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La gestión de la IA en todos los equipos es complicada: demasiadas herramientas, costes crecientes y esfuerzos duplicados. ¿La solución? Plataformas que unifican los mejores modelos de IA como GPT-4, Claude y PalM 2, simplifican los flujos de trabajo y refuerzan la gobernanza.
Esto es lo que necesita saber:
Estas plataformas ayudan a las empresas a reducir los costos de la IA, impulsar la colaboración en equipo y simplificar la gobernanza. Ya sea que necesite coedición en tiempo real, configuraciones multinube, o acceso unificado al modelo, hay una solución diseñada para adaptarse a su equipo.
Exploremos cómo funcionan.
Prompts.ai está diseñado para grupos y ofrece un espacio de inteligencia artificial que antepone el trabajo en equipo. A diferencia de las herramientas para una sola persona, se centra en las tareas grupales y permite que muchas personas lo usen a la vez. Los grupos pueden trabajar juntos en el trabajo con inteligencia artificial, compartir ideas de inmediato y crear tareas complejas sin confusiones.
Prompts.ai facilita el trabajo en equipo al reunir a más de 35 de los mejores tipos de IA, como GPT-4, Claude, LLama y Gemini, en un solo espacio. Esto elimina la necesidad de hacer malabares con muchas cuentas o utilizar diferentes pantallas. Una parte clave de esta área es comparar los modelos uno al lado del otro, lo que permite que los grupos prueben y comprueben diferentes tipos de IA. Por ejemplo, los equipos de anuncios pueden probar diferentes tipos para crear el texto del anuncio, mientras que los equipos de soporte pueden encontrar la mejor manera de responder a las preguntas de los clientes. Esta única configuración les permite comparar lo que funciona mejor, los costos y los resultados, todo en un solo lugar.
La plataforma también se vincula bien con herramientas diarias como Slack, Gmail y Trello a través de enlaces de IA. Los grupos pueden configurar tareas en estas herramientas sin necesidad de crear sus propios enlaces ni gestionar muchas claves de API.
Trabajar como uno es clave en Prompts.ai. Los grupos pueden editar las instrucciones junto con herramientas como Whiteboards y Docs, creando un espacio similar al de Google Docs. Esto permite a los publicistas, a los escritores, a los responsables de planes y a los jefes trabajar en equipo sin barreras.
Todo lo que se habla sobre el proyecto está en un solo lugar, por lo que las opciones y las noticias son claras, lo que reduce las confusiones y garantiza que todo esté claro.
Prompts.ai hace que los grupos sean más eficientes con un seguimiento claro del uso de la IA, incluido el número de tokens utilizados, los costos y su funcionamiento. Esta visión clara ayuda a los responsables de tecnología a elegir cómo usar los recursos y elegir modelos. Además, las estrictas reglas sobre quién puede ver qué mantienen el flujo de trabajo seguro y ordenado.
Con un almacenamiento de alto nivel y controles completos, los equipos pueden usar herramientas de inteligencia artificial y asegurarse de que mantener los datos seguros y seguir las reglas es clave en cada paso. Esta forma completa muestra el plan de la plataforma para ayudar a los grupos a impulsar nuevas ideas con una IA que funciona bien en conjunto.
Vertex AI de Google Cloud reúne muchos modelos y herramientas de IA en un área de trabajo clara. Al combinar las herramientas de IA de Google con otras opciones, la plataforma crea un espacio en el que los equipos pueden crear, probar y utilizar soluciones de IA. Veamos qué es lo que diferencia a Vertex AI.
Vertex AI funciona con muchos modelos de IA, como Palma 2 y Codey, creado para trabajos como crear texto, finalizar código y mirar imágenes. La plataforma también se adapta bien a configuraciones de código abierto conocidas, como TensorFlow, PyTorch, y scikit-learn, lo que permite a los equipos conservar sus herramientas favoritas y continuar con su trabajo normal.
El Jardín modelo parte te permite usar modelos listos para usar de Google y amigos de confianza como Cara abrazada. Por ejemplo, los equipos de marketing pueden probar modelos de palabras para planificar las palabras de la campaña, mientras que los equipos de ayuda pueden utilizar modelos de chatbots para hablar mejor con los compradores.
Banco de trabajo Vertex AI permite que las personas trabajen juntas en tiempo real a través de libretas compartidas, donde los expertos en datos, tecnología y negocios pueden unirse, realizar un seguimiento de los cambios y escribir notas.
Para simplificar los flujos de trabajo duro, Tuberías Vertex AI divide los proyectos en tareas pequeñas y sencillas. De esta forma, los miembros del equipo pueden trabajar en partes del proyecto sin dejar de estar conectados, lo que resulta ideal para crear sistemas de sugerencias o crear contenido de forma automática.
Google Cloud se mantiene al día con las reglas comunes al respaldar formatos como ÓNNX para compartir modelos y Kubeflow para planes de trabajo. Esto garantiza que los equipos puedan mover modelos de un lugar a otro o trabajar con amigos externos sin quedarse atrapados en sistemas cerrados.
La plataforma también respalda API REST y gRPC formas, lo que facilita la adición de herramientas de IA con cosas como Fuerza de ventas, Slack, o aplicaciones creadas por ti.
Google Cloud te ofrece muchas formas de poner las cosas en marcha, desde la ayuda completa que ofrecen hasta la configuración de contenedores personalizada. Los equipos pueden empezar con llamadas sencillas a la API y crecer hasta convertirse en sistemas grandes y con muchos modelos, según sea necesario. Al encargarse de la configuración, Google Cloud permite a los equipos centrarse en corregir la IA.
El Tienda de funciones de Vertex AI combina el control de datos con herramientas de reglas. Los equipos pueden establecer quién puede acceder a los datos y los modelos, ver su uso en los proyectos y llevar registros para asegurarse de seguir las reglas. Estas partes son clave para áreas como el dinero o la atención médica, donde las reglas de datos estrictas son clave, pero trabajar juntos sigue siendo imprescindible.
Claude AI, de Anthropic, es líder porque se basa en grandes ideas basadas en reglas. Su objetivo es un uso seguro y correcto en las tareas que ya realizamos.
Claude se adapta perfectamente a los sistemas tecnológicos y laborales actuales. Su API permite a los grupos añadir pasos de IA directamente a su trabajo, vinculándolos con todo tipo de puntos de datos y herramientas de control. Este esfuerzo por facilitar el trabajo conjunto facilita el trabajo en equipo.
Claude permite que muchos usuarios trabajen juntos al mismo tiempo, lo que facilita a los grupos corregir las instrucciones y trabajar en cosas como crear contenido o ayudar a los clientes. Esto ayuda a los equipos a hacer más sin estropear el flujo de trabajo.
Anthropic le permite elegir cómo usar Claude, desde la API en la nube hasta las necesidades de las grandes oficinas. Esto es bueno para los grupos que necesitan mantener los datos seguros y cumplir las reglas. La plataforma cuenta con herramientas como los controles de seguridad, la visualización del contenido, quién puede ver qué y el seguimiento de lo que se hace, para garantizar que el uso de la IA sea bueno y se ajuste a las normas.
Amazon Web Services (AWS) utiliza su gran configuración de nube para ayudar a muchas aplicaciones de IA. Con su conjunto completo de herramientas, AWS permite a los equipos crear y ejecutar flujos de IA que combinan diferentes fuentes de datos y tecnologías.
AWS tiene muchas herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Esto incluye lecho rocoso amazónico para los modelos básicos, Creador de salvia para hacer tus propios modelos, y Comprenda para leer texto. Estas herramientas funcionan bien juntas, lo que permite a los equipos mover los datos correctamente en todas las etapas de un trabajo de IA. El sistema está diseñado para combinarse con otros sistemas de trabajo, lo que facilita la obtención de datos de muchos lugares sin necesidad de realizar mucho trabajo nuevo.
Para los equipos que desean elegir, AWS les permite usar configuraciones locales y en la nube con cosas como Puestos avanzados de AWS. Esto significa que los equipos pueden ejecutar tareas de IA donde las necesiten y, al mismo tiempo, gestionar todo desde la nube. Esta combinación ayuda a los equipos a trabajar juntos y hace que los proyectos fluyan mejor.
AWS ayuda a los equipos a trabajar en conjunto con herramientas como Amazon SageMaker Studio, lo que da un espacio para la creación de IA. Los especialistas en datos y los ingenieros pueden trabajar en modelos al mismo tiempo, compartir notas y ver las pruebas en directo. Los espacios compartidos permiten acceder fácilmente a los modelos, los conjuntos de datos y el código, lo que reduce el trabajo adicional e impulsa el trabajo estable.
Además, herramientas como Confirmación de código de AWS y CodePipeline facilitan los flujos de trabajo haciendo cosas como pruebas, poniendo en práctica y realizando un seguimiento de los cambios por sí mismos. Esto garantiza que los trabajos de IA se mantengan bien, al igual que los pasos habituales de creación de software.
AWS le ofrece diferentes formas de utilizar las cosas que se ajustan a las necesidades del equipo y a las necesidades de las reglas. Ya sea que ejecuten tareas en la nube o tanto en la nube como en lugares locales, los equipos pueden gestionar bien las tareas para alcanzar sus objetivos laborales.
La seguridad y las reglas son lo primero para Administración de acceso e identidad de AWS (IAM), que le permite controlar estrictamente los derechos de usuario, grupo y rol. Herramientas como AWS CloudTrail y CloudWatch brindan información en vivo sobre cómo funciona el sistema y cómo se usa, lo que ayuda a los equipos a controlar los costos y hacer que las cosas funcionen mejor. AWS también sigue reglas como HIPAA, SOC 2, y GDPR, garantizando que las herramientas de IA funcionen de forma segura y privada.
Databricks une la ciencia de datos y la IA con su Plataforma Lakehouse, creando un área única para mezclar muchos tipos de datos y herramientas. Facilita el trabajo en equipo y, al mismo tiempo, mantiene los datos seguros y ordenados.
Databricks vincula varios estilos de datos y herramientas de IA. Encaja bien con Apache Spark, MLFlow, y Lago Delta, que abarca desde bases de datos y almacenes en la nube hasta datos fluidos. El escenario se adapta a muchos tipos de código, como Pitón, R, Scala, y SQL.
También se vincula bien con grandes grupos de nubes como Microsoft Azure, AWS, y Google Cloud, lo que permite a los equipos mantener sus configuraciones. Los ingenieros pueden extraer datos de lugares como Copo de nieve, PostgreSQL, y MongoDB sin grandes movimientos.
Para la creación de modelos de IA, Databricks respalda configuraciones como TensorFlow, PyTorch, y scikit-learn. Los equipos pueden crear modelos con herramientas similares e iniciarlos desde el escenario. De este modo, se eliminan los complicados pasos que supone tener que pasar de una herramienta a otra, lo que permite que el trabajo fluya sin problemas y ayuda a los equipos a trabajar mejor.
Databricks impulsa el trabajo conjunto con herramientas sólidas para los equipos. El Espacio de trabajo de Databricks permite a las personas del grupo trabajar en tareas de IA al mismo tiempo. El personal de datos, los ingenieros y los analistas pueden compartir notas, hablar sobre el código y ver los cambios en tiempo real, asegurándose de que todos están en sintonía.
MLFlow ayuda al trabajo en equipo al gestionar toda la vida útil de los modelos de IA. Los equipos pueden hacer un seguimiento de los intentos, analizar los tipos de modelos y compartir los hallazgos, lo que facilita la modificación y mejora de su trabajo.
Databricks no solo facilita el trabajo en equipo, sino que también simplifica las reglas. El Catálogo de Unity pone el control en un solo lugar, lo que permite a los equipos establecer reglas para el uso de los datos y mantener la información segura.
Para los grupos con necesidades de reglas estrictas, Databricks tiene herramientas para rastrear el inicio de los datos y verificar las leyes modelo. Los equipos pueden rastrear la procedencia de los datos y saber cómo piensan los modelos de IA. Esta visión clara ayuda a satisfacer las necesidades de las reglas y a solucionar bien los problemas.
La etapa también facilita los cambios de recursos. Cuando las necesidades aumentan, Databricks cambia el uso de energía según sea necesario. Esto permite a los equipos centrarse en crear y mejorar las configuraciones de IA sin la preocupación adicional de gestionar las cosas.
SuperAgi es una herramienta creada para cambiar la unión al CRM mediante el uso de una nueva ayuda de IA. Más allá del control de los datos y la configuración, pone en marcha su herramienta Agentic CRM, que reúne las funciones clave del mercado. Al utilizar una configuración similar a la de un agente, SuperAGI divide los flujos difíciles en tareas fáciles y automáticas, lo que hace que los pasos funcionen mejor.
SuperAgi funciona bien con grandes herramientas de trabajo como Salesforce, HubSpot, y Airtable. Esta unión hace que la atención al cliente potencial y la conversación con el cliente sean automáticas, dando un Aumento del 40% en el trabajo de ventas. Su tipo de agente permite crear etapas en los flujos que vinculan las herramientas de la configuración tecnológica de una empresa, lo que facilita el trabajo en grupo.
Una parte clave es el generador de flujo visual de la herramienta, que permite a los grupos crear y cambiar pasos en los flujos entre canales sin necesidad de programar. Esta parte sin necesidad de programar permite crear y mejorar flujos impulsados por la inteligencia artificial con facilidad para los usuarios que se dedican a muchas tareas (como la publicidad y la atención al cliente). Además, las actualizaciones en tiempo real garantizan que todos los miembros del equipo estén sincronizados.
La creación de agentes de SuperAgi divide los flujos difíciles en tareas sencillas y pequeñas, lo que facilita las pruebas, la observación y el cambio de piezas sin entorpecer el trabajo. Además, su configuración de CRM unificada concentra el control en un solo lugar, lo que permite cuidar los derechos y supervisar mejor los pasos automáticos.
Langflow ofrece una forma clara de crear proyectos de IA. Puedes moverte por sus partes con facilidad. Los equipos pueden crear, modificar y configurar sistemas de IA sin tener muchos conocimientos de codificación. Esto abre las puertas para que más personas se dediquen al trabajo de la IA. Su diseño se adapta bien a muchas otras herramientas y configuraciones.
En esencia, Langflow funciona bien con otros. Se adapta bien a muchas configuraciones de modelos de lenguaje y tiene partes listas para vincularse con las mejores herramientas. Su construcción pieza por pieza te permite crear piezas que puedes usar más de una vez, lo que te ayuda a ahorrar tiempo y a estar más abierto a los cambios.
Las herramientas para el trabajo en equipo ayudan a todos a trabajar mejor juntos y a hacer más. Muchos miembros pueden trabajar en cosas al mismo tiempo y ver los cambios a medida que se producen. Cosas como el seguimiento de quién ha cambiado qué y disponer de herramientas de notas ayudan a llevar un registro de los cambios y permiten que las personas hablen directamente desde la herramienta. Esto hace que todo el proceso de creación sea más fluido y fluido.
Langflow admite los principales tipos y formas de datos, lo que garantiza que funcione bien con otros sistemas. Puede configurarlo en la nube, en sus propios sitios o en ambos, para adaptarse a las necesidades de los diferentes grupos. Además, la función de quién puede hacer qué en la herramienta está configurada para mantener las cosas seguras y trabajar con facilidad, manteniendo su objetivo de crear configuraciones de IA seguras y fáciles de combinar.
Akka usa un método de actor para realizar muchas tareas a la vez. Esto lo convierte en una buena elección para los trabajos de IA que necesitan hacer muchas cosas al mismo tiempo. Su habilidad para crecer con las necesidades significa que puede mantenerse al día con los trabajos difíciles.
Akka se adapta bien a muchos lenguajes y sistemas de código. Funciona con Java, Scala y.NET, lo que permite a los equipos utilizar las herramientas que conocen. También se vincula bien con configuraciones de big data como Apache Kafka, Apache Cassandra y muchos servicios en la nube. Esta facilidad de combinación ayuda a colocar a Akka en las configuraciones tecnológicas actuales con menos necesidad de hacer muchos cambios.
El sistema permite que las partes de una aplicación de IA se comuniquen bien entre sí. Por ejemplo, cuando una parte está lista, puede enviar los datos rápidamente al siguiente paso. Esto funciona bien para los trabajos de inteligencia artificial que requieren muchos pasos, como preparar los datos, adivinar los modelos y ajustarlos después. Al hacer que los datos fluyan correctamente, Akka ayuda a crear sistemas de IA que funcionen bien y sean fáciles de administrar.
El modelo de actor de Akka divide el gran trabajo de IA en partes más pequeñas, lo que permite a los equipos trabajar en partes al mismo tiempo. Cada actor aporta su granito de arena, reduciendo el trabajo confuso y aumentando la cantidad de trabajo hecho.
El sistema también cuenta con herramientas para observar y solucionar problemas, lo que permite a los equipos ver cómo funciona su IA. Pueden observar cómo se mueven los mensajes y detectar los problemas con antelación. Esta visión clara ayuda a los equipos a trabajar bien juntos y garantiza que todo funcione sin problemas.
Akka te permite configurarlo de muchas maneras, en servidores privados, en la nube o en muchos lugares. Gracias a su sólida configuración, se mantiene en funcionamiento incluso si una pieza falla, lo cual es clave para la IA, que debe estar preparada en todo momento.
La gestión de los recursos es otro punto fuerte de Akka. Los equipos pueden establecer la cantidad de memoria y potencia que recibe cada parte, evitando que las grandes tareas se apoderen de ellas. También se pueden establecer reglas sobre cómo actuar cuando las cosas van mal, manteniendo el sistema estable en tiempos difíciles. Este control hace que las cosas funcionen bien y de forma segura en los trabajos más exigentes de inteligencia artificial.
Esta comparación profundiza en la forma en que varias plataformas abordan los desafíos de la IA empresarial y muestra sus puntos fuertes y enfoques distintivos.
Cuando se trata de interoperabilidad, las plataformas varían considerablemente. Prompts.ai destaca por la consolidación de más de 35 modelos en una sola interfaz, lo que simplifica el acceso y la administración. Por el contrario, Google Cloud se centra en integrar Vertex AI con herramientas seleccionadas de terceros, mientras que AWS ofrece su mercado Bedrock para la selección de modelos. Antrópico, por otro lado, centra su ecosistema en Claude, su modelo de IA patentado.
Funciones de colaboración diferencian aún más estas plataformas. Prompts.ai brilla con la coedición en tiempo real, las bibliotecas de activos compartidos y los controles de permisos detallados, lo que fomenta un trabajo en equipo fluido. Los proveedores de nube tradicionales, como Google Cloud, suelen quedarse cortos en este sentido, ya que solo ofrecen funcionalidades básicas para compartir.
La capacidad de alinearse con estándares abiertos desempeña un papel crucial en la integración con los sistemas empresariales existentes. Si bien la mayoría de las plataformas admiten las API REST y los protocolos de autenticación estándar, algunas van más allá. Ladrillos de datos sobresale en la integración de canalizaciones de datos, Langflow se centra en los estándares de flujo de trabajo visual y Akka ofrece una interoperabilidad sólida con su modelo de actores, que es compatible con los entornos Java, Scala y.NET.
Flexibilidad de despliegue es otro factor crítico. Prompts.ai ofrece un solución basada en la nube está diseñado para integrarse sin problemas con los sistemas existentes, mientras que otros, como Databricks, hacen hincapié en los modelos híbridos y AWS promueve la compatibilidad con múltiples nubes.
Con el aumento de los costos de la IA, Visibilidad de FinOps se ha vuelto indispensable. Prompts.ai lidera aquí el seguimiento de los tokens en tiempo real y la optimización de costes, y afirma reducir los gastos de software de IA hasta en un 98%. Es un sistema de pago por uso Créditos TOKN alinee los gastos con el uso real, eliminando las tarifas de suscripción recurrentes. Por el contrario, los proveedores de nube tradicionales suelen confiar en herramientas de facturación básicas, ya que carecen de los controles de costes detallados que las empresas necesitan para elaborar presupuestos específicos para la IA.
Por último, Preparación empresarial en EE. UU. - cubrir la seguridad, el cumplimiento y el soporte - sigue siendo una prioridad absoluta. Prompts.ai ofrece un gobierno de nivel empresarial y pistas de auditoría completas, lo que garantiza la transparencia y la supervisión. Del mismo modo, AWS y Google Cloud son muy apreciados por sus amplias certificaciones de cumplimiento. La elección entre plataformas a menudo se reduce a las prioridades de la organización: los equipos que buscan una implementación y una colaboración rápidas pueden optar por soluciones especializadas como Prompts.ai, mientras que los que invierten mucho en las infraestructuras de nube existentes pueden preferir ampliar sus plataformas para incluir capacidades de inteligencia artificial.
El mundo de la IA interoperable avanza a un ritmo acelerado, a medida que las empresas trabajan para abordar los crecientes desafíos que plantea la expansión de las herramientas de IA y mejorar la colaboración en equipo. Si bien los principales proveedores de servicios en la nube, como Google Cloud y AWS, siguen ampliando sus ecosistemas, está surgiendo una nueva ola de plataformas especializadas. Estas plataformas están diseñadas específicamente para orquestación de IA empresarial, que ofrece soluciones que simplifican la integración y mejoran los flujos de trabajo operativos.
Las plataformas más eficaces comparten algunas características destacadas: reúne varios modelos de IA en una interfaz, habilite colaboración en equipo en tiempo real, e incluir herramientas para una gestión transparente de los costes. Esta combinación aborda directamente los principales obstáculos a los que se enfrentan las empresas estadounidenses a la hora de ampliar la IA en diferentes departamentos.
Una de las necesidades más apremiantes es visibilidad de costos. Las plataformas que incorporan controles detallados de FinOps están cambiando las reglas del juego al alejarse de los modelos tradicionales de precios del software, lo que hace que la adopción de la IA sea más factible para organizaciones de todos los tamaños. Igualmente importante es colaboración. Ya se trate de equipos de marketing que diseñan campañas basadas en la gestión de procesos de aprendizaje, equipos de soporte que perfeccionan los asistentes de IA o equipos internos que implementan flujos de trabajo compartidos, las plataformas modernas deben ser compatibles con entornos multiusuario con los permisos y recursos compartidos adecuados. Este enfoque colaborativo es lo que diferencia a estas plataformas de las API independientes o de las herramientas de productividad de un solo propósito.
En última instancia, las empresas deben decidir entre plataformas especializadas que permiten un despliegue rápido y colaborativo y soluciones en la nube más amplias que se basan en la infraestructura existente. Independientemente de la elección, las empresas que se destacan aquí ilustran una tendencia clara: el futuro de la IA empresarial depende de unificado, colaborativo y rentable plataformas que permiten a los equipos innovar sin los quebraderos de cabeza de tener que hacer malabares con herramientas desconectadas.
Prompts.ai agiliza el trabajo en equipo en los flujos de trabajo de IA al proporcionar una plataforma centralizada en la que los usuarios pueden colaborar sin esfuerzo. Los equipos pueden coeditar las instrucciones, supervisar a los agentes y supervisar el uso de los tokens a medida que se produce. Con permisos basados en funciones, todos trabajan de forma segura y, al mismo tiempo, mantienen una visión clara de la actividad del proyecto.
Características como sincronización en tiempo real, bibliotecas de activos compartidos, y controles de gobierno derriba las barreras y garantiza una colaboración fluida. Es una opción excelente para los equipos de marketing que crean campañas impulsadas por la inteligencia artificial, los equipos de soporte que perfeccionan los asistentes virtuales y los grupos internos que implementan flujos de trabajo compartidos con facilidad.
Ofertas de seguimiento de costos en tiempo real control preciso de los gastos, lo que permite a los equipos ajustarse a sus presupuestos y evitar gastos excesivos imprevistos. Al ofrecer información actualizada al minuto sobre los gastos, permite a los equipos hacer decisiones informadas y ajústese rápidamente a medida que cambien los requisitos del proyecto.
Esta capacidad resulta particularmente útil para los equipos que operan en entornos dinámicos y de alta presión. Garantiza que los recursos se distribuyan de manera eficaz y transparente, promoviendo una colaboración fluida y un fuerte sentido de responsabilidad entre todas las partes interesadas.
La interoperabilidad de la IA mejora los flujos de trabajo empresariales al facilitar una interacción fluida entre varios modelos y sistemas de IA. Esta capacidad permite a los equipos seleccionar las herramientas más adecuadas para tareas específicas, lo que mejora la precisión, la eficiencia y la gestión de costos.
Al simplificar la orquestación de la IA y minimizar los obstáculos de TI, la interoperabilidad permite flujos de trabajo escalables y cohesivos. ¿El resultado? Procesos más eficientes, decisiones más rápidas y mayor productividad en áreas clave como el marketing, la atención al cliente y las operaciones internas.
