interrupciones.
Azure Machine Learning MLOps ofrece una solución sólida para administrar los flujos de trabajo de aprendizaje automático en Azure. Al combinar la automatización avanzada con la gobernanza a nivel empresarial, se dirige a las organizaciones que priorizan el cumplimiento y la eficiencia operativa.
Azure Machine Learning MLOps simplifica la creación y la administración de canales de aprendizaje automático mediante Fábrica de datos de Azure (AÑADIR). Con herramientas visuales y basadas en código, ADF permite a los usuarios diseñar, programar y organizar flujos de trabajo de principio a fin sin esfuerzo.
Para flujos de trabajo de IA distribuidos a gran escala, la plataforma incorpora SinapsEML. Esta integración utiliza Apache Spark y almacenes de datos en la nube para gestionar entornos de big data, lo que garantiza una implementación y un análisis de modelos escalables. Además, la plataforma admite la integración de clientes de MLFlow, lo que permite a los usuarios registrar experimentos, modelos y métricas de forma coherente a través de la API de MLFlow. Esto garantiza un seguimiento y una coordinación fluidos en todas las etapas del ciclo de vida del aprendizaje automático. Estas herramientas de automatización funcionan a la perfección junto con las funciones de cumplimiento de Azure.
Los MLOps de Azure Machine Learning abordan los estrictos requisitos de los sectores regulados mediante la implementación de controles de acceso basados en funciones, cifrado y un control exhaustivo de las versiones de los datos para rastrear los cambios y facilitar las reversiones. También incorpora herramientas para una IA responsable, como la explicabilidad de los modelos, la detección de sesgos y las métricas de imparcialidad, lo que ayuda a las organizaciones a mantener prácticas de IA éticas y transparentes.
Cada solución tiene su propio conjunto de puntos fuertes y compromisos, por lo que la elección depende en gran medida de sus necesidades específicas, presupuesto y experiencia técnica. A continuación se muestra un desglose de las principales conclusiones de las revisiones de las soluciones.
Plataformas de nivel empresarial, como Prompts.ai, simplifican los flujos de trabajo al unificar varios modelos de IA y pueden reducir los costos de la IA hasta en un 98%.
Soluciones de código abierto, incluidos Kubeflow y Apache Airflow, ofrecen flexibilidad y personalización, respaldadas por un sólido apoyo de la comunidad. Sin embargo, exigen un importante esfuerzo de configuración y conocimientos técnicos avanzados.
Ofertas nativas de la nube como AWS SageMaker, Pipelines y Azure Machine Learning, los MLOP se integran a la perfección en sus respectivos ecosistemas, pero pueden provocar la dependencia de un proveedor y aumentar los costos en los entornos multinube.
En esta tabla se destacan los puntos fuertes y las limitaciones de cada plataforma, centrándose en factores como el coste, la complejidad y la gobernanza.
Las diferencias en las estructuras de costos, las demandas técnicas y las capacidades de gobierno son sorprendentes. Por ejemplo, las plataformas de pago por uso, como Prompts.ai, alinean los gastos con el uso real, mientras que las opciones de código abierto, como Kubeflow, requieren conocimientos avanzados para la configuración y la administración. Las plataformas empresariales suelen incluir registros de auditoría integrados y controles de acceso basados en funciones, mientras que las herramientas de código abierto suelen necesitar soluciones de cumplimiento personalizadas. Estas distinciones pueden guiarlo hacia la mejor opción para su proyecto de aprendizaje automático.
La elección de la solución de orquestación adecuada para los proyectos de aprendizaje automático depende de las prioridades, la experiencia técnica y el presupuesto únicos de su organización.
En última instancia, la mejor opción consiste en alinear las funciones de la plataforma con los objetivos y los recursos de su organización.
Al elegir una solución de orquestación para tus proyectos de aprendizaje automático, es importante priorizar los factores que coincidan con el flujo de trabajo y los objetivos del proyecto de tu equipo. Comience por garantizar compatibilidad con su oferta tecnológica actual - esto hará que la integración sea perfecta y reducirá los problemas de configuración. Igualmente importante es facilidad de uso, lo que permite a su equipo ponerse al día con la plataforma de forma rápida y eficiente.
Busca funciones como automatización del flujo de trabajo, monitoreo en tiempo real, y herramientas de alerta para simplificar las operaciones y abordar los posibles problemas antes de que se agraven. Por último, evalúe si la solución puede funcionar escalabilidad y apoye el crecimiento de su equipo a medida que sus iniciativas de aprendizaje automático se amplíen con el tiempo.
Prompts.ai mantiene los estándares de cumplimiento de primer nivel, como SOC 2 tipo II, HIPAA, y GDPR, garantizando que sus datos permanezcan seguros en cada etapa. Al integrarse con Vanta, la plataforma permite la supervisión continua de los controles de seguridad, lo que ofrece una garantía continua del cumplimiento.
Como parte de su dedicación a una gobernanza sólida y una seguridad a nivel empresarial, Prompts.ai inició su Proceso de auditoría SOC 2 tipo II el 19 de junio de 2025.
Prompts.ai le permite reducir los costos hasta 95% reuniendo más de 35 herramientas de IA en una plataforma eficiente. Al consolidar estas herramientas, puede eliminar las complicaciones y los gastos que supone gestionar varias suscripciones y, al mismo tiempo, simplificar sus operaciones.
Con su modelo de precios de pago por uso, solo paga por lo que usa, lo que le brinda la flexibilidad de alinear los gastos con sus necesidades. Para ahorrar aún más, puedes optar por el plan anual, que incluye 10% de descuento, lo que la convierte en una opción inteligente para los compromisos a largo plazo.
