Recursos de Software de Infraestructura de IA Generativa
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Discusiones de Software de Infraestructura de IA Generativa
Las empresas de servicios están adoptando cada vez más la inteligencia artificial para optimizar operaciones, personalizar experiencias de cliente y automatizar tareas repetitivas. Elegir la plataforma de infraestructura adecuada puede impactar la velocidad de desarrollo, la escalabilidad y la facilidad con la que las características de IA se integran en los sistemas existentes.
Basado en herramientas de infraestructura de IA generativa en G2, aquí hay varias plataformas ampliamente utilizadas en organizaciones enfocadas en servicios:
Vertex AI: Plataforma de ML con todas las funciones de Google Cloud. Permite el entrenamiento y despliegue de modelos personalizados, lo que la convierte en una opción fuerte para empresas que ya utilizan el ecosistema de Google.
AWS Bedrock: Acceso basado en API a modelos de base líderes. Ofrece flexibilidad e integración sin problemas con otros servicios de AWS, comúnmente utilizado por equipos que construyen flujos de trabajo o automatizaciones personalizadas.
Zoom Workplace: Proporciona características de IA generativa integradas para comunicación y productividad. Especialmente útil para empresas de servicios enfocadas en la colaboración con clientes, reuniones y soporte.
Google Cloud AI Infrastructure: Infraestructura de alto rendimiento con computación basada en TPU. Mejor para empresas que necesitan personalización profunda o manejar tareas que requieren muchos recursos.
Botpress: Plataforma de código abierto para construir y gestionar agentes de IA conversacional. Frecuentemente utilizada en flujos de trabajo de servicios para soporte automatizado y compromiso con el cliente.
¿Cuál de estas plataformas es la más común entre las empresas de servicios y por qué? La información sobre la facilidad de despliegue, el rendimiento y la fiabilidad diaria ayudaría a los equipos que toman decisiones tempranas.
Building a new app with generative AI features requires choosing the right platform early. The best toolkits should support rapid prototyping, integrate with existing infrastructure, and scale as the product grows.
According to generative AI infrastructure tools on G2, the following platforms are frequently used for app development:
- Vertex AI: Managed machine learning toolkit from Google Cloud. Offers tools for training, tuning, and deploying models, with strong compatibility for app teams building on GCP.
- AWS Bedrock: Provides access to top models via a unified API. Especially useful for teams already using AWS services and looking to embed generative AI into applications quickly.
- Zoom Workplace: Designed for productivity, this platform includes generative AI enhancements for communication. Best suited for apps focused on meetings, messaging, or internal collaboration.
- Google Cloud AI Infrastructure: High-performance backend for training and inference. Ideal for apps that require advanced compute or support for large-scale AI workloads.
- Botpress: Open-source toolkit for conversational AI. Well suited for apps needing integrated chatbots or virtual assistants with full developer control.
Which of these toolkits has offered the best speed, integration, and performance when launching a new app? Insight into setup time, scalability, or ease of deployment would be especially useful.
He oído que Vertex AI y AWS Bedrock son opciones sólidas para lanzar aplicaciones de IA generativa. ¿Alguien ha usado alguno de ellos para poner en marcha un nuevo producto? Tengo curiosidad por saber cómo se comparan en cuanto a facilidad de uso e integración. También puedes consultar más opciones aquí: https://www.g2.com/categories/generative-ai-development-platforms.
La eficiencia es clave al elegir una plataforma de infraestructura de IA para servicios digitales. Un despliegue rápido, una arquitectura escalable y fuertes capacidades de integración pueden tener un gran impacto en el rendimiento y la entrega. Basado en las herramientas de infraestructura de IA generativa listadas en G2, las siguientes plataformas son ampliamente reconocidas. Cada una ofrece diferentes fortalezas dependiendo del modelo de servicio y los requisitos del equipo. - **Vertex AI**: Plataforma de ML gestionada en Google Cloud. Soporta flujos de trabajo de extremo a extremo para el entrenamiento, ajuste y despliegue de modelos. Bien adaptada para servicios que ya se ejecutan en Google Cloud. - **AWS Bedrock**: API unificada para acceder a modelos base de los principales proveedores. Ofrece una fuerte integración a través de los servicios de AWS, lo que la convierte en una buena opción para productos digitales con arquitecturas de nube complejas. - **Zoom Workplace**: Aunque principalmente es una suite de productividad, Zoom incluye capacidades de IA generativa para reuniones y flujos de trabajo de comunicación. Puede apoyar herramientas de compromiso con el cliente y aplicaciones orientadas a empleados. - **Google Cloud AI Infrastructure**: Infraestructura de backend de alto rendimiento con soporte para TPU y aceleradores personalizados. Adecuada para cargas de trabajo exigentes y servicios que requieren inferencia o entrenamiento a gran escala. - **Botpress**: Marco de IA conversacional de código abierto. Construido para desarrolladores que desean diseñar y desplegar chatbots o asistentes como parte de ofertas de servicios digitales. ¿Cuál de estas plataformas ha demostrado ser más eficiente en el despliegue en el mundo real para servicios digitales? Sería valioso recibir comentarios sobre escalabilidad, tiempo de configuración y rendimiento a largo plazo para otros que estén evaluando estas opciones.
