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Mejores Software de Inteligencia Artificial

El software de inteligencia artificial (IA) ha surgido como una fuerza transformadora que ha revolucionado cómo las empresas interactúan con los datos y la tecnología. Los algoritmos de aprendizaje automático y profundo se han integrado en aplicaciones inteligentes, permitiéndoles realizar automáticamente varias tareas de usuario. La automatización de procesos empresariales ahorra tiempo y energía a los usuarios, simplificando sus trabajos y permitiéndoles trabajar de manera más eficiente.

La capacidad de aprendizaje continuo del software de IA le permite adaptarse, evolucionar y mejorar con el tiempo, haciéndolo invaluable para abordar desafíos complejos de la industria.

Mejor software de inteligencia artificial a simple vista:

Mejor software de aprendizaje automático: VertexAI
Mejor plataforma de MLOps: VertexAI
Mejor software de procesamiento de lenguaje natural: Amazon Comprehend
Mejor plataforma de bots: IBM watsonx Assistant
Mejor software de reconocimiento de imágenes: Cloud Vision API
Mejor software de generación de video con IA: Synthesia
Mejor plataforma de ciencia de datos y aprendizaje automático: Databricks Data Intelligence
Mejor software de etiquetado de datos: SuperAnnotate
Mejor asistente de escritura con IA: Grammarly Business

Estas soluciones de software están clasificadas utilizando un algoritmo que calcula la satisfacción del cliente y la presencia en el mercado basándose en las reseñas de nuestra comunidad de usuarios. Para más información, consulte la Metodología de Puntuación de Investigación de G2.

Para calificar para la inclusión en la categoría de Plataformas de IA, un producto debe:

Proporcionar una plataforma para construir aplicaciones inteligentes, capaces de IA
Permitir a los usuarios crear algoritmos de aprendizaje automático y/o ofrecer algoritmos de aprendizaje automático preconstruidos para que los usuarios más novatos construyan aplicaciones
Presentar una forma para que los desarrolladores conecten datos a los algoritmos para que aprendan y se adapten

¿Qué es el software de IA?

El software de inteligencia artificial imita la inteligencia humana y realiza tareas que requieren habilidades cognitivas humanas. Funciona con algoritmos complejos, modelos de aprendizaje automático (ML) y redes neuronales para analizar grandes volúmenes de datos, reconocer patrones y tomar decisiones inteligentes.

Las aplicaciones integran capacidades de IA y aprendizaje automático para automatizar tareas y proporcionar características predictivas. Estas aplicaciones inteligentes simplifican y facilitan los procesos empresariales con IA.

Sin embargo, es esencial diferenciar entre las herramientas habilitadas para IA y aquellas que ayudan a desarrollar aplicaciones inteligentes. El software de IA es lo último.

El mejor software de IA proporciona a los desarrolladores herramientas para construir aplicaciones inteligentes, ya sea añadiendo ML o reconocimiento de voz a una solución o creando una nueva aplicación desde cero utilizando una plataforma de IA. Estas herramientas para desarrolladores suelen ser algoritmos integrados, bibliotecas o marcos de código y kits de desarrollo que proporcionan funcionalidad de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para el software.

El uso del software de IA eventualmente se convertirá en nada más que una norma: una característica que no se considera revolucionaria, sino que se considera necesaria. La industria tecnológica está esforzándose por alcanzar esa norma utilizando herramientas de desarrollo de IA.

Aquí hay una visión general de las plataformas de IA, algoritmos de aprendizaje automático y marcos de aprendizaje profundo necesarios para el desarrollo de software de inteligencia artificial:

El debate sobre el impacto de la IA en el mercado laboral sigue siendo polémico y complejo. Algunas personas temen que la adopción de la IA en los negocios pueda llevar al desplazamiento de empleos, ya que las máquinas podrían reemplazar a los trabajadores humanos. Otros argumentan que la IA simplifica los trabajos al automatizar tareas y agilizar procesos. Creará nuevas oportunidades para que los trabajadores se concentren en roles de mayor valor, creativos y estratégicos.

Lograr un equilibrio entre la capacidad de la IA para aumentar las capacidades humanas y garantizar la resiliencia y adaptabilidad de la fuerza laboral sigue siendo un desafío significativo.

Cómo usar el software de inteligencia artificial

El software de inteligencia artificial se puede usar para resolver problemas complejos, automatizar procesos manuales y optimizar la toma de decisiones con análisis de datos. Es perfecto para tareas como el reconocimiento de patrones, la comprensión del lenguaje natural y la modelización predictiva. El software de IA mejora la eficiencia, reduce errores y descubre ideas que pueden ser desafiantes para los métodos tradicionales.

Aquí hay algunos pasos clave involucrados en el uso del software de IA:

Identificar necesidades: Comienza determinando los problemas que la empresa quiere resolver usando IA. Puede involucrar procesamiento de datos, automatización de procesos, reconocimiento de imágenes, etc.
Elegir la herramienta adecuada: Una vez que se han identificado el área problemática y las necesidades del negocio, elige el software que pueda ofrecer las soluciones adecuadas. Hay varios algoritmos de IA como árboles de decisión y redes neuronales disponibles, así que investiga bien y elige lo que se adapte a los requisitos de la organización.
Recopilar e ingresar datos: El siguiente paso para el usuario es recopilar datos relevantes, precisos y completos que se puedan usar para entrenar su modelo de IA. Estos datos ayudarán a su software a reconocer patrones, hacer predicciones y realizar todas las tareas necesarias.
Configurar y configurar la herramienta: Se aconseja al usuario que instale su software junto con todas sus dependencias y lo configure adecuadamente según su caso de uso específico. También se recomienda que las herramientas se modifiquen según sea necesario.
Entrenar el software de IA: Durante este período, los usuarios necesitan ingresar los datos recopilados para entrenar el modelo de IA. Este paso es necesario para mejorar la precisión del algoritmo.
Probar el software de IA: Después de completar el período de entrenamiento, el usuario debe probar el software de IA para verificar su precisión y fiabilidad. Si los resultados no son satisfactorios, pueden refinar sus datos, ajustar configuraciones o volver a entrenar el modelo de IA para mejorar su rendimiento.
Despliegue: Ahora que el software está entrenado y probado, despliegalo en un entorno de producción. Esto implica integrar el modelo en una aplicación web, aplicación móvil u otros sistemas.

Características del software de inteligencia artificial

El software de IA viene con características diseñadas para imitar la inteligencia humana y mejorar la eficiencia operativa. Sin embargo, estas características pueden variar según su uso previsto para diferentes software de IA.

Diálogo en lenguaje natural: Esta característica permite una comunicación fluida y similar a la humana entre usuarios y máquinas. Ayuda a los usuarios a interactuar con los datos y descubrir nuevas ideas en un flujo conversacional.
Automatización de procesos: Las soluciones de inteligencia artificial aumentan la productividad al automatizar tareas y procesos repetitivos. Resulta en una mayor eficiencia y reduce la necesidad de intervención manual.
Seguridad y privacidad: Esta característica asegura que se mantenga la seguridad de los datos y modelos. También aborda preocupaciones de privacidad, especialmente al tratar con información sensible.
Personalización: Las capacidades de IA permiten a los usuarios personalizar algoritmos y parámetros para adaptarse a requisitos específicos. También puede extender su funcionalidad a través de complementos y extensiones de terceros.
Monitoreo y registro: Con esta característica, los usuarios pueden monitorear los modelos de IA desplegados, capturar y registrar información relevante, y generar informes de rendimiento.
Análisis predictivo: El software de IA puede usar datos para predecir eventos futuros. Esta característica resulta útil en pronósticos de ventas, evaluación de riesgos y mantenimiento preventivo.
Procesamiento en tiempo real: A través de esta característica, la herramienta de IA procesa datos y proporciona resultados en tiempo real. Esto es importante para aplicaciones como la detección de fraudes o los coches autónomos.
Preprocesamiento de datos: La tecnología de IA también se puede usar para limpiar, transformar y preparar datos que entrenan modelos de aprendizaje automático.
Mecanismos de retroalimentación: Recoger retroalimentación sobre el rendimiento del modelo de IA es integral para el proceso. Permite una mejora continua y optimización.

Tipos de software de inteligencia artificial

Existen muchos tipos de software de IA, como chatbots, plataformas de IA y aprendizaje automático, y soluciones de aprendizaje profundo. Cada subcategoría ofrece características y funcionalidades de IA valiosas que pueden ayudar a las empresas a avanzar.

Chatbots

Los chatbots son una de las áreas más refinadas del software de IA y tienen aplicaciones específicas en el mundo empresarial, particularmente en la mejora de la experiencia del cliente y la automatización de procesos.

Los chatbots utilizan la tecnología de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para llevar a cabo conversaciones con clientes a través de medios de texto y voz. Los chatbots aumentan la productividad humana al automatizar tareas tácticas, liberando tiempo para la creatividad e innovación. Los chatbots son el punto de contacto principal para centros de llamadas y chats de servicio al cliente en vivo en sitios web. Las empresas pueden ayudar a los clientes o prospectos construyendo un chatbot que determine la gravedad de una solicitud o la razón del contacto. Estas soluciones analizan el tema general de las solicitudes y dirigen a los clientes a la persona adecuada equipada para responder a sus consultas.

Los chatbots también pueden servir como asistentes virtuales o herramientas de soporte al cliente. Debido a sus habilidades de aprendizaje automático y profundo, los chatbots siguen mejorando su vocabulario e inteligencia general a medida que interactúan con los humanos.

Plataformas de IA

Las plataformas de IA son un conjunto de tecnologías integradas y marcos de software que permiten el desarrollo, prueba, despliegue y gestión de aplicaciones de IA, modelos de aprendizaje automático y profundo. Son la solución ideal para desarrolladores que intentan construir aplicaciones inteligentes sobre otras plataformas. Las plataformas de IA ofrecen un entorno centralizado que proporciona algoritmos preconstruidos y marcos de código para ayudar a crear la aplicación desde cero.

Las plataformas de IA son una mezcla de productos de código abierto y propietarios y difieren de plataformas en la nube como servicio (PaaS). Mientras que ambas tecnologías proporcionan herramientas y servicios para el desarrollo de aplicaciones, las plataformas PaaS no se especializan en el desarrollo de IA. Con las plataformas de IA, los desarrolladores pueden añadir bibliotecas y marcos de aprendizaje automático y profundo al construir una aplicación, dándoles una ventaja inteligente.

Sin embargo, incluso con la funcionalidad de arrastrar y soltar, estas plataformas pueden ser desafiantes para principiantes sin suficiente conocimiento de desarrollo.

Plataformas de aprendizaje automático

La categoría de ML comprende varias bibliotecas y marcos que desarrollan, despliegan y mejoran modelos y algoritmos de aprendizaje automático. Estos algoritmos requieren entrenamiento humano y a menudo utilizan modelos de aprendizaje supervisado o aprendizaje por refuerzo para aprender de grandes conjuntos de datos.

Combinar algoritmos de ML con conjuntos de datos permite a las empresas derivar ideas y desplegar nuevas soluciones a escala. Las plataformas de ML pueden integrarse en software como algoritmos de código abierto, permitiendo a las aplicaciones tomar decisiones más inteligentes y hacer predicciones precisas. Sin embargo, construir aplicaciones a través de este proceso requiere habilidades de desarrollo avanzadas y experiencia técnica.

Los algoritmos estándar de aprendizaje automático incluyen aprendizaje de reglas de asociación, redes bayesianas y aprendizaje de árboles de decisión.

Soluciones de aprendizaje profundo

Los algoritmos de aprendizaje profundo son un subconjunto de los algoritmos de ML, pero no requieren entrenamiento humano. En su lugar, utilizan la tecnología de red neuronal artificial (ANN) para aprender automáticamente de conjuntos de datos y hacer predicciones. ANN permite a los algoritmos sofisticados tomar decisiones como el cerebro humano. Sin embargo, esto se hace a pequeña escala porque es imposible imitar las conexiones neuronales en el cerebro humano.

El aprendizaje profundo utiliza múltiples capas de nodos interconectados para reconocer patrones complejos de manera efectiva. Se utiliza ampliamente en subcategorías como reconocimiento de imágenes (visión por computadora), NLP y reconocimiento de voz. Estas tecnologías utilizan ANN y dependen de las capas profundas de conexiones neuronales de las redes para mejorar sus capacidades de aprendizaje.

Con los algoritmos de reconocimiento de imágenes, las aplicaciones se entrenan para identificar, interpretar y categorizar con precisión la información visual dentro de las imágenes. Se utiliza comúnmente para el reconocimiento facial y la detección de objetos en vehículos autónomos. NLP permite a las máquinas analizar y responder al lenguaje y discurso humano de manera significativa y relevante. Esta tecnología hace que la comunicación humano-máquina sea más intuitiva y fácil. NLP se encuentra comúnmente en aplicaciones como Siri de iPhone, Alexa de Amazon o Google Assistant.

IA generativa

La llegada de la IA generativa ha transformado el juego de creación de contenido. Esta técnica utiliza redes neuronales para identificar los patrones y estructuras dentro de los datos existentes para generar nuevo contenido sintético. Los datos de entrada pueden incluir texto, imagen, sonido, animación y modelos 3D y se categorizan y traducen utilizando aprendizaje profundo y NLP. Puede convertir entradas de texto en imágenes, convertir una imagen en un video y convertir un video en texto.

La IA generativa es ideal para agilizar y automatizar flujos de trabajo para profesionales en diversas industrias y empresas. Se puede usar para crear datos sintéticos para entrenar algoritmos de IA y ML existentes. También puede analizar datos complejos, permitiendo a las empresas descubrir tendencias y patrones ocultos.

Costo del software de inteligencia artificial

El costo del software de IA varía dependiendo de factores como la aplicación, la complejidad de las tareas que realiza, el número de usuarios y el modelo de precios del proveedor. Puede variar desde herramientas de código abierto disponibles gratuitamente hasta plataformas a nivel empresarial que cuestan miles o incluso millones de dólares anualmente.

Aquí hay una visión general general:

Gratis o de código abierto: Algunas herramientas básicas de IA están disponibles de forma gratuita o como software de código abierto, particularmente aquellas destinadas a desarrolladores y científicos de datos.
Rango bajo a medio: Algunas soluciones de software de IA se basan en un modelo de suscripción. Estos pueden variar desde tan solo $10 hasta varios cientos de dólares por mes. Estos pueden incluir constructores de chatbots, herramientas simples de análisis predictivo y otras soluciones de IA de gama baja.
Rango medio a alto: Las aplicaciones avanzadas de IA utilizadas por empresas medianas a grandes generalmente cuestan alrededor de varios miles de dólares anualmente. Sin embargo, el costo puede fluctuar según el número de usuarios, el volumen de datos procesados y otros factores.
A nivel empresarial: Las corporaciones más grandes utilizan soluciones de IA integrales y personalizadas que cuestan varios cientos de miles a millones de dólares. Estas soluciones a menudo incluyen personalización extensa, soporte continuo y otras características premium.

¿Cuáles son los beneficios del software de inteligencia artificial?

El software de IA construye aplicaciones inteligentes que aumentan las capacidades humanas y proporcionan experiencias mejoradas. Permite a los usuarios implementar capacidades generales de aprendizaje automático o más específicas de aprendizaje profundo en aplicaciones de software.

Si bien esta es la razón principal y algo evidente, hay muchas motivaciones detrás de esta lógica, siendo los siguientes algunos de los temas más comunes:

Toma de decisiones inteligente: Las soluciones de IA ayudan a los humanos a tomar decisiones inteligentes. El aprendizaje automático proporciona evidencia analítica y resultados anticipados, eliminando la incertidumbre en la toma de decisiones empresariales cruciales. Esta característica minimiza las posibilidades de error humano en la toma de decisiones y equipa a los usuarios con los datos necesarios para justificar sus elecciones.
Personalización: Los algoritmos de ML permiten a los desarrolladores de software crear un alto nivel de personalización, proporcionando experiencias únicas para todos los usuarios. Al crear aplicaciones que reconocen las interacciones del usuario, los desarrolladores se benefician de implementar potentes sistemas de recomendación para mejorar su software, similar a Amazon personalizando las compras de los consumidores o las capacidades de recomendación de contenido de Netflix.
Interfaces conversacionales: Dada la popularidad de las ofertas de IA conversacional para consumidores, como Alexa de Amazon, Siri de Apple y Google Home, las interfaces conversacionales están haciendo su camino en el mundo B2B. El software de IA es el lugar para comenzar para las empresas de software que intentan innovar y mantenerse al día con estos avances. Usar el reconocimiento de voz hace que las interacciones del usuario con las aplicaciones sean más eficientes y distintivas.
Capacidades predictivas: La funcionalidad predictiva permite a una solución de IA generar un resultado que se supone correcto en lugar de requerir que un humano lo haga manualmente. Esto puede ser tan simple como que las soluciones de gestión de gastos agreguen automáticamente un gasto a un informe. Con IA y ML, el software puede entender los cargos recurrentes que un usuario ingresa cada mes. Entonces, el software automatiza la tarea prediciendo el cargo y agregándolo al informe.
Automatización de tareas: Las empresas automatizan tareas redundantes y manuales de los empleados implementando IA y aprendizaje automático. Esta delegación a soluciones de IA permite a los empleados concentrarse en partes más críticas de sus trabajos que requieren experiencia y conocimiento humano.

¿Quién usa el software de inteligencia artificial?

Han quedado atrás los días en que los desarrolladores usaban principalmente software de IA para crear aplicaciones inteligentes. Los casos de uso y aplicaciones del software de IA se han expandido con el auge de modelos de lenguaje grande (LLMs) y herramientas de IA generativa como ChatGPT.

Desde finanzas hasta salud, no hay ninguna industria que no esté aprovechando el poder de la IA para reinventar sus procesos. Las instituciones financieras utilizan algoritmos de IA para detectar fraudes, evaluar riesgos y desarrollar estrategias de inversión robustas. La IA también apoya a los profesionales médicos en la predicción de resultados de pacientes, el diseño de planes de tratamiento personalizados y el diagnóstico de enfermedades.

Las empresas utilizan asistentes virtuales impulsados por IA y chatbots de IA para apoyar el servicio al cliente simplificando las interacciones y mejorando las experiencias de los usuarios. Las empresas también emplean IA para mejorar procesos como el análisis de datos, la modelización predictiva y la gestión de relaciones con los clientes.

La IA también se utiliza ampliamente en marketing y comercio electrónico para analizar el comportamiento del cliente, optimizar campañas publicitarias y personalizar experiencias de usuario. Además, el gobierno y los institutos de investigación aprovechan la IA para el análisis de datos, la modelización climática y propósitos de seguridad.

Industrias como la manufactura, logística y transporte incorporan IA para reducir costos y mejorar la eficiencia de la cadena de suministro.

Desafíos con el software de inteligencia artificial

Muchos usuarios potenciales asumen que el mejor software de inteligencia artificial puede hacer todo desde el primer momento, pero eso es falso. Incluso el software de IA gratuito requiere tiempo y una gran cantidad de datos para aprender y desempeñarse según las expectativas. Los usuarios deben entrenar algoritmos de aprendizaje automático utilizando aprendizaje por refuerzo, supervisado y aprendizaje no supervisado para construir una aplicación verdaderamente inteligente.

Por ejemplo, un modelo de visión por computadora no puede determinar si una imagen es un gato o un perro a menos que haya aprendido cómo se ve un gato y un perro.

También hay una necesidad de más personas que entiendan cómo construir estos algoritmos y entrenarlos para realizar las acciones que necesitan. El usuario común no puede simplemente iniciar el software de IA y hacer que resuelva todos sus problemas. En su lugar, se requiere un conocimiento sustancial de desarrollo de software y aprendizaje automático.

Sin embargo, a medida que aumenta la necesidad de estos profesionales, también lo hará el número de candidatos calificados y las capacidades de las aplicaciones que están construyendo.

Tendencias tecnológicas de IA

En los últimos cinco años, la IA ha sido una de las tendencias tecnológicas más significativas. Sin embargo, a medida que continúa el marketing para la IA, las palabras de moda pueden ser abrumadoras. G2 ha determinado algunas tendencias dentro del software de IA: IA integrada y aprendizaje automático como servicio (MLaaS).

IA integrada

A través de la IA integrada, los desarrolladores pueden integrar aprendizaje automático y profundo en sistemas y dispositivos de red. Esta funcionalidad inteligente permite a las aplicaciones ejecutar modelos de IA a nivel de dispositivo y realizar tareas "inteligentes" basadas en los resultados. La IA integrada se utiliza en software como CRM, automatización de marketing y análisis, permitiendo procesos simplificados, tareas automatizadas y capacidades predictivas.

La tendencia hacia dispositivos integrados empareja la inteligencia artificial con la generación de datos, mejorando la eficiencia, privacidad y rendimiento de la aplicación. La demanda de IA integrada aumentará con el tiempo, similar a tendencias como el despliegue en la nube y las capacidades móviles. En el futuro, los beneficios del aprendizaje automático no se contarán como una oferta especial del proveedor, sino como una característica esperada.

Aprendizaje automático como servicio (MLaaS)

MLaaS es parte de una tendencia más amplia de ofrecer servicios de software a través de la nube. El auge de la nube pública ha permitido a empresas como Google, Amazon y Microsoft ofrecer servicios de desarrollo e infraestructura a otras empresas con un modelo de pago por uso.

MLaaS es una oferta basada en la nube que proporciona herramientas y algoritmos de aprendizaje automático como servicio, permitiendo a las personas usar capacidades de ML sin necesidad de experiencia. Los desarrolladores pueden usar estos algoritmos y soluciones preconstruidos para obtener ideas de datos. Las pequeñas empresas pueden ahorrar tiempo, recursos y dinero utilizando sistemas construidos por otras empresas en lugar de contratar desarrolladores con sus presupuestos. Con la necesidad de IA en aumento, las empresas seguirán confiando en MLaaS.

Investigado y escrito por Matthew Miller

Revisado y editado por Shanti S Nair

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