Pago por Uso - AI Model Orchestration and Workflows Platform
Administrar la IA entre equipos es complicado: demasiadas herramientas, costos crecientes y esfuerzos duplicados. ¿La solución? Plataformas que unifican los mejores modelos de IA como GPT-4, Claude y PaLM 2, agilizan los flujos de trabajo y hacen cumplir la gobernanza.
Here’s what you need to know:
These platforms help enterprises cut AI costs, drive team collaboration, and simplify governance. Whether you need real-time co-editing, multi-cloud setups, or unified model access, there’s a solution tailored to fit your team.
Let’s explore how they work.
Prompts.ai está diseñado para grupos y ofrece un espacio de inteligencia artificial que prioriza el trabajo en equipo. A diferencia de las herramientas para una sola persona, se centra en tareas grupales y permite que muchas personas la utilicen a la vez. Los grupos pueden trabajar juntos en trabajos de IA, compartir ideas de inmediato y crear tareas complejas sin confusiones.
Prompts.ai facilita el trabajo en equipo al reunir más de 35 tipos principales de IA, como GPT-4, Claude, LLaMA y Gemini, en un solo espacio. Esto elimina la necesidad de hacer malabarismos con muchas cuentas o utilizar diferentes pantallas. Una parte clave de esta área es comparar modelos uno al lado del otro, permitiendo que los grupos prueben y verifiquen diferentes tipos de IA. Por ejemplo, los equipos de publicidad pueden probar diferentes tipos de texto para anuncios, mientras que los equipos de soporte pueden encontrar la mejor manera de responder las preguntas de los clientes. Esta configuración les permite comparar qué funciona mejor, costos y 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 a través de estas herramientas sin necesidad de crear sus propios enlaces ni manejar muchas claves API.
Trabajar como uno solo es clave en Prompts.ai. Los grupos pueden editar mensajes junto con herramientas como Whiteboards y Docs, creando un espacio como Google Docs. Esto permite que los publicistas, redactores, planificadores y jefes trabajen juntos 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 cuántos tokens se utilizan, los costos y qué tan bien funcionan. Esta visión clara ayuda a los jefes de tecnología a elegir cómo utilizar los recursos y elegir modelos. Además, las estrictas reglas sobre quién puede ver qué mantienen el flujo de trabajo seguro y en orden.
Con un mantenimiento seguro 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 sea clave en cada paso. Esta forma completa muestra el plan de la plataforma para ayudar a los grupos a impulsar nuevas ideas con IA que funcione bien en conjunto.
Google Cloud's Vertex AI puts a lot of AI models and tools into one clear work area. By mixing Google’s AI tools with other choices, the platform makes a space where teams can make, try out, and use AI fixes. Let's look at what sets Vertex AI apart.
Vertex AI funciona con muchos modelos de IA, como PaLM 2 y Codey, diseñados para trabajos como crear texto, finalizar código y mirar imágenes. La plataforma también encaja bien con configuraciones conocidas de código abierto como TensorFlow, PyTorch y scikit-learn, lo que permite a los equipos conservar las herramientas que les gustan y continuar con su trabajo normal.
La parte Model Garden te permite utilizar modelos ya preparados de Google y amigos de confianza como Hugging Face. 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 examinar los modelos de chatbot para hablar mejor con los compradores.
Vertex AI Workbench permite a las personas trabajar juntas en tiempo real a través de cuadernos compartidos, donde la gente de datos, la gente de tecnología y la gente de negocios pueden unirse, realizar un seguimiento de los cambios y escribir notas.
Para simplificar el flujo de trabajo duro, Vertex AI Pipelines divide los proyectos en tareas pequeñas y sencillas. De esta manera, los miembros del equipo pueden trabajar en partes del proyecto mientras se mantienen vinculados: excelente para crear sistemas de sugerencias o crear contenido por máquina.
Google Cloud se mantiene al día con las reglas comunes respaldando formatos como ONNX para compartir modelos y Kubeflow para planes de trabajo. Esto garantiza que los equipos puedan mover modelos entre lugares o trabajar con amigos externos sin quedarse atrapados en sistemas cerrados.
La plataforma también respalda las API REST y las formas gRPC, lo que simplifica la adición de herramientas de inteligencia artificial con elementos como Salesforce, Slack o aplicaciones creadas por usted.
Google Cloud le ofrece muchas formas de implementar las cosas, desde ayuda completa hasta configuraciones personalizadas de contenedores. Los equipos pueden comenzar con llamadas API sencillas y crecer hasta convertirse en sistemas grandes con muchos modelos según sea necesario. Al encargarse de la configuración, Google Cloud permite que los equipos se concentren en realizar correcciones de IA.
Vertex AI Feature Store combina control de datos con herramientas de reglas. Los equipos pueden establecer quién puede acceder a los datos y modelos, observar el uso en proyectos y mantener registros para asegurarse de seguir las reglas. Estas partes son clave para áreas como el dinero o la atención médica, donde las reglas estrictas en materia de datos 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 dentro de las tareas que ya realizamos.
Claude encaja perfectamente con los sistemas tecnológicos y laborales actuales. Su API permite a los grupos agregar pasos de IA directamente a su trabajo, vinculándolos con todo tipo de puntos de datos y herramientas de control. Este impulso para facilitar el trabajo conjunto facilita el trabajo en equipo.
Claude permite que muchos usuarios trabajen juntos al mismo tiempo, lo que facilita que los grupos solucionen mensajes y trabajen en cosas como crear contenido o ayudar a los clientes. Esto ayuda a los equipos a hacer más sin alterar el flujo de trabajo.
Anthropic te permite elegir cómo usar Claude, desde la API de la nube hasta las necesidades de una gran oficina. Esto es bueno para grupos que necesitan mantener los datos seguros y cumplir con las reglas. La plataforma tiene herramientas como controles de seguridad, visualización de contenido, quién puede ver qué y realizar un seguimiento de lo que se hace, asegurándose de que el uso de la IA sea bueno y se ajuste a las reglas.
Amazon Web Services (AWS) utiliza su gran nube configurada para admitir muchas aplicaciones de inteligencia artificial. Con su conjunto completo de herramientas, AWS permite a los equipos crear y ejecutar flujos de IA que combinan diferentes tecnologías y fuentes de datos.
AWS tiene muchas herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Esto incluye Amazon Bedrock para modelos base, SageMaker para crear sus propios modelos y Comprehend para leer texto. Estas herramientas funcionan bien juntas, lo que permite a los equipos mover datos correctamente a través de todos los pasos de un trabajo de IA. El sistema está diseñado para unirse 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 opciones, AWS les permite utilizar configuraciones locales y en la nube con elementos como AWS Outposts. Esto significa que los equipos pueden ejecutar tareas de IA donde sea necesario 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 juntos con herramientas como Amazon SageMaker Studio, que brinda un espacio para la creación de IA. El personal de datos y los ingenieros pueden trabajar en modelos al mismo tiempo, compartir notas y ver pruebas en vivo. Los puntos compartidos garantizan un fácil acceso a modelos, conjuntos de datos y códigos, lo que reduce el trabajo adicional y promueve un trabajo estable.
Además, herramientas como AWS CodeCommit y CodePipeline facilitan los flujos de trabajo al hacer cosas como pruebas, poner en uso y realizar un seguimiento de los cambios por sí mismas. 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 cosas que se ajusten a las necesidades del equipo y de las reglas. Ya sea que ejecuten tareas en la nube o tanto en la nube como en lugares locales, los equipos pueden ejecutar bien las cosas para alcanzar sus objetivos laborales.
La seguridad y las reglas son lo primero con AWS Identity and Access Management (IAM), que le permite controlar estrictamente los derechos de usuarios, grupos y roles. Herramientas como AWS CloudTrail y CloudWatch brindan información en vivo sobre cómo funciona el sistema y cómo se utiliza, lo que ayuda a los equipos a realizar un seguimiento de los costos y hacer que todo funcione mejor. AWS también sigue reglas como HIPAA, SOC 2 y GDPR, asegurándose de que las herramientas de inteligencia artificial funcionen de manera segura y privada.
Databricks une la ciencia de datos y la inteligencia artificial con su plataforma Lakehouse, creando un área única para combinar muchos tipos de datos y herramientas. Facilita el trabajo conjunto y, al mismo tiempo, mantiene los datos seguros y ordenados.
Databricks vincula varios estilos de datos y herramientas de inteligencia artificial. Se adapta bien a Apache Spark, MLflow y Delta Lake, y cubre todo, desde bases de datos y almacenes en la nube hasta datos fluidos. El escenario se adapta a muchos tipos de código, como Python, R, Scala y SQL.
También se vincula bien con grandes grupos de nube como Microsoft Azure, AWS y Google Cloud, lo que permite a los equipos mantener sus configuraciones. Los ingenieros pueden extraer datos de lugares como Snowflake, 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 utilizando las herramientas que les gusten e iniciarlos directamente en el escenario. Esto elimina los difíciles pasos de saltar entre herramientas, lo que hace que el trabajo fluya sin problemas y ayuda a los equipos a trabajar mejor.
Databricks impulsa el trabajo en conjunto con herramientas sólidas para los equipos. El espacio de trabajo de Databricks permite que las personas del grupo trabajen en tareas de IA al mismo tiempo. El personal de datos, los ingenieros y los analistas pueden compartir notas, hablar sobre código y ver los cambios en vivo, asegurándose de que todos permanezcan en la misma página.
MLflow ayuda al trabajo en equipo al manejar toda la vida de los modelos de IA. Los equipos pueden realizar un seguimiento de los intentos, observar tipos de modelos y compartir hallazgos, lo que facilita modificar y mejorar su trabajo.
Databricks no sólo facilita el trabajo en equipo, sino que también simplifica las reglas. Unity Catalog pone el control en un solo lugar, lo que permite a los equipos establecer reglas para el uso de datos y mantener la información segura.
Para grupos con necesidades de reglas estrictas, Databricks tiene herramientas para realizar un seguimiento del inicio de los datos y verificar los actos del modelo. Los equipos pueden rastrear de dónde provienen los datos y saber cómo piensan los modelos de IA. Esta vista clara ayuda a satisfacer las necesidades de las reglas y solucionar bien los problemas.
El escenario también facilita los cambios de recursos. Cuando las necesidades aumentan, Databricks cambia el uso de energía según sea necesario. Esto permite a los equipos concentrarse en crear y mejorar las configuraciones de IA sin la preocupación adicional de manejar cosas.
SuperAGI es una herramienta creada para cambiar la unión a CRM mediante el uso de nueva ayuda de IA. Va más allá del control de datos y configuración para iniciar su herramienta Agentic CRM, que reúne funciones clave del mercado. Al utilizar una configuración tipo agente, SuperAGI divide los flujos difíciles en trabajos automáticos sencillos, 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, generando un aumento del 40% en el trabajo de ventas. Su tipo de agente permite crear pasos en flujos que vinculan herramientas en la configuración tecnológica de una empresa, lo que facilita el trabajo en grupos.
Una parte clave es el creador de flujo visual de la herramienta, que permite a los grupos realizar y cambiar pasos en los flujos a través de canales sin necesidad de codificar. Esta parte sin código es fácil para los usuarios de muchos trabajos, como anuncios y ayuda al cliente, para crear y mejorar flujos impulsados por IA. Además, las actualizaciones en vivo garantizan que todos los miembros del equipo estén sincronizados.
La construcción del agente de SuperAGI divide los flujos difíciles en tareas pequeñas y sencillas, lo que facilita probar, observar y cambiar piezas sin complicar el trabajo. Además, su configuración de CRM unificada coloca el control en un solo lugar, lo que permite cuidar bien los derechos y vigilar mejor los pasos automáticos.
Langflow ofrece una forma clara de realizar proyectos de IA. Podrás moverte por sus partes con facilidad. Los equipos pueden crear, modificar y configurar sistemas de inteligencia artificial sin muchos conocimientos de codificación. Esto abre las puertas para que más personas se sumen al trabajo de IA. Su construcción encaja bien con muchas otras herramientas y configuraciones.
En esencia, Langflow funciona bien con otros. Se adapta bien a muchas configuraciones de modelos de lenguaje y tiene piezas listas para vincular con las mejores herramientas. Su construcción pieza por pieza le permite crear piezas que puede usar más de una vez, lo que le ayuda a ahorrar tiempo y estar más abierto al cambio.
Las herramientas para el trabajo en equipo ayudan a que todos trabajen mejor juntos y hagan más. Muchos miembros pueden trabajar en cosas al mismo tiempo y ver los cambios a medida que ocurren. Cosas como rastrear quién cambió qué y tener herramientas de notas ayudan a realizar un seguimiento de los cambios y permiten que las personas hablen directamente en la herramienta. Esto hace que todo el proceso de elaboración sea más fluido y coordinado.
Langflow admite los mejores tipos y formas de datos, asegurándose de que funcione bien con otros sistemas. Puede configurarlo en la nube, en sus propios lugares o en ambos, adaptándose a las necesidades de los diferentes grupos. Además, quién puede hacer qué en la herramienta está configurado para mantener las cosas seguras pero fáciles de trabajar, cumpliendo con su objetivo de configuraciones de IA seguras y fáciles de combinar.
Akka utiliza un método de actor para manejar muchas tareas a la vez. Esto lo convierte en una buena elección para trabajos de IA que necesitan hacer muchas cosas al mismo tiempo. Su capacidad para crecer con las necesidades significa que puede mantenerse al día con trabajos duros.
Akka encaja bien con muchos lenguajes y sistemas de código. Funciona con Java, Scala y .NET, lo que permite a los equipos utilizar 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 cambiar mucho.
El sistema permite que las partes de una aplicación de IA se comuniquen bien entre sí. Por ejemplo, cuando una parte está terminada, puede enviar los datos rápidamente al siguiente paso. Esto funciona bien para trabajos de IA con muchos pasos, como preparar los datos, adivinar con modelos y realizar ajustes posteriores. Al hacer que los datos fluyan bien, Akka ayuda a crear sistemas de inteligencia artificial que funcionen bien y sean fáciles de administrar.
El modelo de actor de Akka divide el gran trabajo de IA en partes más pequeñas, permitiendo que los equipos trabajen en partes al mismo tiempo. Cada actor hace su parte, reduciendo el trabajo confuso y aumentando la cantidad de trabajo que se hace.
El sistema también cuenta con herramientas para observar y solucionar problemas, lo que brinda a los equipos una visión de cómo está funcionando su IA. Pueden observar cómo se mueven los mensajes y detectar problemas tempranamente. Esta visión clara ayuda a los equipos a trabajar bien juntos y garantiza que todo funcione sin problemas.
Akka te permite configurar de muchas maneras, en servidores privados, en la nube o en muchos lugares. Su sólida configuración significa que permanece activo incluso si falla una pieza, lo cual es clave para la IA que debe estar lista todo el tiempo.
La gestión de recursos es otro punto fuerte de Akka. Los equipos pueden establecer cuánta memoria y potencia recibe cada parte, evitando que las grandes tareas se hagan cargo. También se pueden establecer reglas sobre cómo actuar cuando las cosas van mal, manteniendo estable el sistema en tiempos difíciles. Este control mantiene todo funcionando bien y seguro en trabajos pesados de IA.
Esta comparación profundiza en cómo varias plataformas abordan los desafíos de la IA empresarial, mostrando sus distintas fortalezas y enfoques.
Cuando se trata de interoperabilidad, las plataformas varían significativamente. Prompts.ai se destaca por consolidar más de 35 modelos en una única interfaz, simplificando el acceso y la administración. Por el contrario, Google Cloud se centra en integrar Vertex AI con herramientas selectas de terceros, mientras que AWS ofrece su mercado Bedrock para la selección de modelos. Anthropic, por otro lado, centra su ecosistema en Claude, su modelo de IA patentado.
Las características de colaboración diferencian aún más estas plataformas. Prompts.ai brilla con coedición en tiempo real, bibliotecas de activos compartidos y controles de permisos detallados, lo que fomenta un trabajo en equipo fluido. Los proveedores de nube tradicionales, como Google Cloud, a menudo se quedan cortos en este aspecto y solo ofrecen funcionalidades básicas para compartir.
La capacidad de alinearse con estándares abiertos juega un papel crucial en la integración con los sistemas empresariales existentes. Si bien la mayoría de las plataformas admiten API REST y protocolos de autenticación estándar, algunas van más allá. Databricks sobresale en la integración de canalizaciones de datos, Langflow se centra en estándares de flujo de trabajo visual y Akka ofrece una interoperabilidad sólida con su modelo de actor, compatible con entornos Java, Scala y .NET.
La flexibilidad de implementación es otro factor crítico. Prompts.ai ofrece una solución basada en la nube diseñada para integrarse perfectamente con los sistemas existentes, mientras que otros, como Databricks, enfatizan los modelos híbridos y AWS promueve la compatibilidad con múltiples nubes.
Con los crecientes costos de la IA, la visibilidad de FinOps se ha vuelto indispensable. Prompts.ai lidera aquí con seguimiento de tokens en tiempo real y optimización de costos, y afirma reducir los gastos de software de inteligencia artificial hasta en un 98%. Sus créditos TOKN de pago por uso alinean los gastos con el uso real, eliminando las tarifas de suscripción recurrentes. Por el contrario, los proveedores de nube tradicionales a menudo dependen de herramientas de facturación básicas, sin los controles de costos detallados que las empresas necesitan para la elaboración de presupuestos específicos de IA.
Por último, la preparación de las empresas estadounidenses (que abarca seguridad, cumplimiento y soporte) sigue siendo una máxima prioridad. Prompts.ai ofrece gobernanza de nivel empresarial y pistas de auditoría completas, lo que garantiza transparencia y supervisión. De manera similar, AWS y Google Cloud gozan de buena reputación por sus amplias certificaciones de cumplimiento. La elección entre plataformas a menudo se reduce a prioridades organizacionales: los equipos que buscan una implementación y colaboración rápidas pueden inclinarse por soluciones especializadas como Prompts.ai, mientras que aquellos que han invertido mucho en infraestructuras de nube existentes pueden preferir ampliar sus plataformas para incluir capacidades de IA.
El mundo de la IA interoperable avanza a un ritmo rápido, a medida que las empresas trabajan para abordar los crecientes desafíos de la expansión de las herramientas de IA y mejorar la colaboración en equipo. Mientras los principales proveedores de nube como Google Cloud y AWS continúan expandiendo sus ecosistemas, está surgiendo una nueva ola de plataformas especializadas. Estas plataformas están diseñadas específicamente para la orquestación de IA empresarial y ofrecen soluciones que simplifican la integración y mejoran los flujos de trabajo operativos.
Las plataformas más efectivas comparten algunas características destacadas: reúnen múltiples modelos de IA en una sola interfaz, permiten la colaboración en equipo en tiempo real e incluyen herramientas para una gestión transparente de costos. Esta combinación aborda directamente los principales obstáculos que enfrentan las empresas estadounidenses al escalar la IA en diferentes departamentos.
One of the most pressing needs is cost visibility. Platforms that incorporate detailed FinOps controls are changing the game by moving away from traditional software pricing models, making AI adoption more feasible for organizations of all sizes. Equally important is collaboration. Whether it’s marketing teams crafting LLM-driven campaigns, support teams fine-tuning AI assistants, or internal teams deploying shared workflows, modern platforms must support multi-user environments with proper permissions and shared resources. This collaborative approach is what sets these platforms apart from standalone APIs or single-purpose productivity tools.
En última instancia, las empresas deben decidir entre plataformas especializadas que permitan una implementación rápida y colaborativa y soluciones en la nube más amplias que se basen en la infraestructura existente. Independientemente de la elección, las empresas destacadas aquí ilustran una tendencia clara: el futuro de la IA empresarial depende de plataformas unificadas, colaborativas y conscientes de los costos que permitan a los equipos innovar sin los dolores de cabeza de tener que hacer malabarismos con herramientas desconectadas.
Prompts.ai agiliza el trabajo en equipo en los flujos de trabajo de IA al proporcionar una plataforma centralizada donde los usuarios pueden colaborar sin esfuerzo. Los equipos pueden coeditar indicaciones, supervisar a los agentes y monitorear el uso de tokens a medida que sucede. Con permisos basados en roles, todos trabajan de forma segura y mantienen una visión clara de la actividad del proyecto.
Features such as real-time syncing, shared asset libraries, and governance controls break down barriers, ensuring smooth collaboration. It’s an excellent fit for marketing teams crafting AI-powered campaigns, support teams refining virtual assistants, and internal groups deploying shared workflows with ease.
El seguimiento de costos en tiempo real ofrece un control preciso sobre los gastos, lo que permite a los equipos ceñirse a sus presupuestos y evitar gastos excesivos imprevistos. Al brindar información actualizada al minuto sobre el gasto, permite a los equipos tomar decisiones informadas y adaptarse rápidamente a medida que cambian los requisitos del proyecto.
Esta capacidad resulta particularmente útil para equipos que operan en entornos dinámicos y de alta presión. Garantiza que los recursos se distribuyan de forma 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, mejorando 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 que son escalables y cohesivos. ¿El resultado? Procesos más eficientes, decisiones más rápidas y mayor productividad en áreas clave como marketing, atención al cliente y operaciones internas.
