5 mejores IA para la construcción
Así que quiere respuestas, y las quiere rápido. Aquí las tiene:
Enlaces rápidos a las mejores herramientas de IA
1) Mejor en general 🏆
Sintra X
Cree su propio empleado con IA. Funciona de verdad para crear una mente autónoma que le ayude con su uso cae.
2) Mejor que el chatGPT🥈
Vello
Vello.ai es el modelo de lenguaje de gran tamaño con mejor rendimiento para la mayoría de los usos (acepta todas las entradas, emite todas las salidas).
3) Mayoría de Features 🥉
DatRobots
DataRobot reúne todos sus flujos de trabajo generativos y predictivos en una potente plataforma.
Así pues, está buscando una IA que se adapte a la construcción.
Ideal, porque en este artículo tenemos nuestra lista recopilatoria de nuestras mejores elecciones, y comparamos las características y los precios para usted.
Si sólo quiere la mejor opción, la hemos añadido justo al principio del artículo, ya que es la más solicitada por nuestros clientes y con la que recibimos los mejores comentarios. Así que esa será la opción "no puede equivocarse".
De lo contrario, no dude en explorar todas las opciones que hemos revisado en el mercado para encontrar algo que pueda encajar un poco mejor con usted.
¡Disfrute de la lista!
¿Qué herramienta de IA recomendaría?
Está muy bien redondeado, tiene un buen precio, es rico en funciones con una gran comunidad de apoyo y un conjunto de tutoriales de primera categoría para cada caso de uso. No puede equivocarse con DataRobot. Es el número 1 AI software para la Construcción.
"🚀Pruebe DataRobot gratisEs mi herramienta de IA favorita y la recomiendo". -Scott Max
DataRobot, con su sólido aprendizaje automático y sus modelos predictivos, destaca como una herramienta de IA de primer orden para la construcción. Optimiza la gestión de los recursos, mejora la seguridad mediante conocimientos predictivos y facilita la toma de decisiones basada en datos.
Para más detalles, lea nuestro Reseña de DataRobot.
La mejor IA para la construcción en concreto
La IA ideal para la construcción debería ofrecer capacidades como el análisis predictivo para la previsión de proyectos, el aprendizaje automático para optimizar la asignación de recursos, la automatización de tareas repetitivas, el reconocimiento de imágenes para las inspecciones de obras y el apoyo a la toma de decisiones para mitigar los riesgos.
1. DataRobot
DataRobot es una plataforma pionera en el ámbito de la IA y el aprendizaje automático, que permite a las empresas transformar los datos brutos en perspectivas procesables. Representa la vanguardia de la tecnología de aprendizaje automático automatizado, ofreciendo un conjunto de funciones que simplifican y aceleran el proceso de creación de modelos predictivos.
Características de DataRobot
Profundicemos en las principales funcionalidades de DataRobot y en cómo estas características están configurando el futuro de la toma de decisiones basada en datos.
Aprendizaje automático
La joya de la corona de la oferta de DataRobot es su capacidad de aprendizaje automático. Esta función permite a los usuarios crear modelos predictivos sin necesidad de amplios conocimientos de codificación. Basta con cargar un conjunto de datos y DataRobot probará automáticamente numerosos algoritmos de aprendizaje automático, eligiendo el que mejor se adapte a sus datos. Esto acelera el proceso de desarrollo de modelos y reduce la barrera de entrada al aprendizaje automático, democratizando el análisis de datos.
Interpretabilidad del modelo
DataRobot no sólo construye modelos predictivos; también ayuda a los usuarios a entenderlos. Su función de interpretabilidad de modelos ofrece explicaciones claras de las predicciones de los modelos, ayudando a las partes interesadas a comprender el proceso de toma de decisiones de la IA. Esta transparencia fomenta la confianza en las capacidades de la IA y apoya el uso ético y responsable de la tecnología de IA.
Preparación de datos
La función de preparación de datos de DataRobot agiliza el proceso, a menudo tedioso, de preparar los datos para el análisis. La plataforma puede gestionar automáticamente tareas como la imputación de datos faltantes, la detección de valores atípicos y la transformación de variables. Al automatizar estos pasos, DataRobot ahorra tiempo a los usuarios y garantiza que los datos tengan el formato adecuado para un análisis óptimo.
Despliegue y supervisión
Un modelo predictivo sólo es tan bueno como su aplicación en el mundo real, y DataRobot destaca en este ámbito. Su función de despliegue y supervisión permite a los usuarios implementar fácilmente sus modelos dentro de los procesos empresariales. También supervisa el rendimiento del modelo a lo largo del tiempo, alertando a los usuarios de cualquier cambio en la precisión de la predicción o en los patrones de los datos. Esto garantiza que el sistema de IA siga siendo fiable y eficaz en entornos cambiantes.
Optimización de modelos
La funcionalidad de optimización de modelos de DataRobot afina la eficacia de los modelos predictivos. Emplea el ajuste de hiperparámetros para afinar los parámetros del modelo, alineándolos con indicadores de rendimiento específicos. Esto garantiza que los usuarios dispongan siempre del modelo más preciso y racionalizado adaptado a su conjunto de datos.
Las potentes y sencillas funciones de DataRobot están revolucionando la forma en que las empresas abordan el aprendizaje automático y el análisis de datos. Con sus funciones de aprendizaje automático de máquinas, interpretabilidad de modelos y despliegue, DataRobot simplifica el proceso de creación y uso de modelos predictivos.
Precios de DataRobot
La plataforma de IA de DataRobot se ofrece como una suscripción anual, con planes de precios personalizables para satisfacer diversos objetivos empresariales. El proceso de compra es flexible, con múltiples vías para adaptarse mejor a las necesidades de una organización. Los completos planes de asistencia y la formación a través de la DataRobot University aumentan aún más el valor de la plataforma.
2. Alteryx
Como pionero en el sector del análisis de datos, Alteryx proporciona a las empresas la capacidad de explotar al máximo sus recursos de datos. Su diseño combina una interfaz sencilla con un potente conjunto de herramientas, atendiendo hábilmente las necesidades tanto de los científicos de datos como de los profesionales de la empresa.
Características de Alteryx
Esta mezcla armoniosa de características fáciles de usar y de gran potencia convierte a Alteryx en una opción flexible en el ámbito del análisis de datos. Ahora, profundicemos en las funcionalidades principales que elevan a Alteryx en el ámbito del análisis de datos.
Mezcla y preparación de datos
Alteryx brilla cuando se trata de mezclar y preparar datos. Su interfaz de arrastrar y soltar permite a los usuarios importar, limpiar, transformar y combinar fácilmente datos de diversas fuentes. La plataforma admite datos desde hojas de cálculo Excel hasta grandes conjuntos de datos de bases de datos SQL Server y Oracle, lo que proporciona a las empresas la flexibilidad que necesitan para manejar datos diversos.
Capacidades analíticas sofisticadas
Alteryx va más allá de la preparación básica de datos al proporcionar una amplia gama de instrumentos analíticos avanzados. Los usuarios tienen la capacidad de construir modelos estadísticos, de previsión y geoespaciales sin necesidad de codificación. Para casos de uso más intrincados, Alteryx permite una incorporación perfecta con R y Python, equipando a los usuarios con la capacidad de utilizar estos robustos lenguajes de programación dentro de sus flujos de trabajo analíticos.
Automatización y programación
Con Alteryx, las tareas repetitivas pueden automatizarse, liberando a los analistas para que se centren en tareas estratégicas. La plataforma permite a los usuarios crear flujos de trabajo que pueden programarse para que se ejecuten en momentos específicos, garantizando que los datos estén siempre actualizados. Esta característica aumenta la eficacia y reduce las posibilidades de error humano.
Catalogación de datos
La función de catalogación de datos de Alteryx ayuda a las organizaciones a gestionar y comprender sus datos. Los usuarios pueden documentar las fuentes de datos, mantener los metadatos y realizar un seguimiento del linaje de los datos. Esto mejora la gobernanza de los datos y ayuda a las empresas a garantizar que sus datos son fiables, precisos y cumplen las normativas.
Visualytics
Visualytics es la función de visualización de datos incorporada de Alteryx. Permite a los usuarios crear cuadros de mando y visuales interactivos que facilitan la comprensión y la presentación de los datos. Esta función ayuda a cerrar la brecha entre los analistas de datos y los responsables de la toma de decisiones empresariales, permitiendo la toma de decisiones basada en datos en toda la organización.
Alteryx ofrece un amplio conjunto de funciones que abordan el ciclo de vida completo del análisis de datos, desde la preparación de datos hasta el análisis avanzado y la visualización. Su interfaz fácil de usar lo hace accesible a usuarios de todos los niveles de habilidad, mientras que sus capacidades avanzadas garantizan que pueda manejar los escenarios de datos más complejos.
Precios de Alteryx
La estructura de precios de Alteryx está diseñada para automatizar todos los aspectos de la analítica y los casos de negocio, con el objetivo de conseguir resultados significativos rápidamente. Su producto Designer Cloud comienza en $4.950 USD, mientras que la versión Designer Desktop tiene un precio de $5.195 USD. Para equipos más grandes y otros productos, Alteryx anima a los clientes a ponerse en contacto para obtener información personalizada sobre precios.
3. GPT-4
En el ámbito de la inteligencia artificial, el GPT-4 ha supuesto un salto colosal que ejemplifica el potencial del aprendizaje automático para comprender y generar el lenguaje humano.
Este potente modelo lingüístico, desarrollado por OpenAI, amplía los límites de lo que la IA puede lograr, demostrando una notable sofisticación en el manejo de tareas lingüísticas diversas y complejas.
GPT-4 Características
El conjunto de funciones que GPT-4 pone sobre la mesa lo convierte en una herramienta inestimable en diversos ámbitos, desde la creación de contenidos y la traducción hasta el servicio de atención al cliente, entre otros.
Comprensión lingüística superior
Una de las características más destacadas de GPT-4 es su profunda comprensión del lenguaje humano. No se trata simplemente de reconocer palabras y frases; GPT-4 capta los matices, el contexto y los entresijos que definen el lenguaje humano. Este nivel de comprensión le permite generar respuestas acordes con el contexto dado, emular una conversación similar a la humana e incluso responder a consultas complejas, lo que lo convierte en una herramienta esencial para una amplia gama de aplicaciones.
Generación avanzada de textos
Cuando se trata de generar texto, GPT-4 está en una liga propia. Es capaz de crear contenidos altamente coherentes, contextualmente relevantes y gramaticalmente correctos. Esta característica encuentra utilidad en diversas áreas como la redacción de correos electrónicos, la creación de artículos o incluso la generación de contenidos creativos como poesía o relatos. La impresionante capacidad de generación de texto de GPT-4 lo convierte en un activo importante tanto para los creadores de contenidos como para las empresas.
Capacidad multilingüe
Las proezas de GPT-4 van más allá del inglés, ya que es compatible con varios idiomas. Esta característica amplía su utilidad a escala mundial, convirtiéndolo en una herramienta versátil para la comunicación internacional, la traducción de contenidos y la atención al cliente multilingüe.
Aprendizaje contextual y adaptación
GPT-4 aprende y se adapta en función de los datos con los que se ha entrenado. Esto significa que puede entender varios estilos de escritura, adaptarse a contextos específicos e incluso imitar tonos o estilos de escritura concretos al generar texto.
Interacción en tiempo real
La GPT-4 admite la interacción en tiempo real, lo que la convierte en una herramienta excelente para los chatbots y las aplicaciones de atención al cliente. Su capacidad para entender las consultas y responder de forma similar a la humana puede mejorar significativamente las experiencias de los usuarios.
GPT-4 representa un avance significativo en los modelos lingüísticos de IA, ya que ofrece un conjunto de características que permiten una amplia gama de aplicaciones. Su profunda comprensión del lenguaje, sus avanzadas capacidades de generación de textos y su adaptabilidad lo convierten en una herramienta influyente en el mundo actual impulsado por la IA.
GPT-4 Precios
La GPT-4 de OpenAI ofrece una amplia base de conocimientos generales y experiencia en el dominio, lo que le permite seguir instrucciones complejas y resolver problemas difíciles con precisión.
La estructura de precios de la GPT-4 se basa en el tamaño del contexto y el número de fichas utilizadas.
Para un contexto de 8K, cuesta $0,03 por 1K de fichas para el prompt y $0,06 por 1K de fichas para la finalización. Para un contexto de 32K, el coste es de $0,06 por 1K fichas para el prompt y $0,12 por 1K fichas para la finalización.
Además, puede adquirir la suscripción GPT+ por $20/mes. Sin embargo, viene con un límite de chat de hasta 25 mensajes/3 horas.
4. UIPath
UIPath ofrece un conjunto de funciones que permiten a las empresas automatizar operaciones complejas, reduciendo los errores humanos y aumentando la eficacia. Profundicemos en algunas de estas funciones que hacen de UIPath una herramienta vital para las empresas que buscan agilizar sus procesos.
Características de UIPath
Interfaz de diseño fácil de usar: La intuitiva interfaz de diseño de UIPath, conocida como UIPath Studio, permite a los usuarios diseñar procesos de automatización de forma visual, mediante la función de arrastrar y soltar. Esta característica es especialmente útil para los usuarios sin conocimientos de codificación, ya que les permite participar en la automatización de procesos.
Robots que imitan la interacción humana: UIPath emplea "Robots" que imitan la interacción humana con los sistemas de software. Estos Robots pueden seguir procesos basados en reglas, ejecutando tareas como lo haría un humano, lo que facilita la integración de la automatización en los sistemas existentes.
Escalabilidad: UIPath brilla por su capacidad de ampliación. Tanto si una empresa necesita desplegar un robot como mil, UIPath puede encargarse de ello. Esta escalabilidad se extiende a la nube, permitiendo a las empresas gestionar sus robots a través de un orquestador basado en la web.
Seguridad: La seguridad es una consideración clave en cualquier proceso de automatización. UIPath cuenta con sólidas medidas de seguridad, como la encriptación, el control de acceso basado en roles y los registros de auditoría, lo que garantiza que las empresas puedan confiar en que sus datos sensibles están bien protegidos.
Manejo de excepciones: En el mundo real se producen excepciones o errores imprevistos. UIPath dispone de sólidas capacidades de gestión de excepciones que permiten a los robots gestionar estas situaciones con eficacia, ya sea tomando decisiones basadas en reglas preestablecidas o avisando a un usuario humano para que intervenga.
Capacidades de integración: UIPath está diseñado para funcionar bien con otros sistemas. Puede integrarse con una gran variedad de aplicaciones empresariales y bases de datos, facilitando una automatización sin fisuras entre plataformas.
Integración de la Inteligencia Artificial: Las capacidades de IA de UIPath aumentan sus funciones RPA, permitiendo automatizar tareas más complejas. Gracias a la IA, los robots de UIPath pueden manejar datos no estructurados, tomar decisiones e incluso aprender para mejorar su rendimiento con el tiempo.
Desarrollador Ciudadano Amigable: UIPath capacita a los "desarrolladores ciudadanos" -usuarios finales que crean nuevas aplicaciones empresariales para que las consuman otros- proporcionándoles las herramientas que necesitan para automatizar tareas y procesos.
Análisis de datos en directo y perspectivas: UIPath ofrece análisis exhaustivos que permiten a las empresas supervisar al instante las actividades de sus robots. Esta funcionalidad respalda la toma de decisiones estratégicas mejoradas y ayuda a identificar sectores potenciales de mejora.
En conclusión, UIPath ofrece una amplia gama de características que lo convierten en un actor formidable en el campo de la RPA. Su interfaz fácil de usar, sus medidas de seguridad y su escalabilidad, entre otras características, permiten a empresas de todos los tamaños aprovechar el poder de la automatización, mejorando la eficiencia y la precisión en todas sus operaciones.
Precios de UIPath
UIPath ofrece actualmente 3 planes de suscripción para su plataforma ai.
El plan "Gratuito" vale $0 y ofrece automatizaciones individuales ilimitadas, además de las mejores integraciones de su clase.
El plan "Pro" comienza en $420/mes y ofrece automatización avanzada, ejecución bajo demanda y colaboración sin fisuras.
El plan "Enterprise" tiene una oferta a medida y proporciona un despliegue multirregión.
5. Google Tensorflow
Google TensorFlow es un marco de aprendizaje automático de código abierto muy versátil que se ha convertido en un recurso de referencia para científicos de datos, investigadores y desarrolladores de todo el mundo. La robusta funcionalidad, escalabilidad y flexibilidad de TensorFlow lo hacen adecuado para una amplia gama de tareas, desde la creación de prototipos de investigación hasta el despliegue en producción. Estas son algunas de las características notables que hacen que TensorFlow destaque:
Características de Google Tensorflow
1. Versatilidad y flexibilidad:
TensorFlow admite una amplia gama de algoritmos y modelos, desde la regresión lineal básica hasta modelos complejos de aprendizaje profundo. Proporciona a los desarrolladores la flexibilidad necesaria para diseñar y desplegar modelos en diversos entornos, ya sea en dispositivos móviles, servidores individuales o sistemas distribuidos a gran escala. Esta adaptabilidad significa que TensorFlow puede utilizarse en muchos escenarios e industrias diferentes.
2. Producción robusta de ML en cualquier lugar:
TensorFlow está diseñado para adaptarse tanto a las necesidades de investigación como a las de producción. Con TensorFlow Extended (TFX), una plataforma ML lista para producción, los desarrolladores pueden crear pipelines ML fiables y reproducibles. TensorFlow también admite el despliegue en entornos JavaScript con TensorFlow.js y en dispositivos móviles y edge con TensorFlow Lite. Esta compatibilidad entre plataformas permite que los modelos de ML se ejecuten en cualquier lugar.
3. TensorFlow Hub:
TensorFlow Hub es una biblioteca de módulos de aprendizaje automático reutilizables. Permite a los desarrolladores compartir y utilizar modelos preentrenados, fomentando un desarrollo más rápido y reduciendo la necesidad de grandes recursos computacionales. Esta característica de reutilización ayuda a promover una comunidad de ML más colaborativa y eficiente.
4. Ejecución ansiosa:
Eager Execution es una característica que permite que las operaciones computen inmediatamente a medida que son llamadas dentro de Python. Esto hace que TensorFlow sea más intuitivo y fácil de depurar. También facilita un flujo de control más natural, mejorando la simplicidad y versatilidad del código TensorFlow.
5. TensorBoard:
TensorBoard, el conjunto de herramientas de visualización de TensorFlow, proporciona una forma clara e interactiva de entender y depurar los modelos de aprendizaje automático. Permite a los desarrolladores ver gráficos, histogramas y otras representaciones visuales de sus modelos y métricas, haciendo que el proceso de desarrollo sea más transparente y manejable.
6. AutoML y formación de modelos:
TensorFlow proporciona potentes herramientas para el entrenamiento de modelos y el aprendizaje automático de máquinas. Con la API Keras de TensorFlow, la construcción y el entrenamiento de modelos se hacen más accesibles. Para aquellos que buscan procesos más automatizados, AutoML de TensorFlow proporciona herramientas para seleccionar automáticamente el modelo adecuado y ajustar los hiperparámetros.
7. Comunidad y documentación sólidas:
Como una de las bibliotecas de aprendizaje automático más populares, TensorFlow cuenta con una vibrante comunidad de usuarios y colaboradores. Esta comunidad no sólo mejora continuamente la biblioteca, sino que también proporciona una amplia documentación, tutoriales y recursos. Esta riqueza de conocimientos compartidos hace que empezar y resolver problemas con TensorFlow sea mucho más fácil.
En conclusión, TensorFlow es una biblioteca de aprendizaje automático potente, versátil y completa. Ofrece herramientas que satisfacen las necesidades de todos, desde principiantes hasta profesionales experimentados en aprendizaje automático, lo que la convierte en una excelente opción para cualquier proyecto de aprendizaje automático.
Precios de Google Tensorflow
Los precios de Google Cloud TensorFlow tienen tres componentes principales: formación, predicción y almacenamiento. Para la formación, los precios comienzan en $0,015 por hora para modelos sencillos, aumentando a $0,48 por hora para modelos complejos.
Los costes de predicción oscilan entre $0,004 por predicción para los modelos sencillos y $0,24 para los complejos. Los costes de almacenamiento empiezan en $0,12 por GB al mes y suben hasta $2,88 por GB al mes para grandes cantidades de datos.
Los modelos de precios incluyen el pago por uso y la tarifa plana, con tres niveles de precios de TensorFlow: básico, estándar y premium. También hay tres planes de precios principales: Pago por uso, Fijo mensual y Fijo anual, cada uno de ellos diseñado para adaptarse a diferentes necesidades de uso y preferencias.
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¿Por qué necesita una herramienta de IA?
Las herramientas de IA son fundamentales hoy en día porque procesan grandes volúmenes de datos con rapidez y precisión, superando las capacidades humanas. Automatizan las tareas repetitivas, liberando recursos humanos para que puedan centrarse en tareas más complejas y creativas, aumentando así la productividad y la innovación.
Además, las herramientas de IA apoyan la toma de decisiones minimizando errores y sesgos, haciendo que los procesos sean más eficientes y justos. Pueden identificar patrones y extraer ideas de los datos que los humanos pueden pasar por alto, informando la toma de decisiones estratégicas.
La escalabilidad de la IA también le permite gestionar volúmenes de datos o complejidades cada vez mayores sin incrementos proporcionales en recursos humanos o infraestructuras. Este procesamiento de datos a alta velocidad, la automatización de tareas, el apoyo a la toma de decisiones y la escalabilidad hacen que las herramientas de IA sean esenciales en la era digital.
¿Por qué necesita una herramienta de IA para la construcción?
La Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en un elemento de cambio en la industria de la construcción, ya que ofrece varias ventajas que ayudan a superar los retos tradicionales.
En primer lugar, las herramientas de IA pueden aumentar la eficacia y la productividad en los proyectos de construcción. Pueden automatizar tareas repetitivas como la programación, la asignación de recursos y la introducción de datos. Esto no sólo ahorra tiempo, sino que también reduce los errores humanos, mejorando la calidad general del trabajo.
En segundo lugar, la IA puede mejorar el proceso de toma de decisiones en la construcción. Con el análisis predictivo, la IA puede prever posibles retrasos o sobrecostes, lo que permite adoptar medidas proactivas para mitigar estos riesgos. Las herramientas de IA también pueden ayudar en el diseño sugiriendo optimizaciones basadas en proyectos anteriores realizados con éxito, dando lugar a estructuras más eficientes y sostenibles.
En tercer lugar, la IA puede mejorar la seguridad en las obras. Con el reconocimiento de imágenes y el aprendizaje automático, la IA puede analizar imágenes o vídeos de obras de construcción para identificar posibles riesgos para la seguridad, como trabajadores que no lleven el equipo de seguridad o condiciones peligrosas en la obra. Estas alertas pueden ayudar a prevenir accidentes y garantizar un entorno de trabajo más seguro.
En cuarto lugar, las herramientas de IA pueden proporcionar un sólido análisis de datos. Pueden procesar grandes cantidades de datos procedentes de diversas fuentes, incluidas las condiciones de la obra, el estado del proyecto y los factores de la cadena de suministro. Este análisis puede revelar información sobre el rendimiento del proyecto, identificar cuellos de botella y sugerir áreas de mejora. Este enfoque basado en los datos puede mejorar la gestión del proyecto y conducir a mejores resultados.
En quinto lugar, la IA puede contribuir a mejorar la colaboración y la comunicación en los proyectos de construcción. Los chatbots impulsados por IA pueden proporcionar respuestas rápidas a las consultas, mejorando la comunicación entre las distintas partes interesadas. Mientras tanto, las herramientas de colaboración potenciadas por IA pueden mantener a todos los miembros del equipo al día sobre el progreso del proyecto, garantizando que todos estén en la misma página.
Por último, las herramientas de IA ofrecen escalabilidad. A medida que los proyectos crecen en tamaño o complejidad, las herramientas de IA pueden manejar los crecientes volúmenes de datos y demandas analíticas sin aumentos significativos de recursos o costes. Esta escalabilidad garantiza que los proyectos de construcción puedan seguir desarrollándose con fluidez y eficacia, incluso a medida que evolucionan.
La mejor IA para la construcción, una conclusión
En conclusión, las herramientas de IA son un activo vital para la industria de la construcción. Pueden aumentar la eficiencia, apoyar la toma de decisiones, mejorar la seguridad, proporcionar análisis de datos sólidos, facilitar una mejor colaboración y ofrecer escalabilidad. Estas capacidades pueden mejorar significativamente los resultados de los proyectos de construcción, por lo que las herramientas de IA son una inversión que merece la pena considerar.
DataRobot, con su sólido aprendizaje automático y sus modelos predictivos, destaca como una herramienta de IA de primer orden para la construcción. Optimiza la gestión de los recursos, mejora la seguridad mediante conocimientos predictivos y facilita la toma de decisiones basada en datos.